numpy中min函数

numpy提供的数组功能比较常用，NumPy中维数被称为轴，轴数称为秩。

import numpy as np

比如a = np.array([[1, 5, 3], [4, 2, 6]])

a.min()返回的就是a中所有元素的最小值

a.min(0)返回的就是a的每列最小值

a.min(1)返回的是a的每行最小值

光这么说可能有点犯迷糊，下面举一个三维的例子

b = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[2, 3, 4], [3, 65, 1]], [[1, 33, 2], [44, 55, 66]]])

打印一下b如下

array(

[[[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6]],

[[ 2, 3, 4],
[ 3, 65, 1]],

[[ 1, 33, 2],
[44, 55, 66]]])

b.min(k)就是b.min(axis=k)，就是在他的第k个轴上投影求最小

比如b.min(0)就是

[[1 2 2],

[3, 5, 1]] ，

第一个元素1是通过比较b[0][0][0]、b[1][0][0]和b[2][0][0]得到的

第二个元素2是通过比较b[0][0][1]、b[1][0][1]和b[2][0][1]得到的

。。。

以上可以看成以第一位元素为轴投影，依次求他们的最小

若求b.min(2)就是得到

array(

[[ 1, 4],
[ 2, 1],
[ 1, 44]]）

第一个元素时通过b[0][0][0]、b[0][0][1]和b[0][0][2]得到

。。。

比较的时候前面元素位置都不变，最后一位依次变化，找最小

同样，max也是类似