numpy.fmin#

numpy.fmin(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'fmin'>#

数组元素的逐元素最小值.

比较两个数组并返回一个包含元素间最小值的新数组.如果被比较的元素之一是 NaN,则返回非 NaN 元素.如果两个元素都是 NaNs,则返回第一个.后者的区分对于复数 NaNs 很重要,它们被定义为实部或虚部中至少有一个是 NaN.总体效果是尽可能忽略 NaNs.

参数:
x1, x2array_like

包含要比较元素的数组.如果 x1.shape != x2.shape,它们必须能够广播到一个共同的形状（这将成为输出形状）.

outndarray, None, 或 ndarray 和 None 的元组, 可选

存储结果的位置.如果提供,它必须具有输入广播到的形状.如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组.元组（只能作为关键字参数）的长度必须等于输出的数量.

wherearray_like, 可选

这个条件通过输入进行广播.在条件为 True 的位置,`out` 数组将被设置为 ufunc 结果.在其他地方,`out` 数组将保留其原始值.注意,如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组,条件为 False 的位置将保持未初始化状态.

**kwargs

对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc 文档.

返回:
yndarray 或标量

逐元素计算 x1 和 x2 的最小值.如果 x1 和 x2 都是标量,则结果也是标量.

参见

fmax

两个数组的元素级最大值,忽略 NaNs.

minimum

两个数组的元素级最小值,传播 NaNs.

amin

沿给定轴的数组的最小值,传播 NaNs.

nanmin

沿给定轴的数组的最小值,忽略 NaNs.

maximum, amax, nanmax

备注

在 1.3.0 版本加入.

fmin 等价于 np.where(x1 <= x2, x1, x2) 当 x1 和 x2 都不是 NaNs 时,但它更快并且能正确地进行广播.

示例

>>> import numpy as np
>>> np.fmin([2, 3, 4], [1, 5, 2])
array([1, 3, 2])

>>> np.fmin(np.eye(2), [0.5, 2])
array([[ 0.5,  0. ],
       [ 0. ,  1. ]])

>>> np.fmin([np.nan, 0, np.nan],[0, np.nan, np.nan])
array([ 0.,  0., nan])
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