numpy.nanmin

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

Возвращает минимум массива или минимум по оси, игнорируя любые значения NaN. При встрече срезов, состоящих только из NaN, генерируется RuntimeWarning и возвращается NaN для этого среза.

Параметры

aarray_like

Массив, содержащий числа, для которых требуется найти минимум. 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 сплющенного массива.

outndarray, optional

Альтернативный массив вывода, в который следует поместить результат. По умолчанию None; если указан, он должен иметь такую же форму, как и ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости. См. Определение типа вывода для получения дополнительной информации.

Доступно начиная с версии 1.8.0.

keepdimsbool, optional

Если установлено в True, оси, по которым производится уменьшение, сохраняются в результате в виде 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 методу min подклассов ndarray. Если методы подклассов не реализуют keepdims, будут вызваны исключения.

Доступно начиная с 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 любые NaN.

amin

Минимальное значение массива по заданной оси, распространяя любые NaN.

fmin

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

minimum

Элемент-по-элемент минимум двух массивов, распространяя любые NaN.

isnan

Показывает, какие элементы являются не числами (NaN).

isfinite

Показывает, какие элементы не являются NaN или бесконечностью.

amax, fmax, maximum

Примечания

NumPy использует стандарт IEEE для двоичной плавающей точки (IEEE 754). Это означает, что не число (NaN) не эквивалентно бесконечности. Положительная бесконечность обрабатывается как очень большое число, а отрицательная бесконечность – как очень маленькое (то есть отрицательное) число.

Если входной тип целочисленный, 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