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 или int или кортеж из целых чисел, необязательно

Ось или оси, по которым нужно выполнить операцию. По умолчанию используется уплощённый вход.

Добавлена в версии 1.7.0.

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

outndarray, необязательно

Альтернативный массив вывода, в который нужно поместить результат. Должен иметь ту же форму и длину буфера, что и ожидаемый результат. См. Определение типа результата для получения дополнительных сведений.

keepdimsbool, необязательно

Если установлено значение True, оси, которые были уменьшены, сохраняются в результате как измерения с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться к входному массиву.

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

initialскаляр, необязательно

Максимальное значение элемента вывода. Должно быть задано, чтобы позволить вычисления на пустом срезе. См. reduce для получения подробностей.

Добавлена в версии 1.15.0.

wherearray_like булевых значений, необязательно

Элементы, которые нужно сравнить для поиска минимума. См. reduce для получения подробностей.

Добавлена в версии 1.17.0.

Возвращает

aminndarray или скаляр

Минимум 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 значения NaN.

nanmin

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

minimum

Элемент-по-элемент минимум двух массивов, распространяющий любые значения NaN.

fmin

Элемент-по-элемент минимум двух массивов, игнорируя любые значения NaN.

argmin

Возвращает индексы минимальных значений.

nanmax, maximum, fmax

Примечания

NaN-значения распространяются, то есть если хотя бы один элемент — NaN, соответствующее минимальное значение также будет NaN. Чтобы пропустить NaN-значения (поведение MATLAB), используйте nanmin.

Не используйте amin для сравнения элементов двух 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 функции max Python, где это значение используется только для пустых итерируемых объектов.

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

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