Python中的 numpy.nanargmin()

在numpy中，numpy.nanargmin()用于返回数组中最小值的索引。与argmin()函数不同的是，nanargmin()函数可以处理NaN值，即它会忽略数组中的NaN值并返回最小非NaN值的索引。

语法

numpy.nanargmin(a, axis=None)

参数说明

• a: 数组或类数组对象；
• axis: 指定轴。

返回值

• 数组中最小值的索引。

示例

以下示例演示了如何使用numpy.nanargmin()函数：

import numpy as np

a = np.array([[np.nan, 6], [3, 4]])
print('数组a：')
print(a)

print('\n数组a的最小值的索引：')
print(np.nanargmin(a))

print('\n忽略NaN值的数组a的最小值的索引：')
print(np.nanargmin(a, axis=0))

输出结果：

数组a：
[[nan  6.]
 [ 3.  4.]]

数组a的最小值的索引：
3

忽略NaN值的数组a的最小值的索引：
[1 1]

• 在上面的示例中，数组a是一个2x2的数组，包含一个NaN值和三个数字。
• 第一次调用nanargmin()函数时，由于该函数不会忽略NaN值，因此索引3是被返回的，这是由第一个行主元素6与第一个列主元素NaN之间的值。
• 在第二个调用中，nanargmin()函数忽略了NaN值并返回了第一列中的最小值的索引1。第二列包含NaN值，因此它不会被考虑在内。

综上所述，numpy.nanargmin()函数是一个非常有用的函数，可快速查找数组中最小值的索引，而不受NaN值的干扰。