numpy.nanmin

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

返回数组的最小值或沿指定轴的最小值，忽略任何 NaN。当遇到全 NaN 切片时，会引发 RuntimeWarning 警告，并为该切片返回 NaN。

参数：

aarray_like

包含需要求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, int 元组, None}, 可选

计算最小值的轴或轴组。默认为计算扁平化数组的最小值。

outndarray, 可选

用于放置结果的备用输出数组。默认为 None；如果提供，则其形状必须与预期输出相同，但类型如有必要将被强制转换。更多细节参见 输出类型确定。

keepdimsbool, 可选

如果设置为 True，则减少的轴将保留在结果中，大小为一。使用此选项，结果将与原始 a 正确广播。

如果值不是默认值，则 keepdims 将传递到 min 方法的 ndarray 子类的实例。如果子类方法没有实现 keepdims，则会引发任何异常。

initial标量, 可选

输出元素的最大值。必须存在才能允许在空切片上进行计算。详情请参见 reduce。

版本 1.22.0 中的新功能。

wherebool 型数组, 可选

用于比较最小值的元素。详情请参见 reduce。

版本 1.22.0 中的新功能。

返回：

nanminndarray

一个与 a 形状相同的数组，其中指定的轴已移除。如果 a 是一个 0 维数组，或者 axis 为 None，则返回一个 ndarray 标量。返回与 a 相同的数据类型。

参见

nanmax

沿给定轴的数组的最大值，忽略任何 NaN。

amin

沿给定轴的数组的最小值，传播任何 NaN。

fmin

两个数组的逐元素最小值，忽略任何 NaN。

minimum

两个数组的逐元素最小值，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。

amax, fmax, maximum

备注

NumPy 使用 IEEE 754 二进制浮点数算术标准。这意味着非数字 (NaN) 不等于无穷大。正无穷大被视为一个非常大的数字，负无穷大被视为一个非常小的（即负）数字。

如果输入具有整数类型，则该函数等效于 np.min。

示例

>>> import numpy as np
>>> 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.inf])
-inf