Python numpy amin用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.amin 的用法。

用法:

numpy.amin(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

返回數組的最小值或沿軸的最小值。

參數：

a： array_like

輸入數據。

axis： 無或int 或整數元組，可選

沿其操作的一個或多個軸。默認情況下，使用扁平化輸入。

如果這是一個整數元組，則在多個軸上選擇最小值，而不是像以前那樣選擇單個軸或所有軸。

out： ndarray，可選

用於放置結果的替代輸出數組。必須與預期輸出具有相同的形狀和緩衝區長度。有關更多詳細信息，請參閱輸出類型確定。

keepdims： 布爾型，可選

如果將其設置為 True，則縮小的軸將作為尺寸為 1 的尺寸留在結果中。使用此選項，結果將針對輸入數組正確廣播。

如果傳遞了默認值，那麽保持昏暗不會被傳遞到amin子類的方法numpy.ndarray，但是任何非默認值都是。如果sub-class' 方法沒有實現保持昏暗將引發任何異常。

initial： 標量，可選

輸出元素的最大值。必須存在以允許對空切片進行計算。有關詳細信息，請參閱 reduce 。

where： 類似於 bool 的數組，可選

要比較最小值的元素。有關詳細信息，請參閱 reduce 。

返回：

amin： ndarray 或標量

最少a.如果軸為無，結果是一個標量值。如果軸給出，結果是一個維度數組a.ndim - 1.

注意：

NaN 值被傳播，也就是說，如果至少一項為 NaN，則相應的最小值也將為NaN。要忽略 NaN 值(MATLAB 行為)，請使用 nanmin。

不要將amin 用於 2 個數組的元素比較；當 a.shape[0] 為 2 時， minimum(a[0], a[1]) 比 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])

請注意，初始值用作確定最小值的元素之一，這與 Python 的默認參數 max 函數不同，該函數僅用於空迭代。

請注意，這與 Python 的 default 參數不同。

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