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 нужно выполнить операцию. По умолчанию используется уплощенный вход.

Новая версия с 1.7.0.

Если это кортеж целых чисел, минимальное значение выбирается по нескольким осям, а не по одной оси или всем осям, как раньше.

outndarray, optional

Альтернативный массив вывода, в который нужно поместить результат. Должен иметь такую же форму и длину буфера, как и ожидаемый результат. См. ufuncs-output-type для получения дополнительной информации.

keepdimsbool, optional

Если это значение равно True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как измерения с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться с входным массивом.

Если передано значение по умолчанию, тогда keepdims не будет передано методу amin подклассов ndarray, но любое нестандартное значение будет. Если метод подкласса не реализует keepdims , будут подняты исключения.

initialscalar, optional

Максимальное значение элемента вывода. Должно быть присутствовать, чтобы разрешить вычисления на пустом слайсе. См. reduce для получения дополнительной информации.

Новая версия с 1.15.0.

wherearray_like of bool, optional

Элементы для сравнения минимального значения. См. reduce для получения дополнительной информации.

Новая версия с 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, обрабатывая любые NaN.

nanmin

Минимальное значение массива по заданной оси, игнорируя любые NaN.

minimum

Минимальное значение двух массивов по элементам, обрабатывая любые NaN.

fmin

Минимальное значение двух массивов по элементам, игнорируя любые NaN.

argmin

Возвращает индексы минимальных значений.

nanmax, maximum, fmax

Примечания

NaN-значения передаются, то есть, если хотя бы один элемент NaN, соответствующее минимальное значение также будет NaN. Чтобы игнорировать NaN-значения (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 Python, который используется только для пустых итерируемых объектов.

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

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