numpy.amin

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

Возвращает минимальное значение массива или минимальное значение по оси.

Параметры:

a : array_like Входные данные. axis : None or int or tuple of ints, optional Ось или оси, по которым нужно выполнить операцию. По умолчанию используется уплощенный вход. Добавлена в версии 1.7.0. Если это кортеж целых чисел, то минимум выбирается по нескольким осям, а не по одной оси или всем осям, как раньше. out : ndarray, optional Альтернативный выходной массив, в который нужно поместить результат. Он должен иметь такую же форму и длину буфера, как и ожидаемый результат. Подробнее см. doc.ufuncs (раздел «Аргументы вывода»). keepdims : bool, optional Если это True, оси, по которым выполняется сокращение, остаются в результате как измерения с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться к входному массиву. Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передаваться методу amin подклассов ndarray, однако любое отличное от значения по умолчанию будет. Если метод подкласса не реализует keepdims, будут подняты исключения. initial : scalar, optional Максимальное значение элемента выходного массива. Необходимо для вычисления с пустым срезом. Подробнее см. reduce. Добавлена в версии 1.15.0.

Возвращает:

amin : ndarray or scalar Минимальное значение a. Если axis равно None, результат — скалярное значение. Если axis задано, результат — массив 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-но-минимальное значение двух массивов, обрабатывая любые NaN.

fmin

Элемент-но-минимальное значение двух массивов, игнорируя любые NaN.

argmin

Возвращает индексы минимальных значений.

nanmax, maximum, fmax

Примечания

Значения NaN распространяются, то есть если хотя бы один элемент — NaN, соответствующее минимальное значение также будет NaN. Чтобы пропустить значения NaN (поведение MATLAB), используйте nanmin.

Не используйте amin для элемент-но-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=float)
>>> b[2] = np.NaN
>>> np.amin(b)
nan
>>> np.nanmin(b)
0.0

>>> np.min([[-50], [10]], axis=-1, initial=0)
array([-50,   0])

Обратите внимание, что начальное значение используется в качестве одного из элементов, для которых определяется минимум, в отличие от аргумента по умолчанию в функции Python max, который используется только для пустых итерируемых объектов.

Обратите внимание, что это не то же самое, что аргумент Python default.

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