Функция numpy.amin() в Python - получение минимального значения массива

Метод amin() в Numpy возвращает минимум массива или минимум вдоль оси (если указано). Кроме того, модуль Python numpy предоставляет функцию для получения минимального значения из массива Numpy.

Содержание

Что такое функция np.amin() в Python?
Синтаксис
Параметры
Возвращаемое значение
Примеры программ с методом np.amin()
Нахождение минимального значения 1D-массива
Нахождение минимального значения многомерного массива
Объяснение

Что такое функция np.amin() в Python?

np.amin() в Python — это метод библиотеки numpy, используемый для получения минимального значения из ndarray. Метод amin() принимает arr, axis, out, keepdims, initial и возвращает минимальный массив.

Для одномерного массива мы можем легко найти наименьший элемент, но для многомерного массива мы также можем найти наименьший элемент для каждой строки и столбца.

Синтаксис

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

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

Параметры

Функция Numpy amin() принимает до 4 следующих аргументов:

arr -> Это массив, из которого мы можем найти минимальное значение
axis -> Указывает ось, вдоль которой мы хотим найти наименьший элемент. В противном случае он будет считать массив сглаженным. В этом случае, если мы предоставляем ось =0, он возвращает массив, содержащий наименьший элемент для каждого столбца. Если axis =1, он возвращает массив, содержащий наименьший элемент из каждой строки.
out -> Это необязательное поле. Указывает на альтернативный выходной массив, в который помещается результат.
keepdims -> Это необязательное поле. Если установлено значение True, уменьшенная ось остается в виде размеров с размером один. С этой опцией результат будет корректно транслироваться относительно входного массива. Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будут передаваться всем методам подклассов ndarray; однако любое значение, отличное от значения по умолчанию, будет. Любые исключения будут вызваны, если метод суммы подклассов не реализует keepdims.

Возвращаемое значение

Эта функция возвращает минимум массива из двух типов.

Scaler -> Если ось упоминается, None.
Array -> размерности arr.ndim-1, если указана ось.

Примеры программ с методом np.amin()

Нахождение минимального значения 1D-массива

#I mporting numpy
import numpy as np

# We will create an 1D array
arr = np.array([47, 20, 41, 63, 21, 4, 74])
# Printing the array
print("The array is: ", arr)
# Shape of the array
print("Shape of the array is : ", np.shape(arr))

# Now we will print min value of this array
print("Minimum value of the given array is: ", np.amin(arr))

#I mporting numpy

import numpy as np

# We will create an 1D array

arr = np.array([47, 20, 41, 63, 21, 4, 74])

# Printing the array

print("The array is: ", arr)

# Shape of the array

print("Shape of the array is : ", np.shape(arr))

# Now we will print min value of this array

print("Minimum value of the given array is: ", np.amin(arr))

Выход

The array is:  [47 20 41 63 21  4 74]
Shape of the array is : (7,)
Minimum value of the given array is:  4

The array is: [47 20 41 63 21 4 74]

Shape of the array is : (7,)

Minimum value of the given array is: 4

Объяснение

Сначала мы объявили массив в этой программе с некоторыми из пользователей, дающих случайные числа. Затем мы напечатали форму(размер) массива. Затем мы вызвали amin(), чтобы получить минимальный элемент из массива. Мы видим, что минимальный элемент этого массива равен 4, и выход также равен 4.

Нахождение минимального значения многомерного массива

#Importing numpy
import numpy as np

# We will create a 2D array
# Of shape 4x3
arr = np.array([(14, 2, 34),(41, 5, 46),(71, 38, 29),(50, 57, 52)])
# Printing the array
print("The array is: ")
print(arr)
print("Shape of the array is: ", np.shape(arr))

# Now we will find the minimun value for some cases

# Minimum value of the whole array
print("Minimum value of the whole array is: ", np.amin(arr))

# Minimum value of each row
a = np.amin(arr, axis=1)
print("Minimum value of each row of the array is: ", a)

# Minimum value of each column
b = np.amin(arr, axis=0)
print("Minimum value of each column of the array is: ", b)

#Importing numpy

import numpy as np

# We will create a 2D array

# Of shape 4x3

arr = np.array([(14, 2, 34),(41, 5, 46),(71, 38, 29),(50, 57, 52)])

# Printing the array

print("The array is: ")

print(arr)

print("Shape of the array is: ", np.shape(arr))

# Now we will find the minimun value for some cases

# Minimum value of the whole array

print("Minimum value of the whole array is: ", np.amin(arr))

# Minimum value of each row

a = np.amin(arr, axis=1)

print("Minimum value of each row of the array is: ", a)

# Minimum value of each column

b = np.amin(arr, axis=0)

print("Minimum value of each column of the array is: ", b)

Выход

The array is: 
[[14  2 34]
 [41  5 46]
 [71 38 29]
 [50 57 52]]
Shape of the array is: (4, 3)
Minimum value of the whole array is:  2
Minimum value of each row of the array is:  [ 2  5 29 50]
Minimum value of each column of the array is:  [14  2 29]

The array is:

[[14 2 34]

[41 5 46]

[71 38 29]

[50 57 52]]

Shape of the array is: (4, 3)

Minimum value of the whole array is: 2

Minimum value of each row of the array is: [ 2 5 29 50]

Minimum value of each column of the array is: [14 2 29]

Объяснение

В приведенной выше программе мы сначала объявили матрицу размера 4×3; вы можете видеть форму матрицы, которая равна(4,3). Затем мы вызвали amin(), чтобы получить вывод о различных случаях.

В первом случае мы только что передали arr в функцию amin(), которая возвращает минимальное значение во всем массиве, потому что массив сглаживается, если мы не указываем ось.
Во втором случае мы передали arr и axis=1 , что возвращает массив размера 4, содержащий все минимальные элементы из каждой строки.
В третьем случае мы передали arr и axis=0, что возвращает массив размера 3, содержащий все минимальные элементы из каждого столбца.