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numpy.fmax

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numpy.nan_to_num

numpy.fmin

numpy.fmin(x1, x2[, out]) = <ufunc 'fmin'>

元素最小的数组元素。

比较两个数组,并返回一个包含元素最小值的新数组。如果被比较的元素之一是NaN,则返回非纳米元素。如果两个元素都是NaN,则返回第一个元素。后者的区别对于复合NaNs是重要的,复合NaNs被定义为实部或虚部中的至少一个是NaN。净效应是尽可能忽略NaNs。

参数:

x1,x2:array_like

保存要比较的元素的数组。它们必须具有相同的形状。

返回:

y:ndarray或scalar

元素方面的最小值x1x2如果x1x2都是标量,则返回标量。

也可以看看

fmax
元素最大的两个数组,忽略NaNs。
minimum
元素最小的两个数组,传播NaN。
amin
沿给定轴的数组的最小值传播NaN。
nanmin
沿给定轴的数组的最小值忽略NaN。

maximumamaxnanmax

笔记

版本1.3.0中的新功能。

fmin等于np.where(x1 x2, x1, x2)当x1和x2都不是NaN,但是它更快并且正确广播。

例子

>>> np.fmin([2, 3, 4], [1, 5, 2])
array([2, 5, 4])
>>> np.fmin(np.eye(2), [0.5, 2])
array([[ 1. ,  2. ],
       [ 0.5,  2. ]])
>>> np.fmin([np.nan, 0, np.nan],[0, np.nan, np.nan])
array([  0.,   0.,  NaN])