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法學比較兩個NumPy陣列，並返回忽略NaN的逐元素最小值
要比較兩個陣列並返回忽略NaN的逐元素最小值，請在Python NumPy中使用**numpy.fmin()**方法。返回值為True或False。
比較兩個陣列，並返回一個新陣列，其中包含逐元素最大值。如果被比較的元素之一是NaN，則返回非NaN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。其最終效果是，儘可能忽略NaN。
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, 9, np.NaN],[25, 11, 21]]) arr2 = np.array([[8, np.NaN, np.NaN],[22, 19, 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)要比較兩個陣列並返回忽略NaN的逐元素最小值，請在Python NumPy中使用numpy.fmin()方法。返回值為True或False：
print("
Result (minimum ignoring NaNs)...
",np.fmin(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, 9, np.NaN],[25, 11, 21]])
arr2 = np.array([[8, np.NaN, np.NaN],[22, 19, 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 and return the element-wise minimum ignoring NaNs, use the numpy.fmin() method in Python Numpy
# Return value is either True or False
print("
Result (minimum ignoring NaNs)...
",np.fmin(arr1, arr2))輸出
Array 1... [[ 6. 9. nan] [25. 11. 21.]] Array 2... [[ 8. nan nan] [22. 19. 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 ignoring NaNs)... [[ 6. 9. nan] [22. 11. 21.]]
更新於：2022年2月7日
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