np.min
时间: 2023-07-04 19:04:06 浏览: 38
`np.min` 是 NumPy 库中的一个函数,用于返回给定数组中的最小值。可以使用以下语法来调用它:
```python
np.min(arr, axis=None, keepdims=False)
```
其中,`arr` 是要计算最小值的数组,`axis` 是要沿着哪个轴计算最小值,如果不指定,则计算整个数组的最小值,`keepdims` 是一个布尔值,用于指定是否在结果中保留原数组的维度,默认为 False。
例如:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[3, 2, 4], [1, 6, 5]])
print(np.min(arr)) # 输出 1
print(np.min(arr, axis=0)) # 输出 [1 2 4]
print(np.min(arr, axis=1, keepdims=True)) # 输出 [[2], [1]]
```
相关问题
for i in range(n): dat[:, i] = (x[:, i] - np.min(np.abs(x[:, i]))) / (np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i]))) 什么意思
这段代码是实现归一化(Normalization)的核心部分。for循环迭代了数组x的第二个维度,即每一列数据。在循环中,对于每一列数据,先使用`np.abs`函数计算该列数据的绝对值,然后通过`np.min`和`np.max`函数计算该列数据的最小值和最大值。接着,使用`(x[:, i] - np.min(np.abs(x[:, i]))) / (np.max(np.abs(x[:, i]))-np.min(np.abs(x[:, i])))`的公式,对该列数据进行归一化操作,并将结果存储在dat数组中的对应位置。最终,函数返回归一化后的dat数组。归一化的目的是将不同列之间的数据放在同一尺度下,以便于进行比较和分析。
data00=data m,n = np.shape(data00) a = np.array(data00) Data00 = a[1:m,2:n] Data00 = Data00.astype(np.float64) Power = Data00[:,13] Power_train = Power[0:96] P_min = np.min(Power_train) P_gap = np.max(Power_train)-np.min(Power_train) Power_uni = (Power-P_min)/P_gap # 提取imfs和剩余信号res emd = EMD() emd.emd(Power_uni) imfs, res = emd.get_imfs_and_residue() N = len(imfs) P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0) P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0) P_L = res P_H =np.expand_dims(P_H,axis=1) P_M =np.expand_dims(P_M,axis=1) P_L =np.expand_dims(P_L,axis=1) Nwp = Data00[:,0:7] Nwp_train = Nwp[0:96] N_min = np.min(Nwp_train,axis=0) N_gap = np.max(Nwp_train,axis=0)-np.min(Nwp_train,axis=0) Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7) Weather = Data00[:,7:13] Weather_train = Weather[0:96] W_min = np.min(Weather_train,axis=0) W_gap = np.max(Weather_train,axis=0)-np.min(Weather_train,axis=0) Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6) 优化代码
以下是部分代码的优化建议:
1. 对于以下代码段:
```
a = np.array(data00)
Data00 = a[1:m,2:n]
```
可以合并为一行:
```
Data00 = np.array(data00)[1:m,2:n]
```
2. 对于以下代码段:
```
P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0)
P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0)
P_L = res
P_H =np.expand_dims(P_H,axis=1)
P_M =np.expand_dims(P_M,axis=1)
P_L =np.expand_dims(P_L,axis=1)
```
可以使用 `np.newaxis` 替代 `np.expand_dims` 来实现:
```
P_H = np.sum(imfs[0:6,:],axis=0)[:, np.newaxis]
P_M = np.sum(imfs[6:12,:],axis=0)[:, np.newaxis]
P_L = res[:, np.newaxis]
```
3. 对于以下代码段:
```
N_min = np.min(Nwp_train,axis=0)
N_gap = np.max(Nwp_train,axis=0)-np.min(Nwp_train,axis=0)
Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7)
```
可以使用 `np.ptp` 函数(peak-to-peak)来计算最大值和最小值的差:
```
N_min = np.min(Nwp_train,axis=0)
N_gap = np.ptp(Nwp_train,axis=0)
Nwp_uni = (Nwp-N_min)/N_gap#(N,7)
```
4. 对于以下代码段:
```
Weather = Data00[:,7:13]
Weather_train = Weather[0:96]
W_min = np.min(Weather_train,axis=0)
W_gap = np.max(Weather_train,axis=0)-np.min(Weather_train,axis=0)
Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6)
```
可以使用与第三个优化建议类似的方法:
```
Weather = Data00[:,7:13]
Weather_train = Weather[0:96]
W_min = np.min(Weather_train,axis=0)
W_gap = np.ptp(Weather_train,axis=0)
Weather_uni = (Weather-W_min)/W_gap#(N,6)
```
当然,以上只是一些简单的优化建议,具体的优化效果还需要根据实际情况进行评估。
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