例如，我有这个数组并计算行的平均值：
a = np.array([[1,2,3],[2,np.NaN,4]])
mins = np.min(a, axis = 1)
问题是输出是：[1. nan]。
如何忽略a中的nan并得到结果[1 2]？
答案 0 :(得分：20)
另一种更简洁，更快速的替代方法是使用numpy.nanmin()功能，它完全符合您的要求。
答案 1 :(得分：4)
您可以使用蒙面数组
mins = list(np.min(np.ma.masked_array(a, np.isnan(a)), axis=1))