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法学使用 fmin() 函数比较两个 NumPy 数组并返回逐元素最小值
要比较两个数组并返回逐元素最小值，请在 Python NumPy 中使用 **numpy.fmin()** 方法。返回值为 True 或 False。
比较两个数组并返回一个新数组，其中包含逐元素最大值。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。后一种区别对于复数 NaN 非常重要，复数 NaN 定义为实部或虚部至少有一个是 NaN。其最终效果是尽可能忽略 NaN。
NumPy 提供了全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等等。它支持各种硬件和计算平台，并且可以很好地与分布式、GPU 和稀疏数组库配合使用。
步骤
首先，导入所需的库：
import numpy as np
使用 array() 方法创建两个二维 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("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)获取数组的类型：
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)获取数组的维度：
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)获取数组的形状：
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)要比较两个数组并返回逐元素最小值，请在 Python NumPy 中使用 numpy.fmin() 方法。返回值为 True 或 False：
print("
Result (minimum)...
",np.fmin(arr1, arr2))
示例
import numpy as np
# Creating two 2D numpy array using the array() method
# We have inserted elements
arr1 = np.array([[17, 9, 13],[25, 11, 21]])
arr2 = np.array([[15, 12, 18],[22, 19, 26]])
# Display the arrays
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)
# Get the type of the arrays
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)
# Get the dimensions of the Arrays
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)
# Get the shape of the Arrays
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)
# To compare two arrays and return the element-wise minimum, use the numpy.fmin() method in Python Numpy
# Return value is either True or False
print("
Result (minimum)...
",np.fmin(arr1, arr2))输出
Array 1... [[17 9 13] [25 11 21]] Array 2... [[15 12 18] [22 19 26]] Our Array 1 type... int64 Our Array 2 type... int64 Our Array 1 Dimensions... 2 Our Array 2 Dimensions... 2 Our Array 1 Shape... (2, 3) Our Array 2 Shape... (2, 3) Result (minimum)... [[15 9 13] [22 11 21]]
更新于：2022年2月8日
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