numpy.minimum#

numpy.минимум(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, сигнатура]) = 'minimum'>#

Поэлементный минимум элементов массива.

Сравнивает два массива и возвращает новый массив, содержащий поэлементные минимумы. Если один из сравниваемых элементов — NaN, то возвращается этот элемент. Если оба элемента — NaN, то возвращается первый. Последнее различие важно для комплексных NaN, которые определяются как хотя бы одна из вещественной или мнимой частей, являющаяся NaN. Общий эффект заключается в распространении NaN.

Параметры:

x1, x2array_like: Массивы, содержащие элементы для сравнения. Если x1.shape != x2.shape, они должны быть транслируемы к общей форме (которая становится формой вывода).
выходndarray, None или кортеж из ndarray и None, опционально: Место для сохранения результата. Если предоставлено, оно должно иметь форму, в которую транслируются входные данные. Если не предоставлено или None, возвращается вновь выделенный массив. Кортеж (возможен только как ключевой аргумент) должен иметь длину, равную количеству выходов.
гдеarray_like, необязательный: Это условие транслируется на вход. В местах, где условие истинно, выход массив будет установлен в результат ufunc. В других местах выход массив сохранит своё исходное значение. Обратите внимание, что если неинициализированный выход массив создается через стандартный out=None, позиции внутри неё, где условие ложно, останутся неинициализированными.
**kwargs: Для других аргументов, доступных только по ключевым словам, смотрите документация ufunc.

Возвращает:

yndarray или скаляр: Минимум из x1 и x2, поэлементно. Это скаляр, если оба x1 и x2 являются скалярами.

Смотрите также

maximum: Поэлементный максимум двух массивов, распространяет NaN.
fmin: Поэлементный минимум двух массивов, игнорирует NaN.
amin: Минимальное значение массива вдоль заданной оси, распространяет NaN.
nanmin: Минимальное значение массива вдоль заданной оси, игнорирует NaNs.
fmax, amax, nanmax

Примечания

Минимум эквивалентен np.where(x1 <= x2, x1, x2) когда ни x1, ни x2 не являются NaN, но он быстрее и правильно выполняет широковещание.

Примеры

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

>>> np.minimum(np.eye(2), [0.5, 2]) # broadcasting
array([[ 0.5,  0. ],
       [ 0. ,  1. ]])

>>> np.minimum([np.nan, 0, np.nan],[0, np.nan, np.nan])
array([nan, nan, nan])
>>> np.minimum(-np.inf, 1)
-inf