PythonのNaNを無視して、負の無限大または最小値を持つ配列の最小値を返します

配列の最小値またはNaNを無視する最小値を返すには、Pythonでnumpy.nanmin（）メソッドを使用します。このメソッドは、指定された軸が削除された、と同じ形状の配列を返します。 aが0-d配列の場合、またはaxisがNoneの場合、ndarrayスカラーが返されます。 aと同じdtypeが返されます。

最初のパラメーターaは、最小値が必要な数値を含む配列です。 aが配列でない場合、変換が試行されます。

2番目のパラメーターであるaxisは、最小値が計算される1つまたは複数の軸です。デフォルトでは、フラット化された配列の最小値を計算します。 3番目のパラメーターは、結果を配置するための代替出力配列です。デフォルトはNoneです。提供する場合は、期待される出力と同じ形状である必要がありますが、タイプは必要に応じてキャストされます。

4番目のパラメータkeepdimsこれがTrueに設定されている場合、縮小された軸は、サイズ1のディメンションとして結果に残されます。このオプションを使用すると、結果は元のaに対して正しくブロードキャストされます。値がデフォルト以外の場合、keepdimsはndarrayのサブクラスのmaxメソッドに渡されます。サブクラスメソッドがkeepdimsを実装していない場合、例外が発生します。 5番目のパラメーターは、出力要素の最大値です。空のスライスでの計算を許可するには、存在している必要があります。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np

array（）メソッドを使用してnumpy配列を作成します。 nanとNINF（負の無限大）を使用したint型の要素を追加しました-

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

配列を表示する-

print("Our Array...\n",arr)

寸法を確認してください-

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

データ型を取得-

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

配列の最小値またはNaNを無視する最小値を返すには、numpy.nanmin（）メソッド-

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

例

import numpy as np

# Creating a numpy array using the array() method
# We have added elements of int type with nan and NINF (negative infinity)
arr = np.array([[25, 50, 75], [90, np.nan, np.NINF]])

# 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))

出力

Our Array...
[[ 25. 50. 75.]
[ 90. nan -inf]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
float64

Result (nanmin)...
-inf