mindspore.numpy.nanmin

mindspore.numpy.nanmin(a, axis=None, dtype=None, keepdims=False)[源代码]

返回数组的最大值或沿某个轴的最大值，忽略NaN。

说明

不支持NumPy参数 out 。 对于全是NaN的slice，返回一个非常小的负数，而不是NaN。在Ascend上，由于目前不支持检查NaN，不推荐使用np.nanmin。如果数组不包含NaN，应使用np.min。

参数：

  • a (Union[int, float, list, tuple, Tensor]) - 包含要计算最小值的数的数组。 如果 a 不是数组，将尝试进行转换。

  • axis (Union[int, tuple(int), None], 可选) - 计算最小值所沿的单个或多个轴。若取默认值，计算展平数组的最小值。默认值: None 。

  • dtype (mindspore.dtype, 可选) - 默认值: None 。 覆盖输出Tensor的dtype。

  • keepdims (boolean, 可选) - 默认值: False 。如果设置为 True ，减少的轴在结果中保留为大小为1的维度。 若使用此选项，结果会广播到和 a 同一个维度数。

返回：

Tensor。

异常：

  • ValueError - 如果 axis 超出[-a.ndim, a.ndim)范围，或者 axis 包含重复项。

支持平台：

GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
>>> output = np.nanmin(a)
>>> print(output)
1.0
>>> output = np.nanmin(a, axis=0)
>>> print(output)
[1. 2.]