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Python dask.array.min用法及代码示例


用法:

dask.array.min(a, axis=None, keepdims=False, split_every=None, out=None)

返回数组的最小值或沿轴的最小值。

此文档字符串是从 numpy.min 复制的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

参数

aarray_like

输入数据。

axis无或整数或整数元组,可选

沿其操作的一个或多个轴。默认情况下,使用扁平化输入。

如果这是一个整数元组,则在多个轴上选择最小值,而不是像以前那样选择单个轴或所有轴。

outndarray,可选

用于放置结果的替代输出数组。必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度。有关更多详细信息,请参阅输出类型确定。

keepdims布尔型,可选

如果将其设置为 True,则缩小的轴将作为尺寸为 1 的尺寸留在结果中。使用此选项,结果将针对输入数组正确广播。

如果传递了默认值,那么 keepdims 将不会传递给 ndarray 的子类的 amin 方法,但是任何非默认值都会传递。如果 sub-class' 方法未实现 keepdims,则将引发任何异常。

initial标量,可选(Dask 中不支持)

输出元素的最大值。必须存在以允许对空切片进行计算。有关详细信息,请参阅~numpy.ufunc.reduce

where数组 of bool,可选(在 Dask 中不支持)

要比较最小值的元素。有关详细信息,请参阅~numpy.ufunc.reduce

返回

aminndarray 或标量

最少 a 。如果axis 为无,则结果为标量值。如果给出 axis,则结果是一个维度为 a.ndim - 1 的数组。

注意

传播 NaN 值,即如果至少一项为 NaN,则相应的最小值也将为 NaN。要忽略 NaN 值(MATLAB 行为),请使用 nanmin。

不要将amin 用于 2 个数组的元素比较;当 a.shape[0] 为 2 时, minimum(a[0], a[1])amin(a, axis=0) 快。

例子

>>> a = np.arange(4).reshape((2,2))  
>>> a  
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> np.amin(a)           # Minimum of the flattened array  
0
>>> np.amin(a, axis=0)   # Minima along the first axis  
array([0, 1])
>>> np.amin(a, axis=1)   # Minima along the second axis  
array([0, 2])
>>> np.amin(a, where=[False, True], initial=10, axis=0)  
array([10,  1])
>>> b = np.arange(5, dtype=float)  
>>> b[2] = np.NaN  
>>> np.amin(b)  
nan
>>> np.amin(b, where=~np.isnan(b), initial=10)  
0.0
>>> np.nanmin(b)  
0.0
>>> np.amin([[-50], [10]], axis=-1, initial=0)  
array([-50,   0])

请注意,初始值用作确定最小值的元素之一,这与 Python 的默认参数 max 函数不同,该函数仅用于空迭代。

请注意,这与 Python 的 default 参数不同。

>>> np.amin([6], initial=5)  
5
>>> min([6], default=5)  
6

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.array.min。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。