numpy.nanmin#

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

返回数组的最小值或沿轴的最小值，忽略所有 NaN。当遇到全 NaN 的切片时，会引发 RuntimeWarning，并为该切片返回 Nan。

参数:

aarray_like

包含所需最小值的数组。如果 a 不是数组，则会尝试进行转换。

axis{int, tuple of int, None}, optional

沿其计算最小值的轴或多个轴。默认是计算扁平化数组的最小值。

outndarray, optional

用于放置结果的备用输出数组。默认为 None；如果提供，它必须与预期输出具有相同的形状，但必要时将进行类型转换。有关详细信息，请参阅输出类型确定。

keepdimsbool, optional

如果设置为 True，则缩减的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。使用此选项，结果将与原始 a 正确广播。

如果该值不是默认值，则 keepdims 将传递给 ndarray 子类的 min 方法。如果子类方法未实现 keepdims，则会引发任何异常。

initialscalar, optional

输出元素的最大值。必须存在才能允许对空切片进行计算。有关详细信息，请参阅 reduce。

1.22.0 版本新增。

wherearray_like of bool, optional

用于比较以找出最小值的元素。有关详细信息，请参阅 reduce。

1.22.0 版本新增。

返回:

nanminndarray: 一个与 a 形状相同、且移除了指定轴的数组。如果 a 是一个 0 维数组，或者如果 axis 为 None，则返回一个 ndarray 标量。返回与 a 相同的 dtype。

另请参阅

nanmax: 沿给定轴的数组的最大值，忽略所有 NaN。
amin: 沿给定轴的数组的最小值，NaN 会被传播。
fmin: 两个数组的逐元素最小值，忽略所有 NaN。
minimum: 两个数组的逐元素最小值，NaN 会被传播。
isnan: 显示哪些元素是非数字 (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 二进制浮点算术标准。这意味着非数字（Not a Number）不等于无穷大。正无穷大被视为一个非常大的数，负无穷大被视为一个非常小的（即负数）数。

如果输入是整数类型，则此函数等同于 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