numpy.amin

numpy.amin(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

返回数组的最小值或沿轴的最小值。

参数

aarray_like

输入数据。

axis无、int或int的元组，可选

沿其操作的轴。默认情况下，使用扁平输入。

1.7.0 新版功能.

如果这是整数的元组，则在多个轴上选择最小值，而不是像以前那样选择单个轴或所有轴。

outndarray，可选

用于放置结果的可选输出数组。必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度。见 输出类型确定 了解更多详细信息。

keepdims可选的布尔

如果设置为“真”，则缩小的轴将保留在结果中，作为尺寸为1的尺寸。使用此选项，结果将针对输入数组正确广播。

如果传递了默认值，则 keepdims 不会传给 amin 子类方法 ndarray 但是，任何非默认值都是。如果子类的方法不实现 keepdims 将引发任何异常。

initial标量，可选

输出元素的最大值。必须存在才能允许对空切片进行计算。见 reduce 有关详细信息。

1.15.0 新版功能.

where数组类似bool，可选

以比较最小元素。看到了吗 reduce 有关详细信息。

1.17.0 新版功能.

返回

aminndarray或scalar

最小值 a .如果 axis 为“无”，结果是一个标量值。如果 axis 给出的结果是一个维度数组 a.ndim - 1 .

参见

amax

沿给定轴传播的数组的最大值。

nanmin

数组沿给定轴的最小值，忽略任何NaN。

minimum

两个数组的元素最小值，传播任何NaN。

fmin

两个数组的元素最小值，忽略任何NaN。

argmin

返回最小值的索引。

nanmax, maximum, fmax

笔记

NAN值被传播，即如果至少有一个项目是NAN，则相应的最小值也将是NAN。若要忽略NaN值（Matlab行为），请使用Nanmin。

不要使用 amin 用于2个数组的元素比较；当 a.shape[0] 是2， minimum(a[0], a[1]) 比快 amin(a, axis=0) .

实例

>>> 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])

请注意，初始值用作确定最小值的元素之一，与默认参数python的max函数不同，后者只用于空的iterables。

注意这和python的不一样 default 参数。

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

统计 numpy.amax