numpy.min() в Python: получение минимального значения в массиве
Numpy предоставляет нам множество функций для выполнения различных типов операций с массивами Numpy, одна из них — функция numpy.min(). Функция numpy.min() используется для поиска минимального значения в массивах. В этой статье мы рассмотрим три способа найти минимальный элемент массива с помощью этой функции. Давайте сначала посмотрим на синтаксис, параметры и возвращаемое значение функции numpy.min().
Статья по теме: numpy.max() в Python – получение максимального значения в массиве
Знакомство с функцией numpy.min()
Функция numpy.min() в библиотеке Python NumPy находит минимальное значение в массиве NumPy. Он возвращает минимальное значение среди всех элементов массива.
Знакомство с функцией numpy.min()
Функция numpy.min() в библиотеке Python NumPy находит минимальное значение в массиве NumPy. Он возвращает минимальное значение среди всех элементов массива.
Синтаксис:
numpy.min(a, axis=None, out=None, keepdims=False, initial=<no value>, where=True)Параметры:
a: входной массив, из которого мы хотим найти минимальное значение.axis (необязательно): если указано, это позволяет нам найти минимальное значение вдоль определенной оси входного массива, что приводит к уменьшению размера массива.out (необязательно): альтернативный выходной массив, в который можно поместить результат.Keepdims (необязательно): если True, размеры выходного массива будут соответствовать размерам входного массива с уменьшенными размерами, установленными на 1.initial (необязательно): начальное значение, на основе которого определяется минимум.where (необязательно): логический массив, указывающий, где вычислять минимум.
Поиск минимального элемента в массиве NumPy
Есть три способа найти минимальный элемент массива с помощью функции numpy.min():
- Минимальный элемент из всего массива.
- Минимальный элемент из строк массива.
- Минимальный элемент из столбцов массива.
1. Минимальный элемент из всего массива
Здесь с помощью функции numpy.min() мы найдем минимальный элемент из всего массива.
Пример 1:
import numpy as np
arr1 = np.array([1,2,3,4])
print(np.min(arr1))В приведенном выше коде, чтобы создать массив Numpy и использовать функцию min(), мы сначала импортировали библиотеку Numpy как np, затем создали одномерный массив значений 1,2,3,4 и сохранили его в переменной с именем arr1.. Затем, наконец, мы применили функцию numpy.min() к arr1.
Выход:
В приведенном выше выводе мы получили результат 1, который является минимальным значением во всем массиве.
Пример 2:
import numpy as np
arr2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(np.min(arr2))В приведенном выше коде мы создали 2D-массив с помощью библиотеки NumPy и сохранили его в переменной с именем arr2. Затем мы применили к нему функцию numpy.min().
Выход:
Результаты подтвердили, что функция успешно работает и с 2D-массивами.
2. Минимальный элемент из строк массива
Здесь мы предоставим axis=1 в качестве параметра функции numpy.min() для получения минимального элемента из строк массива.
Пример:
import numpy as np
arr2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(np.min(arr2,axis=1))В приведенном выше коде мы передали axis=1 в качестве параметра, чтобы получить минимальный элемент по строкам.
Выход:
В приведенном выше выводе мы получили [1,4], потому что в первой строке есть 1,2,3, где 1 — минимум, а во второй строке — 4,5,6, где 4 — минимум.
3. Минимальный элемент из столбцов массива
Здесь мы предоставим axis=0 в качестве параметра функции numpy.min() для получения минимального элемента из столбцов массива.
Пример:
import numpy as np
arr2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(np.min(arr2,axis=0))В приведенном выше коде мы передали axis=0 в качестве параметра, чтобы получить минимальный элемент по столбцу.
Выход:
В приведенном выше выводе мы получили [1,2,3], потому что в первом столбце есть 1,4, где 1 — минимум, во втором столбце — 2,5, где 2 — минимум, а в третьем столбце — 3,6, где 3 — минимум.
Краткое содержание
Функция numpy.min() — это универсальный инструмент для поиска минимального значения в массивах, который играет решающую роль в различных научных, инженерных, статистических задачах и задачах анализа данных в различных областях. В этом уроке мы обсудили функцию numpy.min(), предоставляемую библиотекой Python NumPy, а также рассмотрели три способа найти минимальный элемент в массиве с помощью функции numpy.min(). Мы надеемся, что после прочтения этого руководства вы легко сможете найти минимальный элемент массива в Python.
