numpy.minimum

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

Элемент-поэлементный минимум элементов массивов.

Сравнивает два массива и возвращает новый массив, содержащий минимальные значения по элементам. Если один из сравниваемых элементов является NaN, то возвращается этот элемент. Если оба элемента являются NaN, то возвращается первый. Последнее различие важно для комплексных NaN, которые определяются как по крайней мере одна из вещественных или мнимых частей является NaN. В итоге NaN распространяются.

Параметры

x1, x2array_like

Массивы, содержащие элементы для сравнения. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть согласованы по форме (форма результата совпадает с этой формой).

outndarray, None, или кортеж из ndarray и None, необязательно

Местоположение, в которое сохраняется результат. Если задано, оно должно иметь форму, к которой векторизуются входные данные. Если не задано или None, возвращается новый выделенный массив. Кортеж (только в качестве ключевого аргумента) должен иметь длину, равную числу результатов.

wherearray_like, необязательно

Это условие векторизуется по входным данным. В местах, где условие True, массив out будет установлен в результат ufunc. В противном случае массив out сохранит свое исходное значение. Обратите внимание, что если пустой массив out создается по умолчанию out=None, места в нем, где условие False, останутся неинициализированными.

**kwargs

Другие ключевые аргументы см. в документации ufunc.

Возвращает

yndarray или скаляр

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

См. также

maximum

Элемент-поэлементный максимум двух массивов, распространяет NaN.

fmin

Элемент-поэлементный минимум 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 правильно векторизуется.

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