dask.array.min

dask.array.min¶

dask.array.min(a, axis=None, keepdims=False, split_every=None, out=None)[源代码]¶

返回数组中的最小值或沿轴的最小值。

此文档字符串是从 numpy.min 复制的。

Dask 版本可能存在一些不一致性。

参数

aarray_like

输入数据。

轴None 或 int 或 int 的元组，可选

操作所沿的轴或轴。默认情况下，使用展平的输入。

1.7.0 新版功能.

如果这是一个整数元组，则会在多个轴上选择最小值，而不是像以前那样在单个轴或所有轴上选择。

出ndarray，可选

可选的输出数组，用于放置结果。必须与预期输出的形状和缓冲区长度相同。更多详情请参见 Output type determination。

keepdimsbool, 可选

如果设置为True，被减少的轴将作为尺寸为1的维度保留在结果中。通过此选项，结果将正确地与输入数组进行广播。

如果传递了默认值，那么 keepdims 将不会传递给 ndarray 子类的 min 方法，然而任何非默认值都会被传递。如果子类的方法没有实现 keepdims，任何异常都会被引发。

初始标量，可选（Dask 中不支持）

输出元素的最大值。必须存在以允许在空切片上进行计算。详情请参见 ~numpy.ufunc.reduce。

1.15.0 新版功能.

哪里array_like 的布尔值，可选（Dask 不支持）

用于比较的最小元素。详情请参见 ~numpy.ufunc.reduce。

1.17.0 新版功能.

返回

最小值ndarray 或标量: a 的最小值。如果 axis 是 None，结果是一个标量值。如果 axis 是 int，结果是一个维度为 a.ndim - 1 的数组。如果 axis 是元组，结果是一个维度为 a.ndim - len(axis) 的数组。

参见

amax: 沿给定轴的数组的最大值，传播任何 NaN。
nanmin: 沿着给定轴的数组的最小值，忽略任何NaN。
minimum: 两个数组按元素取最小值，传播任何 NaN。
fmin: 两个数组逐元素的最小值，忽略任何 NaN。
argmin: 返回最小值的索引。
nanmax, maximum, fmax

注释

NaN 值会被传播，即如果至少有一个项是 NaN，相应的最小值也将是 NaN。要忽略 NaN 值（MATLAB 行为），请使用 nanmin。

不要使用 ~numpy.min 进行两个数组的元素比较；当 a.shape[0] 为 2 时，minimum(a[0], a[1]) 比 min(a, axis=0) 更快。

示例

>>> import numpy as np  
>>> a = np.arange(4).reshape((2,2))  
>>> a  
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> np.min(a)           # Minimum of the flattened array  
0
>>> np.min(a, axis=0)   # Minima along the first axis  
array([0, 1])
>>> np.min(a, axis=1)   # Minima along the second axis  
array([0, 2])
>>> np.min(a, where=[False, True], initial=10, axis=0)  
array([10,  1])

>>> b = np.arange(5, dtype=float)  
>>> b[2] = np.nan  
>>> np.min(b)  
np.float64(nan)
>>> np.min(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])

注意，初始值被用作确定最小值的元素之一，这与Python的max函数的默认参数不同，后者仅用于空可迭代对象。

请注意，这与Python的``default``参数不同。

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

dask.array.meshgrid

dask.array.minimum