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法学返回Python中沿轴1的数组最小值或忽略任何NaN的最小值
要在Python中返回数组的最小值或忽略任何NaN的最小值，请使用numpy.nanmin()方法。该方法返回一个与a形状相同的数组，其中指定轴已被移除。如果a是0维数组，或者axis为None，则返回ndarray标量。返回与a相同的数据类型。
第一个参数a是一个包含需要求最小值的数字的数组。如果a不是数组，则尝试进行转换。
第二个参数axis是计算最小值的轴或轴集。默认情况下，计算扁平化数组的最小值。第三个参数out是放置结果的备用输出数组。默认为None；如果提供，它必须与预期输出具有相同的形状，但类型将根据需要进行转换。
第四个参数keepdims如果设置为True，则减少的轴将保留在结果中，大小为一。使用此选项，结果将与原始a正确广播。如果值不是默认值，则keepdims将传递给ndarray子类的max方法。如果子类方法未实现keepdims，则将引发任何异常。第五个参数是输出元素的最大值。必须存在才能允许在空切片上进行计算。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
使用array()方法创建一个numpy数组。我们添加了int类型和nan的元素：
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
显示数组：
print("Our Array...
",arr)检查维度：
print("
Dimensions of our Array...
",arr.ndim)
获取数据类型：
print("
Datatype of our Array object...
",arr.dtype)要在Python中返回数组的最小值或忽略任何NaN的最小值，请使用numpy.nanmin()方法：
print("
Result (nanmin)...
",np.nanmin(arr, axis = 1))
示例
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type with nan
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
# Display the array
print("Our Array...
",arr)
# Check the Dimensions
print("
Dimensions of our Array...
",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("
Datatype of our Array object...
",arr.dtype)
# To return the minimum of an array or minimum ignoring any NaNs, use the numpy.nanmin() method in Python
print("
Result (nanmin)...
",np.nanmin(arr, axis = 1))输出
Our Array... [[10. 20. 30.] [40. nan 60.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Result (nanmin)... [10. 40.]
更新于：2022年2月28日
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