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法學比較兩個包含NaN值的陣列，並使用Numpy返回逐元素最小值
要比較兩個包含一些NaN值的陣列並返回逐元素最小值，請在Python Numpy中使用**numpy.minimum()** 方法。(原文錯誤地使用了maximum())
如果其中一個被比較的元素是NaN，則返回該元素。
如果兩個元素都是NaN，則返回第一個。
後一種區別對於複數NaN很重要，複數NaN定義為實部或虛部至少有一個是NaN。
最終結果是NaN會被傳播。
返回x1和x2的逐元素最小值。如果x1和x2都是標量，則這是一個標量。
比較兩個陣列並返回一個新陣列，該陣列包含逐元素最小值。如果其中一個被比較的元素是NaN，則返回該元素。如果兩個元素都是NaN，則返回第一個。後一種區別對於複數NaN很重要，複數NaN定義為實部或虛部至少有一個是NaN。最終結果是NaN會被傳播。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
使用array()方法建立兩個二維numpy陣列。我們插入了一些包含nan值的元素：
arr1 = np.array([[6, np.nan, np.nan],[25, 11, 0]]) arr2 = np.array([[8, 12, np.nan],[22, 0, 26]])
顯示陣列：
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)獲取陣列的型別：
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)獲取陣列的維度：
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)獲取陣列的形狀：
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)要比較兩個包含NaN值的陣列並返回逐元素最小值，請使用numpy.minimum()方法：
print("
Result (minimum)...
",np.minimum(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# Creating two 2D numpy array using the array() method
# We have inserted elements with some nan values
arr1 = np.array([[6, np.nan, np.nan], [25, 11, 0]])
arr2 = np.array([[8, 12, np.nan],[22, 0, 26]])
# Display the arrays
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)
# Get the type of the arrays
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)
# Get the dimensions of the Arrays
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)
# Get the shape of the Arrays
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)
# To compare two arrays with some NaN values and return the elementwise minimum, use the numpy.maximum() method in Python Numpy
# If one of the elements being compared is a NaN, then that element is returned.
# If both elements are NaNs then the first is returned.
# The latter distinction is important for complex NaNs, which are defined as at least one of the real or imaginary parts being a NaN.
# The net effect is that NaNs are propagated.
print("
Result (minimum)...
",np.minimum(arr1, arr2))輸出
Array 1... [[ 6. nan nan] [25. 11. 0.]] Array 2... [[ 8. 12. nan] [22. 0. 26.]] Our Array 1 type... float64 Our Array 2 type... float64 Our Array 1 Dimensions... 2 Our Array 2 Dimensions... 2 Our Array 1 Shape... (2, 3) Our Array 2 Shape... (2, 3) Result (minimum)... [[ 6. nan nan] [22. 0. 0.]]
更新於：2022年2月7日
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