numpy.nanargmin (массив, ось = None): возвращает индексы минимального элемента массива на указанной оси, игнорируя NaN.
Результатам нельзя доверять, если срез содержит только NaN и Infs.
Параметры:
массив: Входной массив для работы по оси: [целое число, необязательно] Вдоль указанной оси, например 0 или 1
Возврат:
Массив индексов в массив той же формы, что и array.shape. с удаленным размером вдоль оси.
Код 1:
# Программа Python, иллюстрирующая
# nanargmin () work
import numpy as geek
# Работа с одномерным массивом
array = [ geek.nan, 4 , 2 , 3 , 1 ]
print ( "INPUT ARRAY 1:" , array)
array2 <код class = "keyword"> = geek.array ([[geek.nan, 4 ], [ 1 , 3 ]])
# возвращает индексы элемента min # для метрик, включающих NaN
print ( "Индексы min в массиве1:" , geek.nanargmin (array ))
# Работа с двумерным массивом
print ( "INPUT ARRAY 2:" , array2)
print ( "Индексы min в array2:" , geek.nanargmin (array2))
print ( "Индексы на оси 1 массива2:" , geek.nanargmin (массив2, ось = 1 )) )
Вывод:
ВВОД МАССИВ 1: [нан, 4, 2, 3, 1] Минимальные индексы в массиве 1: 4 ВХОДНОЙ МАССИВ 2: [[нан 4.] [1. 3.]] Индексы min в массиве2: 2 Индексы на оси 1 массива2: [1 0]
Код 2: Сравнение argmin и операция nanargmin
# Программа Python, иллюстрирующая
import numpy as geek
# Работа с 2D-массивом
массив = ([[ 8 , 13 , 5 , 0 ],
[geek.nan, geek. нан, 5 , 3 ],
[ 10 , 7 , 15 , 15 ],
[ 3 , 11 , 4 , 12 ]])
print ( "INPUT ARRAY:" , array)
# возвращает m в индексах элементов # по показателям
"" "
[[8 13 5 0]
[0 2 5 3]
[10 7 15 15]
[3 11 4 12]]
^ ^ ^ ^
0 2 4 0 - элемент
1 1 3 0 - индикаторы
"" "
print ( "Индексы min с использованием argmin:" , geek.argmin (массив, ось = 0 ))
print ( " Индексы min с использованием nanargmin:: " , geek.nan argmin (массив, ось = 0 ))
Вывод:
ВХОДНОЙ МАССИВ: [[8 13 5 0] [0 2 5 3] [10 7 15 15] [3 11 4 12]] Индексы минимального элемента: [1 1 3 0]
Ссылки:
argmin.html> https://docs.scipy.org/doc/numpy -dev/reference/generated/numpy.nanargmin.html
Примечания.
Эти коды не будут работа для онлайн-идентификаторов. Пожалуйста, запустите их на своих системах, чтобы увидеть, как они работают.
Эта статья предоставлена Mohit Gupta_OMG.