使用 fmin() 比较两个 Numpy 数组并返回元素最小值
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/21 6:30:00
要比较两个数组并返回元素最小值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.fmin() 方法。返回值为 True 或 False。
比较两个数组并返回一个包含元素最大值的新数组。如果被比较的元素之一是 NaN，则返回非 nan 元素。如果两个元素都是 NaN，则返回第一个元素。后者的区别对于复杂的 NaN 很重要，因为复杂的 NaN 被定义为至少有一个实部或虚部是 NaN。最终结果是，如果可能，NaN 将被忽略。
NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持广泛的硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库配合良好。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
使用 array() 方法创建两个 2D numpy 数组。我们插入了元素 −
arr1 = np.array([[17, 9, 13],[25, 11, 21]]) arr2 = np.array([[15, 12, 18],[22, 19, 26]])
显示数组 −
print("数组 1...
", arr1)
print("
数组 2...
", arr2)
获取数组的类型 −
print("
我们的数组 1 类型...
", arr1.dtype)
print("
我们的数组 2 类型...
", arr2.dtype)
获取数组的维度 −
print("
我们的数组 1 维度...
",arr1.ndim)
print("
我们的数组 2 维度...
",arr2.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组 1 形状...
",arr1.shape)
print("
我们的数组 2 形状...
",arr2.shape)
要比较两个数组并返回元素最小值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.fmin() 方法。返回值为 True 或 False −
print("
结果 (最小值)...
",np.fmin(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# 使用 array() 方法创建两个 2D numpy 数组
# 我们已插入元素
arr1 = np.array([[17, 9, 13],[25, 11, 21]])
arr2 = np.array([[15, 12, 18],[22, 19, 26]])
# 显示数组
print("数组 1...
", arr1)
print("
数组 2...
", arr2)
# 获取数组的类型
print("
我们的数组 1 类型...
", arr1.dtype)
print("
我们的数组 2 类型...
", arr2.dtype)
# 获取数组的维度
print("
我们的数组 1 维度...
",arr1.ndim)
print("
我们的数组 2 维度...
",arr2.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组 1 形状...
",arr1.shape)
print("
我们的数组 2 形状...
",arr2.shape)
# 要比较两个数组并返回元素最小值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.fmin() 方法
# 返回值为 True 或 False
print("
结果(最小值)...
",np.fmin(arr1, arr2))
输出
数组 1... [[17 9 13] [25 11 21]] 数组 2... [[15 12 18] [22 19 26]] 我们的数组 1 类型... int64 我们的数组 2 类型... int64 我们的数组 1 维度... 2 我们的数组 2 维度... 2 我们的数组 1 形状... (2, 3) 我们的数组 2 形状... (2, 3) 结果(最小值)... [[15 9 13] [22 11 21]]
