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法學返回Python中沿軸1的陣列最小值或忽略任何NaN的最小值
要在Python中返回陣列的最小值或忽略任何NaN的最小值，請使用numpy.nanmin()方法。該方法返回一個與a形狀相同的陣列，其中指定軸已被移除。如果a是0維陣列，或者axis為None，則返回ndarray標量。返回與a相同的資料型別。
第一個引數a是一個包含需要求最小值的數字的陣列。如果a不是陣列，則嘗試進行轉換。
第二個引數axis是計算最小值的軸或軸集。預設情況下，計算扁平化陣列的最小值。第三個引數out是放置結果的備用輸出陣列。預設為None；如果提供，它必須與預期輸出具有相同的形狀，但型別將根據需要進行轉換。
第四個引數keepdims如果設定為True，則減少的軸將保留在結果中，大小為一。使用此選項，結果將與原始a正確廣播。如果值不是預設值，則keepdims將傳遞給ndarray子類的max方法。如果子類方法未實現keepdims，則將引發任何異常。第五個引數是輸出元素的最大值。必須存在才能允許在空切片上進行計算。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
使用array()方法建立一個numpy陣列。我們添加了int型別和nan的元素：
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
顯示陣列：
print("Our Array...
",arr)檢查維度：
print("
Dimensions of our Array...
",arr.ndim)
獲取資料型別：
print("
Datatype of our Array object...
",arr.dtype)要在Python中返回陣列的最小值或忽略任何NaN的最小值，請使用numpy.nanmin()方法：
print("
Result (nanmin)...
",np.nanmin(arr, axis = 1))
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...
",arr)
# Check the Dimensions
print("
Dimensions of our Array...
",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("
Datatype of our Array object...
",arr.dtype)
# To return the minimum of an array or minimum ignoring any NaNs, use the numpy.nanmin() method in Python
print("
Result (nanmin)...
",np.nanmin(arr, axis = 1))輸出
Our Array... [[10. 20. 30.] [40. nan 60.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Result (nanmin)... [10. 40.]
更新於：2022年2月28日
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