返回Python数组中的最小值，或忽略NaN后的最小值

要返回数组的最小值或忽略任何NaN后的最小值，请在Python中使用numpy.nanmin()方法。该方法返回一个与a形状相同的数组，并去掉了指定的轴。如果a是0维数组，或者axis为None，则返回一个ndarray标量。返回的数据类型与a相同。第一个参数a是一个包含所需最小值的数字数组。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。默认为计算扁平化数组的最小值。第三个参数out是用于放置结果的备用输出数组。默认为None；如果提供，则其形状必须与预期输出相同，但如有必要，类型将被转换。

第四个参数keepdims如果将其设置为True，则减少的轴将保留在结果中，大小为一。使用此选项，结果将针对原始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。如果子类方法没有实现keepdims，则会引发任何异常。

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类型的元素和nan：

arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])

显示数组：

print("Our Array...\n",arr)

检查维度：

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

获取数据类型：

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

要返回数组的最小值或忽略任何NaN后的最小值，请使用numpy.nanmin()方法：

print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr))

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...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# To return the minimum of an array or minimum ignoring any NaNs, use the numpy.nanmin() method in Python
# The method returns an array with the same shape as a, with the specified axis removed. If a is a 0-d array, or if axis is None, an ndarray scalar is returned. The same dtype as a is returned.
print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr))

输出

Our Array...
[[10. 20. 30.]
[40. nan 60.]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Result (nanmin)...
10.0

更新于：2022年2月28日

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