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Python numpy nanmin用法及代碼示例


本文簡要介紹 python 語言中 numpy.nanmin 的用法。

用法:

numpy.nanmin(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

返回數組的最小值或沿軸的最小值,忽略任何 NaN。當遇到 all-NaN 切片時,會引發 RuntimeWarning 並為該切片返回 Nan。

參數

a array_like

包含所需最小值的數字的數組。如果 a 不是數組,則嘗試轉換。

axis {int,int 元組,無},可選

沿其計算最小值的一個或多個軸。默認是計算展平數組的最小值。

out ndarray,可選

用於放置結果的備用輸出數組。默認為 None ;如果提供,它必須具有與預期輸出相同的形狀,但如果需要,類型將被強製轉換。有關更多詳細信息,請參閱輸出類型確定。

keepdims 布爾型,可選

如果將其設置為 True,則縮小的軸將作為尺寸為 1 的尺寸留在結果中。使用此選項,結果將針對原始 a 正確廣播。

如果該值不是默認值,則保持昏暗將被傳遞到min子類的方法numpy.ndarray。如果子類方法沒有實現保持昏暗將引發任何異常。

initial 標量,可選

輸出元素的最大值。必須存在以允許對空切片進行計算。有關詳細信息,請參閱 reduce

where 類似於 bool 的數組,可選

要比較最小值的元素。有關詳細信息,請參閱 reduce

返回

nanmin ndarray

一個與 a 形狀相同的數組,移除了指定的軸。如果 a 是一個 0-d 數組,或者如果 axis 是 None,則返回一個 ndarray 標量。返回與 a 相同的 dtype。

注意

NumPy 使用 IEEE 二進製浮點算術標準 (IEEE 754)。這意味著“Not a Number”並不等於無窮大。正無窮大被視為非常大的數,負無窮大被視為非常小的(即負)數。

如果輸入具有整數類型,則該函數等效於 np.min。

例子

>>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
>>> np.nanmin(a)
1.0
>>> np.nanmin(a, axis=0)
array([1.,  2.])
>>> np.nanmin(a, axis=1)
array([1.,  3.])

當存在正無窮大和負無窮大時:

>>> np.nanmin([1, 2, np.nan, np.inf])
1.0
>>> np.nanmin([1, 2, np.nan, np.NINF])
-inf

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自numpy.org大神的英文原創作品 numpy.nanmin。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。