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numpy.amax

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numpy.nanmax

numpy.nanmin

numpy.nanmin(a, axis=None, out=None, keepdims=<class numpy._globals._NoValue>)[source]

沿轴返回数组或最小值,忽略任何NaN。当遇到all-NaN切片时,会出现RuntimeWarning并返回该切片的Nan。

参数:

a:array_like

包含需要最小值的数字的数组。如果a不是数组,则尝试进行转换。

axis:int,可选

计算最小值的轴。默认值是计算展平数组的最小值。

out:ndarray,可选

备用输出放置结果的数组。默认值为None;如果提供,它必须具有与预期输出相同的形状,但如果必要,将投射类型。有关详细信息,请参阅doc.ufuncs

版本1.8.0中的新功能。

keepdims:bool,可选

如果设置为True,则缩小的轴在结果中保留为尺寸为1的尺寸。使用此选项,结果将与原始a正确地广播。

如果值为默认值,则keepdims将传递到ndarray子类的min方法。如果子类方法不实现keepdims,则会引发任何异常。

版本1.8.0中的新功能。

返回:

nanmin:ndarray

a形状相同的数组,指定的轴已删除。如果a是0-d数组,或者如果轴为None,则返回ndarray标量。返回与a相同的dtype。

也可以看看

nanmax
沿给定轴的数组的最大值,忽略任何NaN。
amin
沿着给定轴的数组的最小值,传播任何NaN。
fmin
元素最小的两个数组,忽略任何NaN。
minimum
元素最小的两个数组,传播任何NaN。
isnan
显示哪些元素不是数字(NaN)。
isfinite
显示哪些元素既不是NaN也不是无穷大。

amaxfmaxmaximum

笔记

Numpy使用IEEE标准二进制浮点运算(IEEE 754)。这意味着不是数字不等于无穷大。正无穷大被视为非常大的数,负无穷大被视为非常小(即负)数。

如果输入具有整数类型,该函数等效于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.])

当存在正无穷大和负无穷大时:

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