numpy.minimum

numpy.minimum(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'minimum'>

Элементное минимальное значение элементов массива.

Сравнивает два массива и возвращает новый массив, содержащий элементное минимальное значение. Если один из сравниваемых элементов — NaN, то возвращается этот элемент. Если оба элемента — NaN, то возвращается первый. Последнее различие важно для комплексных NaN, которые определяются как по крайней мере одна из действительной или мнимой части является NaN. В итоге NaN распространяются.

Параметры

x1, x2array_like

Массивы, содержащие элементы для сравнения. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть согласуемы для трансляции в общую форму (которая становится формой результата).

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

Расположение, в которое сохраняется результат. Если указано, оно должно иметь форму, в которую транслируются входные данные. Если не указано или равно None, возвращается только что выделенный массив. Кортеж (возможный только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу результатов.

wherearray_like, optional

Это условие транслируется по входным данным. В позициях, где условие True, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае массив out сохранит своё первоначальное значение. Обратите внимание, что если массив out создан с помощью по умолчанию out=None, позиции в нём, где условие False, останутся неинициализированными.

**kwargs

Для других ключевых аргументов см. документацию ufunc.

Возвращает

yndarray or scalar

Минимальное значение x1 и x2, поэлементно. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

См. также

maximum

Элементное максимальное значение двух массивов, распространяет NaN.

fmin

Элементное минимальное значение двух массивов, игнорирует NaN.

amin

Минимальное значение массива по заданной оси, распространяет NaN.

nanmin

Минимальное значение массива по заданной оси, игнорирует NaN.

fmax, amax, nanmax

Примечания

Минимальное значение эквивалентно np.where(x1 <= x2, x1, x2) когда ни x1, ни x2 не являются NaN, но оно быстрее и выполняет правильное транслирование.

Примеры

>>> np.minimum([2, 3, 4], [1, 5, 2])
array([1, 3, 2])

>>> np.minimum(np.eye(2), [0.5, 2]) # broadcasting
array([[ 0.5,  0. ],
       [ 0. ,  1. ]])

>>> np.minimum([np.nan, 0, np.nan],[0, np.nan, np.nan])
array([nan, nan, nan])
>>> np.minimum(-np.Inf, 1)
-inf