numpy.nanmin
numpy.nanmin(a, axis=None, out=None, keepdims=) [source]
返回数组的最小值或沿轴的最小值，忽略任何NaN。当遇到所有NaN片时，将引发RuntimeWarning并为该片返回Nan。
参数 ： | a ：array_like 包含所需最小值的数字的数组。如果a不是数组， 则尝试进行转换。 axis ：{int, tuple of int, None}, 可选 计算最小值的一个或多个轴。 默认值是计算扁平化数组的最小值。 out ：ndarray, 可选 要在其中放置结果的备用输出数组。 默认为None；如果提供的话， 它的形状必须与预期的输出形状相同， 但是如果需要的话， 将强制转换类型。有关更多详细信息， 请参见ufuncs-output-type。1.8.0版中的新功能。 keepdims ：bool, 可选 如果将其设置为True， 那么被缩减的轴将在结果中保留尺寸为1的维度。使用此选项， 结果将相对于原始a正确广播。如果该值不是默认值， 则keepdims将传递给ndarray子类的 如果子类方法未实现keepdims， 则将引发任何异常。1.8.0版中的新功能。 |
返回值 ： | nanmin ：ndarray 与a形状相同的数组，但移除了指定的轴。 如果a是0-d数组，或者axis是None， 则返回ndarray标量。 返回与相同的dtype。 |
Notes
NumPy使用IEEE算术二进制浮点标准（IEEE 754）。这意味着非数字不等于无穷大。正无穷大被视为一个非常大的数，而负无穷大被视为一个很小的（即负）数。
如果输入具有整数类型，则该函数等效于np.min。
例子
>>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])>>> np.nanmin(a)1.0>>> np.nanmin(a, axis=0)array([1., 2.])>>> np.nanmin(a, axis=1)array([1., 3.])
当存在正无穷大和负无穷大时：
>>> np.nanmin([1, 2, np.nan, np.inf])1.0>>> np.nanmin([1, 2, np.nan, np.NINF])-inf
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