numpy.nanmin

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

Возвращает минимальное значение массива или минимальное значение по оси, игнорируя любые значения NaN. При встрече с фрагментами, состоящими только из NaN, генерируется RuntimeWarning и возвращается Nan для этого фрагмента.

Параметры:

a : array_like Массив, содержащий числа, для которых требуется найти минимум. Если a не является массивом, производится попытка преобразования. axis : int, необязательно Ось, по которой вычисляется минимум. По умолчанию вычисляется минимум для сглаженного массива. out : ndarray, необязательно Альтернативный массив вывода, в который нужно поместить результат. По умолчанию None; если предоставлен, он должен иметь такую же форму, как ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости. Подробнее см. doc.ufuncs. Введено в версии 1.8.0. keepdims : bool, необязательно Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, сохраняются в результате в качестве измерений с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться относительно исходного a. Если значение отличается от значения по умолчанию, то keepdims будет передано в метод min подклассов ndarray. Если методы подклассов не реализуют keepdims, будут генерироваться исключения. Введено в версии 1.8.0.

Возвращаемое значение:

nanmin : ndarray Массив с такой же формой, как a, с удаленной указанной осью. Если a является массивом 0-мерной формы, или если ось None, возвращается скаляр ndarray. Возвращается тот же тип данных, что и у a.

См. также

nanmax

Максимальное значение массива по заданной оси, игнорируя значения NaN.

amin

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

fmin

Поэлементный минимум двух массивов, игнорируя значения NaN.

minimum

Поэлементный минимум двух массивов, распространяя любые значения NaN.

isnan

Показывает, какие элементы являются числами 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 арифметики (IEEE 754). Это означает, что Not a Number (NaN) не эквивалентно бесконечности. Положительная бесконечность обрабатывается как очень большое число, а отрицательная бесконечность — как очень маленькое (т.е. отрицательное) число.

Если входной тип имеет целочисленный тип, 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.])

Когда присутствуют положительная и отрицательная бесконечность:

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