Để trả về giá trị tối thiểu của một mảng hoặc giá trị tối thiểu bỏ qua bất kỳ NaN nào, hãy sử dụng phương thức numpy.nanmin () trong Python. Phương thức này trả về một mảng có cùng hình dạng với a, với trục đã chỉ định bị loại bỏ. Ifa là một mảng 0-d hoặc nếu trục là Không, một vô hướng ndarray được trả về. Loại giống như a được trả về.
Tham số đầu tiên, a là một mảng chứa các số có giá trị nhỏ nhất được mong muốn. Nếu a không phải là một mảng, thì một chuyển đổi được cố gắng thực hiện.
Tham số thứ 2, trục là một trục hoặc các trục dọc theo đó giá trị nhỏ nhất được tính. Mặc định là tính giá trị tối thiểu của mảng phẳng. Tham số thứ 3, là một mảng đầu ra thay thế để đặt kết quả. Mặc định là Không có; nếu được cung cấp, nó phải có cùng hình dạng với đầu ra dự kiến, nhưng kiểu sẽ được đúc nếu cần.
Tham số thứ 4, keepdims Nếu điều này được đặt thành True, các trục bị giảm sẽ được giữ lại trong kết quả là thứ nguyên với kích thước là một. Với tùy chọn này, kết quả sẽ phát chính xác so với giá trị ban đầu. Nếu các phương thức của lớp con không triển khai keepdims thì bất kỳ ngoại lệ nào sẽ được đưa ra. Tham số thứ 5 là giá trị lớn nhất của một phần tử đầu ra. Phải có mặt để cho phép tính toán trên lát trống.
Các bước
Đầu tiên, hãy nhập các thư viện được yêu cầu -
import numpy as np
Tạo một mảng numpy bằng phương thức array (). Chúng tôi đã thêm các phần tử kiểu int với nan -
arr = np.array([[10, 20, 30], [40, np.nan, 60]])
Hiển thị mảng -
print("Our Array...\n",arr)
Kiểm tra các thứ nguyên -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
Lấy Datatype -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
Lấy hình dạng -
print("\nShape of our Array...\n",arr.shape)
Để trả về giá trị tối thiểu của một mảng hoặc giá trị tối thiểu bỏ qua bất kỳ NaN nào, hãy sử dụng phương thức numpy.nanmin () trong Python -
print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr, axis = 1))
Ví dụ
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...\n",arr) # Check the Dimensions print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim) # Get the Datatype print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) # To return the minimum of an array or minimum ignoring any NaNs, use the numpy.nanmin() method in Python print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr, axis = 1))
Đầu ra
Our Array... [[10. 20. 30.] [40. nan 60.]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... float64 Result (nanmin)... [10. 40.]