Trả về mức tối thiểu của một mảng hoặc mức tối thiểu bỏ qua bất kỳ NaN nào trong Python

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 thứ nhất, a là một mảng chứa các số có giá trị tối thiểu là mong muốn. Nếu a không phải là một mảng, thì việc chuyển đổi được 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 giá trị là bất kỳ thứ gì ngoại trừ giá trị mặc định, thì keepdims sẽ được chuyển qua phương thức max của lớp con của ndarray. Nếu các phương thức của lớp con không triển khai keepdims thì bất kỳ ngoại lệ nào sẽ được đưa ra.

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)

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 () -

print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr))

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
# The method returns an array with the same shape as a, with the specified axis removed. If a is a 0-d array, or if axis is None, an ndarray scalar is returned. The same dtype as a is returned.
print("\nResult (nanmin)...\n",np.nanmin(arr))

Đầu ra

Our Array...
[[10. 20. 30.]
[40. nan 60.]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Result (nanmin)...
10.0