numpy.nanmin

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

Возвращает минимальное значение массива или минимальное значение по оси, игнорируя значения NaN. Когда встречаются сплошные срезы NaN, генерируется исключение RuntimeWarning, а для данного среза возвращается Nan.

Параметры

aarray_like

Массив, содержащий числа, для которых требуется найти минимум. Если a не является массивом, будет выполнена 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 нужно поместить результат. По умолчанию None; если указан, он должен иметь такую же форму, как ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости. Подробнее см. ufuncs-output-type.

Новое в версии 1.8.0.

keepdimsbool, optional

Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как размерности с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться по отношению к исходному a.

Если значение отличается от значения по умолчанию, тогда keepdims будет передано в метод min подклассов ndarray. Если методы подклассов не реализуют keepdims, будут подняты исключения.

Новое в версии 1.8.0.

Возвращает

nanminndarray

Массив с такой же формой, как 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 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 не эквивалентно бесконечности. Положительная бесконечность обрабатывается как очень большое число, а отрицательная бесконечность — как очень маленькое (т.е. отрицательное) число.

Если вход 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.])

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