Метод min
Метод min класса ndarray возвращает минимальное значение
среди всех элементов массива или вдоль указанной оси. Он принимает
необязательные параметры: axis для указания оси,
dtype для задания типа данных результата,
out для сохранения результата в существующий массив
и keepdims для сохранения размерности.
Синтаксис
arr.min(axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)
Пример
Давайте найдём минимальный элемент в одномерном массиве чисел:
import numpy as np
arr = np.array([4, 2, 8, 1, 9, 3])
res = arr.min()
print(res)
Результат выполнения кода:
1
Пример
Найдём минимальное значение в двумерном массиве без указания оси. Метод вернёт глобальный минимум по всем элементам:
import numpy as np
arr = np.array([[5, 9, 2],
[8, 1, 6],
[3, 7, 4]])
res = arr.min()
print(res)
Результат выполнения кода:
1
Пример
Используем параметр axis для поиска минимума по строкам
(ось 0). Для каждого столбца будет найден минимальный элемент:
import numpy as np
arr = np.array([[5, 9, 2],
[8, 1, 6],
[3, 7, 4]])
res = arr.min(axis=0)
print(res)
Результат выполнения кода:
[3 1 2]
Пример
Найдём минимум по столбцам (ось 1). Для каждой строки будет найден минимальный элемент:
import numpy as np
arr = np.array([[5, 9, 2],
[8, 1, 6],
[3, 7, 4]])
res = arr.min(axis=1)
print(res)
Результат выполнения кода:
[2 1 3]
Пример
Используем параметр keepdims для сохранения размерности
массива. Это полезно при работе с трансляцией:
import numpy as np
arr = np.array([[5, 9, 2],
[8, 1, 6],
[3, 7, 4]])
res = arr.min(axis=1, keepdims=True)
print(res)
Результат выполнения кода:
[[2]
[1]
[3]]
Пример
Метод min корректно работает с массивами, содержащими
отрицательные числа:
import numpy as np
arr = np.array([-3, 5, -8, 2, -1])
res = arr.min()
print(res)
Результат выполнения кода:
-8
Пример
Сравним работу метода min с встроенной функцией Python
min на массиве:
import numpy as np
arr = np.array([7, 2, 5, 8, 1])
res_numpy = arr.min()
res_python = min(arr)
print("NumPy min:", res_numpy)
print("Python min:", res_python)
Результат выполнения кода:
"NumPy min: 1"
"Python min: 1"
