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. Если встречаются слайсы, состоящие только из NaN, генерируется исключение RuntimeWarning, а для этого слайса возвращается Nan.

Parameters

aarray_like

Массив, содержащий числа, для которых требуется 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 уплотнённого массива.

outndarray, optional

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 преобразован при необходимости. См. ufuncs-output-type для получения дополнительной информации.

New in version 1.8.0.

keepdimsbool, optional

Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как размерности с размером один. С этим вариантом результат будет корректно транслироваться относительно исходного a.
Если значение отличается от значения по умолчанию, keepdims будет передано в метод min подклассов ndarray. Если методы подклассов не реализуют keepdims, будут генерироваться исключения.

New in version 1.8.0.

Returns

nanminndarray

Массив с той же формой, что и a, с удалённой указанной осью. Если a является 0-мерным массивом 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 числами Not a Number (NaN).

isfinite

Показывает, какие элементы не являются ни NaN, ни 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 массив 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