详解Numpy min()（返回数组元素的最小值）函数的作用与使用方法

Numpy的min()函数可以求出数组中的最小值。在本攻略中，我们将介绍min()函数的用法及其两个实例。

1. min()函数的用法

Numpy的min()函数语法如下：

numpy.min(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)

其中：

• a：数组。
• axis：沿着哪个轴计算最小值，默认为None，表示对整个数组求最小值。
• out：输出数组，用于存储计算结果。
• keepdims：是否保持数组的维度，默认为False，即降维处理。
• initial：初始值，表示在数组中没有元素时的返回值。
• where：条件，只有条件为True的元素才参与计算。

2. 实例1：一维数组的最小值

我们首先看一个简单的一维数组，求出数组的最小值。

import numpy as np

a = np.array([3, 2, 1, 4, 5])
min_value = np.min(a)

print(min_value)

输出结果为：

1

3. 实例2：二维数组的最小值

接着，我们来看一个二维数组，求出数组的最小值。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
min_value = np.min(a, axis=1)

print(min_value)

输出结果为：

[1 4 7]

在这个例子中，我们传递了axis=1参数，表示我们要沿着第二个轴（也就是每一行）求最小值。最终输出的结果是每一行的最小值，形成一个一维数组。注意，这个结果是通过降维得到的。

4. 总结

Numpy的min()函数是一个非常实用的函数，它可以求出数组的最小值，并且还支持按不同轴求最小值的功能。在使用时，需要注意axis参数和keepdims参数的用法，以及函数的返回类型和形状。