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

aarray_like

Входные данные.

axisNone or int or tuple of ints, optional

Ось или оси, по которым выполнять операцию. По умолчанию используется уплощенный вход.

Введено в версии 1.7.0.

Если это кортеж целых чисел, минимальное значение выбирается по нескольким осям вместо одной оси или всех осей, как раньше.

outndarray, optional

Альтернативный массив вывода, в котором разместить результат. Он должен иметь такую же форму и длину буфера, как и ожидаемый результат. См. ufuncs-output-type для получения дополнительных сведений.

keepdimsbool, optional

Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как размерности с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться относительно входного массива.

Если используется значение по умолчанию, то keepdims не будет передано в метод amin подклассов ndarray, но любое отличное от значения по умолчанию значение будет. Если метод подкласса не реализует keepdims, будут подняты исключения.

initialscalar, optional

Максимальное значение элемента результата. Должно быть указано, чтобы разрешить вычисления на пустом срезе. См. reduce для подробностей.

Введено в версии 1.15.0.

wherearray_like of bool, optional

Элементы для сравнения минимального значения. См. reduce для подробностей.

Введено в версии 1.17.0.

Возвращает

aminndarray 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, распространяя любые значения NaN.

nanmin

Минимальное значение массива по заданной оси, игнорируя любые значения NaN.

minimum

Элементное минимальное значение двух массивов, распространяя любые значения NaN.

fmin

Элементное минимальное значение двух массивов, игнорируя любые значения 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 элементного 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 которого определяется минимальное значение, в отличие от функции max в Python, которая используется только для пустых итерируемых объектов.

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

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