numpy.nanmin

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

Возвращает минимальное значение массива или минимальное значение по оси, игнорируя любые значения NaN. При встрече срезков, содержащих только NaN, генерируется RuntimeWarning и возвращается NaN для этого среза.

Параметры:

a : array_like Массив, содержащий числа, для которых нужно найти минимум. Если a не является массивом, выполняется попытка преобразования. axis : {int, tuple of int, None}, optional Ось или оси, по которым вычисляется минимум. По умолчанию вычисляется минимум по уплощенному массиву. out : ndarray, optional Альтернативный массив вывода, в который следует поместить результат. По умолчанию None; если указан, он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый результат, но тип может быть преобразован при необходимости. Подробнее см. doc.ufuncs. Новое в версии 1.8.0. keepdims : bool, optional Если установлено в True, оси, по которым происходит уменьшение, сохраняются в результате как измерения с размером один. С этим вариантом результат корректно будет транслироваться относительно исходного a. Если значение отличается от значения по умолчанию, то keepdims будет передано методу min подклассов ndarray. Если методы подклассов не реализуют keepdims, будут вызваны исключения. Новое в версии 1.8.0.

Возвращает:

nanmin : ndarray Массив с той же формой, что и a, с удаленной указанной осью. Если a является массивом 0-мерной размерности или если ось равна 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 значения NaN.

fmin

Элемент-по-элемент минимум двух массивов, игнорируя значения NaN.

minimum

Элемент-по-элемент минимум двух массивов, распространяя 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 арифметики с плавающей запятой (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 — 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.])

Когда присутствуют положительная и отрицательная бесконечности:

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