numpy array最小值
时间: 2023-10-09 21:17:08 浏览: 57
要获取numpy array的最小值,可以使用numpy的min函数。以下是获取numpy array最小值的方法:
```
import numpy as np
# 创建ndarray
score = np.array([[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69], [76, 87, 75, 67, 86], [70, 79, 84, 67, 84], [94, 92, 93, 67, 64], [86, 85, 83, 67, 80]])
# 获取最小值
min_value = np.min(score)
# 输出最小值
print("numpy array的最小值为:", min_value)
```
输出结果为:
```
numpy array的最小值为: 64
```
所以,numpy array的最小值为64。
相关问题
numpy 最小值 索引
在 NumPy 中,可以使用 `numpy.argmin()` 函数来查找数组中最小值的索引。这个函数会返回数组中最小值的索引,如果有多个最小值,则返回第一个最小值的索引。
使用时可以指定在哪个轴上查找最小值,默认在整个数组中查找。例如,在二维数组中查找每列的最小值:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 0, 5], [6, 7, 8]])
min_index = np.argmin(arr, axis=0)
print(min_index)
# 输出 [0 1 0]
```
同样地,`numpy.argmax()` 函数可以用来查找最大值的索引。
numpy求行最小值
要求numpy中每行的最小值,可以使用`numpy.min`函数,并指定参数`axis=1`。通过这样的操作,可以找到每行中的最小值。
以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
row_min = np.min(A, axis=1)
print(row_min)
```
这段代码中,我们创建了一个二维数组A,然后使用`np.min`函数来计算每行的最小值,通过指定`axis=1`参数,我们可以在每一行上进行操作。最后,打印出每行的最小值。
希望对你有帮助!