在 Python 中返回具有正无穷大的数组的最小值或忽略任何 NaN 的最小值
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要返回数组的最小值或忽略任何 NaN 的最小值，请使用 Python 中的 numpy.nanmin() 方法。该方法返回一个与 a 形状相同的数组，但删除了指定的轴。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 dtype。
第一个参数 a 是一个包含所需最小值的数字的数组。如果 a 不是数组，则尝试转换。
第二个参数 axis 是计算最小值的一个或多个轴。默认值是计算展平数组的最小值。第三个参数 out 是放置结果的备用输出数组。默认值为 None；如果提供，它必须具有与预期输出相同的形状，但如果需要，将强制转换类型。
第 4 个参数 keepdims 如果设置为 True，则缩小的轴将保留在结果中，作为大小为 1 的尺寸。使用此选项，结果将与原始 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。如果子类方法未实现 keepdims，则会引发任何异常。第 5 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 numpy 数组。我们添加了具有 nan 和 inf(正无穷大)的 int 类型元素 −
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.inf]])
显示数组 −
print("我们的数组...\n",arr)
检查维度 −
print("\n数组的维度...\n",arr.ndim)
获取数据类型 −
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",arr.dtype)
要返回数组的最小值或忽略任何 NaN 的最小值，请使用 Python 中的 numpy.nanmin() 方法 −
print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr))
示例
import numpy as np
# 使用 array() 方法创建 numpy 数组
# 我们添加了 int 类型的元素 with nan and inf (positive infinity)
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.inf]])
# 显示数组
print("我们的数组...\n",arr)
# 检查维度
print("\n数组的维度...\n",arr.ndim)
# 获取数据类型
print("\n我们的数组对象的数据类型...\n",arr.dtype)
# 要返回数组的最小值或忽略任何 NaN 的最小值，请使用 Python 中的 numpy.nanmin() 方法
print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr))
输出
我们的数组... [[25. 50. 75.] [90. nan inf]] 我们的数组的维度... 2 我们的数组对象的数据类型... float64 Result (nanmin)... 25.0
