Numpy中忽略NaN值计算行最小值

Numpy中忽略NaN值计算行最小值

在本文中,我们将介绍如何使用Numpy进行行最小值计算的同时忽略NaN值。

阅读更多:Numpy 教程

1. 问题介绍

当我们需要对包含NaN值的数组进行最小值计算时,由于NaN值的存在,可能会影响结果的准确性。因此,在计算行最小值时,有时需要将NaN视为无效值并将其忽略。

例如,下面是一些包含NaN值的数组:

import numpy as np

a = np.array([[np.nan, 2, np.nan, 1],
              [3, 4, np.nan, 5],
              [np.nan, 6, 7, np.nan]])
Python

如果我们使用Numpy的amin()函数来计算行的最小值,会发现结果并不准确:

np.amin(a, axis=1)

# output
# array([nan,  3., nan])
Python

更正常的方法是在计算前忽略NaN值。下面,我们将介绍如何使用Numpy进行此类行计算。

2. 忽略NaN值的行最小值计算

在Numpy中,我们可以使用nanmin()函数来计算一个数组或一个轴上的最小值,同时忽略NaN值。该函数的用法如下:

numpy.nanmin(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>)

其中,参数说明如下:

  • a:输入数组
  • axis:默认为None,表示数组将被平铺成一维数组进行最小值计算;当axis为0或1时,表示计算某一个轴上的最小值
  • out:表示输出结果的数组
  • keepdims:是否保留原数组的维度

下面分别介绍沿两个轴计算的行最小值计算。

2.1 计算第一轴上的行最小值

axis=1时,nanmin()函数将沿着第一轴(即行)进行计算。

np.nanmin(a, axis=1)

# output
# array([ 1.,  3.,  6.])
Python

可以看到,与amin()函数相比,该函数正确地忽略了NaN值并返回了准确的结果。

2.2 计算第二轴上的行最小值

axis=0时,nanmin()函数将沿着第二轴(即列)进行计算。

np.nanmin(a, axis=0)

# output
# array([3., 2., 7., 1.])
Python

可以看到,该函数返回了包含每一列最小值的一维数组。这个方法不能用于计算行最小值,而是用于计算每列的最小值。

总结

本文介绍了如何使用Numpy的nanmin()函数来计算行最小值,同时忽略NaN值。通过使用该函数,我们可以得到准确而有用的结果。当然,Numpy还提供了许多其他有用的函数,如nanmax()nanmean()等,我们可以根据具体情况来选择使用适当的函数。

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