numpy array最小值

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：

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取列表最小值

在NumPy库中，如果你有一个包含数值的列表并且你想找到其中的最小值，你可以首先将这个列表转换成NumPy数组，然后使用`numpy.min()`函数来获取最小值。这里是一个简单的例子：

import numpy as np

# 假设你有这样一个列表
my_list = [5, 10, 1, 8, 4]

# 将列表转换为NumPy数组
array = np.array(my_list)

# 使用np.min()找到最小值
min_value = np.min(array)
print("列表中的最小值是:", min_value)