numpy .最小值#
- 麻木的。最小值( x1 , x2 , / , out=None , * , where=True , casting='same_kind' , order='K' , dtype=None , subok=True [ , signature , extobj ] ) = <ufunc '最小值' > #
数组元素的按元素最小值。
比较两个数组并返回一个包含元素最小值的新数组。如果要比较的元素之一是 NaN,则返回该元素。如果两个元素均为 NaN,则返回第一个元素。后一种区别对于复数 NaN 很重要,复数 NaN 被定义为实部或虚部中至少有一个是 NaN。最终效果是 NaN 被传播。
- 参数:
- x1, x2类似数组
保存要比较的元素的数组。如果,它们必须可广播为通用形状(成为输出的形状)。
x1.shape != x2.shape
- out ndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组,可选
存储结果的位置。如果提供,它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或无,则返回新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
- 其中array_like,可选
该条件通过输入广播。在条件为 True 的位置,输出数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方,输出数组将保留其原始值。请注意,如果通过 default 创建 未初始化的out
out=None
数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。- **夸格
对于其他仅关键字参数,请参阅 ufunc 文档。
- 返回:
- y ndarray 或标量
x1和x2的最小值(按元素)。如果x1和x2都是标量,则这是一个标量。
也可以看看
笔记
最小值相当于x1 和 x2 都不是 NaN 时,但它更快并且可以进行正确的广播。
np.where(x1 <= x2, x1, x2)
例子
>>> 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