numpy.nanargmin (array, axis = None): Retorna os índices do elemento min da matriz no eixo especificado, ignorando NaN.
Os resultados não podem ser confiáveis se a fatia contiver apenas NaN e Infs.
Parâmetros:
array: Matriz de entrada para trabalhar no eixo: [int, opcional] Ao longo de um eixo especificado como 0 ou 1
Retorno:
Array de índices no array com a mesma forma que array.shape. com a dimensão ao longo do eixo removida.
Código 1:
# programa Python ilustrando
# nanargmin () trabalho
import
numpy as geek
# Trabalhando com array 1D
array
=
[ geek.nan,
4
,
2
,
3
,
1
]
print
(
"INPUT ARRAY 1:"
, array)
array2 código>
geek.array ([[geek.nan,
4
], [
1
,
3
]])
# retorna os índices do elemento min
# para métricas que incluem NaN
print
(
"Índices de min em array1:"
, geek.nanargmin (array))
# Trabalhando com array 2D
print
(
"INPUT ARRAY 2:"
, array2)
print
(
"Indices of min in array2:"
, geek.nanargmin (array2))
print
(
"Índices no eixo 1 de array2:"
, geek.nanargmin (array2, eixo
=
1
) )
Saída:
INPUT ARRAY 1: [nan, 4, 2, 3, 1] Índices de min em array1: 4 INPUT ARRAY 2: [[nan 4.] [1. 3.]] Índices de min em array2: 2 Índices no eixo 1 de array2: [1 0]
Código 2: Comparação de argmin e nanargmin operação
# programa Python ilustrando
importar
numpy as geek
# Trabalhando com array 2D
array
=
([[
8
,
13
,
5
,
0
],
[geek.nan, geek. nan,
5
,
3
],
[
10
,
7
,
15
,
15
],
[
3
,
11
,
4
,
12
]])
print
(
"INPUT ARRAY:"
, array)
# retorna m em índices de elementos
# por métricas
"" "
[[8 13 5 0]
[0 2 5 3]
[10 7 15 15]
[3 11 4 12]]
^ ^ ^ ^
0 2 4 0 - elemento
1 1 3 0 - indicadores
"" "
print
(
"Indices de min usando argmin:"
, geek.argmin (array, axis
=
0
))
print
(
" Índices de min usando nanargmin:: "
, geek.nan argmin (um rray, eixo
=
0
))
Saída:
INPUT ARRAY: [[8 13 5 0] [0 2 5 3] [10 7 15 15] [3 11 4 12]] Índices do elemento mínimo: [1 1 3 0]
Links:
argmin.html> https://docs.scipy.org/doc/numpy -dev/reference/generated/numpy.nanargmin.html
Observações:
Estes códigos não trabalhar para IDs online. Execute-os em seus sistemas para ver como eles funcionam
Este artigo é fornecido por Mohit Gupta_OMG