numpy.amin

numpy.amin(a, axis=None, out=None, keepdims=<class numpy._globals._NoValue at 0x40b6a26c>) [source]

Возвращает минимум массива или минимум по оси.

Параметры:

a : array_like Входные данные. axis : None или int или кортеж из целых чисел, необязательно Ось или оси, по которым необходимо выполнить операцию. По умолчанию используется уплощенный вход. Введено в версии 1.7.0. Если это кортеж из целых чисел, минимум выбирается по нескольким осям вместо одной оси или всех осей, как раньше. out : ndarray, необязательно Альтернативный массив вывода, в который следует поместить результат. Должен иметь такую же форму и длину буфера, как ожидаемый результат. См. doc.ufuncs (Раздел «Аргументы вывода») для получения более подробной информации. keepdims : bool, необязательно Если установлено в True, оси, по которым производилось сокращение, остаются в результате в качестве измерений с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться относительно входного массива. Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передаваться в метод amin подклассов ndarray, однако любое отличное от значения по умолчанию значение будет. Если метод подклассов sum не реализует keepdims, будут возбуждаться исключения.

Возвращает:

amin : ndarray или скаляр Минимальное значение a. Если axis равно None, результат является скалярным значением. Если axis задан, результат является массивом размерности a.ndim - 1.

См. также

amax

Максимальное значение массива по заданной оси, обрабатывая любые NaN.

nanmin

Минимальное значение массива по заданной оси, игнорируя любые NaN.

minimum

Элемент-поэлементный минимум двух массивов, обрабатывая любые NaN.

fmin

Элемент-поэлементный минимум двух массивов, игнорируя любые NaN.

argmin

Возвращает индексы минимальных значений.

nanmax, maximum, fmax

Примечания

Значения NaN распространяются, т. е. если хотя бы один элемент равен NaN, соответствующее минимальное значение также будет равно NaN. Чтобы игнорировать значения NaN (поведение MATLAB), используйте nanmin.

Не используйте amin для поэлементного сравнения 2 массивов; когда a.shape[0] равно 2, minimum(a[0], a[1]) быстрее, чем amin(a, axis=0).

Примеры

>>> 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])

>>> b = np.arange(5, dtype=np.float)
>>> b[2] = np.NaN
>>> np.amin(b)
nan
>>> np.nanmin(b)
0.0