numpy.nanmin

numpy.nanmin(a, axis=None, out=None, keepdims=False) [source]

Возвращает минимальное значение массива или минимальное значение по оси, игнорируя любые значения NaN. Когда встречаются все срезы NaN, генерируется RuntimeWarning, и для этого среза возвращается Nan.

Параметры:

a : array_like Массив, содержащий числа, для которых требуется найти минимум. Если a не является массивом, будет выполнена попытка преобразования. axis : int, необязательно Ось, по которой вычисляется минимум. По умолчанию вычисляется минимум для уплощенного массива. out : ndarray, необязательно Альтернативный массив вывода, в который поместить результат. По умолчанию None; если указан, он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый результат, но тип будет приведен к необходимому, если это необходимо. Подробности см. в doc.ufuncs. Новое в версии 1.8.0. keepdims : bool, необязательно Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, сохраняются в результате в виде измерений с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться по отношению к исходному a. Новое в версии 1.8.0.

Возвращает:

nanmin : ndarray Массив с такой же формой, что и a, с удаленной указанной осью. Если a является массивом размерности 0 или если ось равна None, возвращается скалярный ndarray. Возвращается тот же тип данных, что и у a.

См. также

nanmax

Максимальное значение массива по заданной оси, игнорируя любые значения NaN.

amin

Минимальное значение массива по заданной оси, распространяя любые значения NaN.

fmin

Минимальное значение по элементам двух массивов, игнорируя любые значения NaN.

minimum

Минимальное значение по элементам двух массивов, распространяя любые значения NaN.

isnan

Показывает, какие элементы являются Not a Number (NaN).

isfinite

Показывает, какие элементы не являются NaN или бесконечностью.

amax, fmax, maximum

Примечания

Numpy использует стандарт IEEE для двоичной плавающей точки для арифметики (IEEE 754). Это означает, что Not a Number не эквивалентно бесконечности. Положительная бесконечность обрабатывается как очень большое число, а отрицательная бесконечность – как очень маленькое (т.е. отрицательное) число.

Если входной тип данных – целое число, функция эквивалентна np.min.

Примеры

>>> 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.])

При наличии положительной и отрицательной бесконечности:

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