Trả về giá trị nhỏ nhất của mảng có vô cực âm hoặc bỏ qua NaN trong Python

Để tìm giá trị nhỏ nhất của mảng bỏ qua NaN, sử dụng numpy.nanmin(). Phương thức này xử lý đúng các giá trị vô cực âm (-inf).

Tham số của numpy.nanmin()

• a: Mảng đầu vào.
• axis: Trục tính toán (mặc định None - toàn mảng).
• out: Mảng đầu ra thay thế.
• keepdims: Giữ chiều bị thu nhỏ (mặc định False).
• initial: Giá trị tối đa của phần tử đầu ra (cho slice rỗng).

Các bước thực hiện

1. Nhập thư viện

import numpy as np

2. Tạo mảng 2D chứa NaN và -inf

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

3. Hiển thị mảng

print("Mảng của chúng ta...\n", arr)

4. Kiểm tra số chiều

print("\nSố chiều của mảng...\n", arr.ndim)

5. Lấy kiểu dữ liệu

print("\nKiểu dữ liệu của đối tượng mảng...\n", arr.dtype)

6. Tìm giá trị nhỏ nhất toàn mảng (bỏ qua NaN)

print("\nKết quả (nanmin)...\n", np.nanmin(arr))

Ví dụ hoàn chỉnh

import numpy as np

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

print("Mảng của chúng ta...\n", arr)
print("\nSố chiều của mảng...\n", arr.ndim)
print("\nKiểu dữ liệu của đối tượng mảng...\n", arr.dtype)
print("\nKết quả (nanmin)...\n", np.nanmin(arr))

Kết quả đầu ra

Mảng của chúng ta...
 [[ 25.  50.  75.]
 [ 90.  nan -inf]]
Số chiều của mảng...
 2
Kiểu dữ liệu của đối tượng mảng...
 float64
Kết quả (nanmin)...
 -inf

Giải thích: nanmin() bỏ qua NaN nhưng không bỏ qua vô cực âm. Vì mảng chứa -inf, kết quả là -inf. Đây khác với nanmax() nơi vô cực dương là giá trị lớn nhất.