numpy.minimum#
- numpy.minimum(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'minimum'>#
- 数组元素的逐元素最小值。 - 比较两个数组并返回一个包含逐元素最小值的全新数组。如果其中一个被比较的元素是 NaN,则返回该元素。如果两个元素都是 NaN,则返回第一个。后者的区别对于复数 NaN 很重要,复数 NaN 定义为其实部或虚部至少有一个是 NaN。其最终效果是 NaN 会被传播。 - 参数:
- x1, x2类数组
- 包含要比较元素的数组。如果 - x1.shape != x2.shape,则它们必须能够广播到公共形状(该形状将成为输出的形状)。
- outndarray、None 或 ndarray 和 None 的元组,可选
- 存储结果的位置。如果提供,它必须具有与输入广播后的形状相同的形状。如果未提供或为 None,则返回一个新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。 
- where类数组,可选
- 此条件将广播到输入上。在条件为 True 的位置,out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他位置,out 数组将保留其原始值。请注意,如果通过默认的 - 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状态。
- **kwargs
- 有关其他仅限关键字的参数,请参阅ufunc 文档。 
 
- 返回:
- yndarray 或标量
- x1 和 x2 的逐元素最小值。如果 x1 和 x2 都是标量,则结果也是标量。 
 
 - 另请参阅 - 注意 - 当 x1 和 x2 均非 NaN 时,最小值等同于 - np.where(x1 <= x2, x1, x2),但它更快且能正确广播。- 示例 - >>> 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