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 сплюснутый вход.

Введено в версии 1.7.0.

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

outndarray, optional

Альтернативный массив вывода, в который поместить результат. Должен иметь такую же форму и длину буфера, как ожидаемый результат. См. Определение типа выходных данных для получения более подробной информации.

keepdimsbool, optional

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

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

initialscalar, optional

Максимальное значение элемента вывода. Должно быть присутствовать, чтобы позволить вычисления на пустом слайсе. См. reduce для получения более подробной информации.

Введено в версии 1.15.0.

wherearray_like of bool, optional

Элементы для сравнения минимального значения. См. reduce для получения более подробной информации.

Введено в версии 1.17.0.

Возвращает

aminndarray or scalar

Минимальное значение a. Если axis равно None, результат представляет собой скалярное значение. Если axis задано, результат — массив размерности a.ndim - 1.

См. также

amax

Максимальное значение массива по заданной оси, распространяющее любые значения NaN.

nanmin

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

minimum

Минимальное значение по элементам двух массивов, распространяющее любые значения NaN.

fmin

Минимальное значение по элементам двух массивов, игнорируя любые значения NaN.

argmin

Возвращает индексы минимальных значений.

nanmax, maximum, fmax

Примечания

Значения NaN распространяются, т. е. если хотя бы один элемент имеет значение NaN, соответствующее минимальное значение также будет 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])
>>> 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 в качестве одного из элементов, для которых определяется минимум, в отличие от аргумента по умолчанию функции max в Python, который используется только для пустых итерируемых объектов.

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

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