numpy.minimum
numpy.minimum(x1, x2, *ufunc_args) = <ufunc 'minimum'>
Функция minimum() возвращает наименьшие значения поэлементного сравнения значений массивов.
-
- x1, x2 - число, массив или подобный массиву объект
- Сравниваемые значения. Если это массив или последовательности, то они должны быть либо одинаковой, либо совместимой формы.
- *ufunc_args - аргументы универсальной функции
- Аргументы, позволяющие настроить и оптимизировать работу функции (подробнее см. универсальные функции).
-
- результат - массив NumPy или вещественное число
- Массив чисел каждое из которых является наименьшим в поэлемнтном сравнении x1 и x2. Возвращает число, если x1 и x2 являются числами.
Замечание
Если одно из сравниваемых значений равно nan, то результатом будет nan. Если оба элемента равны nan, то возвращается первый из них - это правило очень важно при сравнении комплексных чисел, у которых действительная или мнимая часть может быть равна nan, например:
>>> import numpy as np
>>>
>>> np.complex(np.nan, 3)
(nan+3j)
>>>
>>> np.complex(3, np.nan)
(3+nanj)
>>>
>>> np.minimum(np.complex(np.nan, 3), np.complex(3, np.nan))
(nan+3j)
Данная функция эквивалентна numpy.where(x1 <= x2, x1, x2), но numpy.where() медленнее, не поддерживает значения nan и транслирование.
Примеры
>>> import numpy as np
>>>
>>> np.minimum(3, 7)
3
>>>
>>> np.minimum([3, 13, 23], [7, 5, 41])
array([ 3, 5, 23])
>>>
>>> np.minimum([1e-10, 1e-300], [9e-10, 1e-301])
array([1.e-010, 1.e-301])
>>>
>>> # Возможно транслирование массивов:
... x1 = np.random.randint(-10, 10, size = (5, 5))
>>> x1
array([[ 9, 2, 5, -2, 7],
[ -3, 4, 5, 2, -10],
[ 1, 4, -4, 4, 3],
[ -6, -7, -4, 7, -5],
[ 4, 1, 7, -4, -1]])
>>>
>>> x2 = np.random.randint(0, 10, size = (5,))
>>> x2
array([8, 5, 6, 2, 2])
>>>
>>> np.minimum(x1, x2)
array([[ 8, 2, 5, -2, 2],
[ -3, 4, 5, 2, -10],
[ 1, 4, -4, 2, 2],
[ -6, -7, -4, 2, -5],
[ 4, 1, 6, -4, -1]])
>>>
>>>
>>> x2 = np.random.randint(0, 10, size = (5, 1))
>>> x2
array([[0],
[5],
[9],
[2],
[8]])
>>>
>>> np.minimum(x1, x2)
array([[ 0, 0, 0, -2, 0],
[ -3, 4, 5, 2, -10],
[ 1, 4, -4, 4, 3],
[ -6, -7, -4, 2, -5],
[ 4, 1, 7, -4, -1]])
>>>
>>>
>>> x2 = -3
>>>
>>> np.minimum(x1, x2)
array([[ -3, -3, -3, -3, -3],
[ -3, -3, -3, -3, -10],
[ -3, -3, -4, -3, -3],
[ -6, -7, -4, -3, -5],
[ -3, -3, -3, -4, -3]])
>>>
>>>
>>> np.minimum([np.nan, np.nan, np.inf, np.inf], [1, np.inf, 1, -np.inf])
array([ nan, nan, 1., -inf])
