numpy amin 用法及代码示例
Lincoln 用法：
numpy.amin(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)
返回数组的最小值或沿轴的最小值。
| – | 描述 |
|---|---|
| 参数 | a： ： array_like
输入数据。 沿其运行的一个或多个轴。默认情况下，使用拼合的输入。 1.7.0版中的新功能。 放置结果的备用输出数组。必须具有与预期输出相同的形状和缓冲区长度。看到doc.ufuncs(第“Output arguments”节)了解更多详情。 如果将其设置为True，则缩小的轴将保留为尺寸1的尺寸。使用此选项，结果将针对输入数组正确广播。 输出元素的最大值。必须存在以允许在空片上进行计算。参考reduce有关详细信息。 1.15.0版中的新功能。 要比较的元素的最小值。参考reduce有关详细信息。 1.17.0版中的新功能。 |
| 返回值 | amin： ： ndarray或标量
最少一个如果axis为None，则结果为标量值。如果指定了axis，则结果为一维数组a.ndim – 1。 |
注意：
将传播NaN值，即，如果至少一项是NaN，则相应的最小值也将是NaN。要忽略NaN值(MATLAB行为)，请使用nanmin。
不要使用amin用于2个数组的逐元素比较；当a.shape[0]是2minimum(a[0], a[1])比…快amin(a, axis=0)。
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.min([[-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，这与默认参数Python的max函数不同，后者仅用于空的可迭代对象。
请注意，这与Python的不同default论点。
>>> np.min([6], initial=5)
5
>>> min([6], default=5)
6
