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. При встрече срезков, содержащих только NaN, генерируется исключение RuntimeWarning, и для этого среза возвращается Nan.

Параметры

aarray_like

Массив, содержащий числа, для которых требуется найти минимальное значение. Если a не является массивом, производится попытка преобразования.

axis{int, tuple of int, None}, optional

Ось или оси, по которым вычисляется минимум. По умолчанию вычисляется минимум для уплощенного массива.

outndarray, optional

Альтернативный массив для размещения результата. По умолчанию None; если указан, он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости. Подробнее см. Определение типа результата.

Введено в версии 1.8.0.

keepdimsbool, optional

Если установлено в True, оси, по которым производится уменьшение, остаются в результате в виде измерений с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться с исходным массивом a. Если значение отличается от значения по умолчанию, то keepdims будет передано в метод min подклассов ndarray. Если метод подкласса не реализует keepdims, будут сгенерированы исключения.

Введено в версии 1.8.0.

Возвращает

nanminndarray

Массив с той же формой, что и a, с удаленной указанной осью. Если a — массив размерностью 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 значения NaN.

amin

Минимальное значение массива по заданной оси, распространяя значения NaN.

fmin

Элемент-поэлементное минимальное значение двух массивов, игнорируя значения NaN.

minimum

Элемент-поэлементное минимальное значение двух массивов, распространяя 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 для 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 (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 бесконечности:

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