numpy.nanargmin () in Python

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numpy.nanargmin (array, axis = None): Gibt die Indizes zurück des min-Elements des Arrays auf der angegebenen Achse, wobei NaN ignoriert wird.
Ergebnissen kann nicht vertraut werden, wenn das Segment nur NaN und Infs enthält.
Parameter:

 array:  Eingabearray zum Arbeiten auf axis:  [int, optional] Entlang einer angegebenen Achse wie 0 oder 1 

Return:

Array von Indizes in das Array mit der gleichen Form wie array.shape. wobei die Bemaßung entlang der Achse entfernt wurde. 

Code 1:


# Python-Programm zur Veranschaulichung von
# nanargmin () funktionieren


import numpy as geek


# Arbeiten mit 1D-Array

array = [ geek.nan, 4 , 2 , 3 , 1 ]

print ( "INPUT ARRAY 1:" , array)


array2 = geek.array ([[geek.nan, 4 ], [ 1 , 3 ]])


# gibt die Indizes des min-Elements zurück
# für Metriken, die NaN enthalten

print ( "Indizes of min in array1:" , geek.nanargmin (array ))


# Arbeiten mit 2D-Array

print ( "INPUT ARRAY 2:" , array2)

print ( "Indizes of min in array2:" , geek.nanargmin (array2))


print ( "Indizes at axis 1 of array2:" , geek.nanargmin (array2, axis = 1 ) )

Ausgabe:

INPUT ARRAY 1: [nan, 4, 2, 3, 1] Indizes von min in array1: 4 INPUT ARRAY 2: [[nan 4.] [1. 3.]] Indizes von min in Array2: 2 Indizes auf Achse 1 von Array2: [1 0] 

Code 2: Vergleich von argmin und nanargmin operation


# Python-Programm zur Veranschaulichung von
# nanargmin () funktioniert


import numpy as geek


# Arbeiten mit 2D-Array

array = ([[ 8 < Codeklasse = "einfach">, 13 , 5 , 0 ],

[geek.nan, geek. nan, 5 , 3 ],

[ 10 , 7 , 15 , 15 ],

[ 3 , 11 , 4 , 12 ]])

print ( "INPUT ARRAY:" , array)


# gibt m zurück in Elementindizes
# nach Metriken


"" "

[[8 13 5 0]

[0 2 5 3]

[10 7 15 15]

[3 11 4 12]]

^ ^ ^ ^

0 2 4 0 - element

1 1 3 0 - Indikatoren

"" "

print ( "Indizes of min mit argmin:" , geek.argmin (Array, Achse = 0 ))

print ( " Indizes von min mit nanargmin:: " , geek.nan argmin (ein Array, Achse = 0 ))

Ausgabe:

INPUT ARRAY: [[8 13 5 0] [0 2 5 3] [10 7 15 15] [3 11 4 12]] Indizes des min. Elements: [1 1 3 0] 

Links:
argmin.html> https://docs.scipy.org/doc/numpy -dev/reference/generated/numpy.nanargmin.html

Hinweise:
Diese Codes werden nicht Arbeit für Online-IDs. Bitte führen Sie sie auf Ihren Systemen aus, um zu sehen, wie sie funktionieren

Dieser Artikel wurde von Mohit Gupta_OMG bereitgestellt

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