numpy.amin

numpy.amin(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<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 выполнять операцию. По умолчанию используется уплощенный вход. Добавлена в версии 1.7.0. Если это кортеж из целых чисел, минимум выбирается по нескольким осям, а не по одной оси или всем осям, как раньше. out : ndarray, optional Альтернативный выходной массив, в который поместить результат. Должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый выход. См. doc.ufuncs (Раздел «Аргументы вывода») для получения более подробной информации. keepdims : bool, optional Если это установлено в True, оси, которые были уменьшены, 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 передано в метод amin подклассов ndarray, однако любое значение, отличное от значения по умолчанию, будет. Если метод подкласса не реализует keepdims , будут вызваны исключения. initial : scalar, optional Максимальное значение элемента выходных данных. Должно быть присутствовать, чтобы позволить вычисление на пустом срезе. См. reduce для получения подробной информации. Добавлена в версии 1.15.0. where : array_like of bool, optional Элементы для сравнения минимального значения. См. reduce для получения подробной информации. Добавлена в версии 1.17.0.

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, распространяющее любые NaN.

nanmin

Минимальное значение массива по заданной оси, игнорируя любые NaN.

minimum

Поэлементное минимальное значение двух массивов, распространяющее любые NaN.

fmin

Поэлементное минимальное значение двух массивов, игнорируя любые NaN.

argmin

Возвращает индексы минимальных значений.

nanmax, maximum, fmax

Примечания

Значения NaN распространяются, то есть если по крайней мере один элемент — NaN, соответствующее минимальное значение также будет NaN. Чтобы пропустить 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])
>>> 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])

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

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

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