`np.nanargmin（[np.nan，np.inf]）= 0`背后的逻辑

Question

我理解np.nanargmin找到列表中不是NaN的最小数字。但是，如果调用数组[np.nan, np.inf]，它会产生0，这是一个NaN。我觉得这种行为很奇怪，我只是想知道用这种方式定义np.argmin的逻辑是什么。

Answer 1

如果您查看np.nanargmin的文档，请说：

  

警告：如果切片仅包含NaN和Infs，则无法信任结果。

如果您查看源代码，则它包含以下行：

a, mask = _replace_nan(a, np.inf)

因此，它正在用nan替换所有inf次出现，因此它会找到min（仍有点疑问），这将是argmin([inf, inf])。

Answer 2

如果您查看source，则会看到：

a, mask = _replace_nan(a, np.inf)
res = np.argmin(a, axis=axis)

意味着它将np.nan替换为np.inf。由于重复值的np.argmin会返回该值的第一个实例，np.argmin([np.inf, np.inf])会返回0