numpy.fmin#

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

逐个元素地计算数组元素的最小值.

比较两个数组,并返回一个包含逐个元素最小值的数组.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NaN,则返回第一个元素.后者的区分对于复数NaN很重要,复数NaN被定义为实部或虚部中至少有一个是NaN.最终效果是在可能的情况下忽略NaN.

参数:
x1, x2array_like

保存要比较元素的数组.如果 x1.shape != x2.shape ,它们必须能广播到共同的形状(这将成为输出的形状).

outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optional

结果存储到的位置.如果提供,它必须具有输入的广播到的形状. 如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组.一个元组(可能只能作为关键字参数)必须具有等于输出数量的长度.

wherearray_like, optional

此条件在输入上进行广播.在条件为 True 的位置, out 数组将设置为 ufunc 结果.否则, out 数组将保留其原始值.请注意,如果通过默认值 out=None 创建一个未初始化的 out 数组,则其中条件为 False 的位置将保持未初始化.

\kwargs

对于其他仅限关键字的参数,请参阅 ufunc docs .

返回:
yndarray 或标量

x1x2 的逐个元素的最小值.如果 x1x2 都是标量,则这是一个标量.

参见

fmax

逐个元素地计算两个数组的最大值,忽略NaN.

minimum

逐个元素地计算两个数组的最小值,传播NaN.

amin

沿给定轴计算数组的最小值,传播NaN.

nanmin

沿给定轴计算数组的最小值,忽略NaN.

maximum , amax , nanmax

注释

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

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])