返回Python中数组的最小值，忽略任何NaN值，并使用负无穷大表示最小值

要在Python中返回数组的最小值或忽略任何NaN值的最小值，请使用numpy.nanmin()方法。该方法返回一个与a形状相同的数组，并删除指定的轴。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是一个包含数字的数组，需要求其最小值。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，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如果设置为True，则减少的轴将保留在结果中，其大小为一。使用此选项，结果将针对原始a正确广播。如果该值不是默认值，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类型的元素，包括nan和NINF（负无穷大）：

arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.NINF]])

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值的最小值，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 and NINF (negative infinity)
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.NINF]])

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

输出

Our Array...
[[ 25. 50. 75.]
[ 90. nan -inf]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Result (nanmin)...
-inf

更新于：2022年3月1日

203 次浏览

启动您的职业生涯

通过完成课程获得认证

开始学习
广告