numpy.minimum

numpy.minimum(x1, x2, *ufunc_args) = <ufunc 'minimum'>

Функция minimum() возвращает наименьшие значения поэлементного сравнения значений массивов.

Параметры:
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).
Возвращает:
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.

Смотрите так же: maximum, fmax.html, fmin


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])