Metodo Numpy Amin

Numpy è un pacchetto Python interattivo che si riferisce a "Numeric Python". È usato nella gestione dei numeri casuali. Numpy ha funzioni di base, matematica, stringa e statistica.

La funzione numpy amin () è una delle funzioni statistiche di Numpy. Viene utilizzato per restituire il valore minimo dell'array numpy o il valore più piccolo lungo l'asse (in termini di riga o in termini di colonna) quando richiesto). In questa guida, discuteremo di trovare l'elemento più piccolo in un array numpy usando il metodo amin ().

Sintassi

La seguente sintassi viene utilizzata per implementare il metodo Numpy amin ():

Numpy.amin (arr, axis, out, keepDims =< >, Iniziale =< >)

argomenti

Vengono utilizzati i seguenti quattro parametri opzionali e non opzionali:

Arr = Questo argomento indica un array numpy o dati di input da utilizzare.

Asse = Questo argomento indica un asse significa riga e colonna lungo la quale deve essere calcolato il valore min.

Fuori = Questo argomento indica un array alternativo in cui i risultati vengono salvati o posizionati. È un parametro opzionale.

Keepdims = Se il valore di questo argomento è impostato su true, l'asse ridotto viene lasciato come dimensioni con dimensioni uno.

Iniziale = Questo argomento indica il valore più alto o massimo dell'array numpy. È un parametro scalare e opzionale.

Valori di ritorno

La funzione amin () restituisce due tipi di valori minimi:

1. 1. Scalare: quando l'asse non è nessuno
   2. L'array di NDIM-1: quando viene dato l'asse

Vantaggi dell'array numpy

I seguenti sono i vantaggi:

• • Un array numpy consuma meno spazio di memoria.
  • Viene utilizzato per creare array di dimensioni N.
  • Fornisce una migliore velocità di runtime in Python.
  • Gli array numpy sono usati per risolvere equazioni lineari.
  • Supporta le operazioni di moltiplicazione e aggiunta.
  • Viene utilizzato per l'analisi dei dati.

Svantaggi dell'array numpy

• • Le operazioni di inserimento e cancellazione diventano costose a causa dei dati memorizzati in una posizione contigua.

Esempio n. 1

Trova il valore minimo e l'asse minimo dell'array.

In primo luogo, otterremo il valore minimo dell'array e la riga minima dell'array. Innanzitutto, abbiamo importato la Biblioteca Numpy di Python come NP. Senza importare, il suo codice non eseguirà. Quindi abbiamo assegnato i valori casuali "arr" I-e [26, 27, 28] e [55, 56, 57] secondo la sintassi. Successivamente, abbiamo stampato l'array dato "arr" per visualizzare l'uscita. La funzione print () viene utilizzata per mostrare l'output. Quindi stampato, il valore minimo dall'array è chiamando il NP.funzione amin ((arr)). Infine, abbiamo stampato il valore minimo tra gli assi in termini di riga chiamando NP.funzione amin (arr, 0). Qui, passiamo 0 come parametro della funzione amin ().

Ecco l'output del programma precedente in cui ci rimangono valori minimi e righe minime.

In questo risultato, abbiamo un valore minimo di 26 e la riga minima dell'array è [26, 27, 28].

Esempio n. 2

Determina il valore più piccolo dell'array monodimensionale.

Per chiarire più concetti sul metodo NP amin (), ecco un altro esempio in cui abbiamo implementato un programma per trovare il valore minimo dell'array monodimensionale. Importazione della libreria Numpy di Python è il passo principale. Quindi nella seconda istruzione, inizializza l'array passando numeri casuali chiamando NP.Funzione array (). Abbiamo superato elementi [17, 18, 19] all'array per trovare il suo valore minimo. Nella terza affermazione, abbiamo inizializzato "Min_ele", che rappresenta l'elemento minimo.

Inoltre, invochiamo il NP.Metodo Amin (Array), che ci dà un elemento minimo dell'array. Nella quarta dichiarazione, l'istruzione print () visualizza i valori dell'array. Alla fine, l'istruzione di stampa mostra l'elemento più piccolo dell'array definito. Il "min_ele" fornisce il valore minimo nel risultato.

Ecco il risultato del programma precedentemente eseguito:

Nel risultato della quarta affermazione, otteniamo [17 18 19], che è l'array definito. Allo stesso modo, nel risultato della quinta affermazione, otteniamo il valore minimo dell'array dato, che è 17.

Esempio n. 3

Acquisisci i valori minimi in un array multidimensionale.

In questo caso, implementeremmo il NP.funzione amin () per ottenere i valori minimi dell'array multidimensionale. L'array multidimensionale significa array di diverse dimensioni o forme, ad esempio 6*3, 5*3.

Nel primo passo, abbiamo importato la biblioteca Python Numpy come NP che è obbligatoria menzionare. Quindi assegnare la variabile "arr" a array diversi con elementi casuali usando NP.Array () Funzione I-E ([(21, 3, 36), (42, 7, 48), (81, 48, 30), (61, 67, 98)]). Nell'istruzione successiva, la funzione Print (ARR) rappresenta gli elementi specificati di ciascun array. L'istruzione Print () viene chiamata per visualizzare la matrice/dimensione dell'array, che rappresenta la dimensione di colonne e righe di ciascun array. Questo viene fatto chiamando il NP.funzione forma (arr). L'istruzione di stampa viene nuovamente applicata per visualizzare il valore minimo dall'intero array chiamando il NP.Metodo Amin ((arr)). Nell'istruzione successiva, "M" viene inizializzato come variabile passandola al NP.Amin (arr, axis = 1) funzione. Abbiamo superato gli argomenti "arr" e l'asse "1", che contengono il valore minimo di ogni riga. Quindi l'uscita viene visualizzata utilizzando un'istruzione di stampa. Inoltre, "n" è inizializzato come variabile. Nel secondo caso, abbiamo dato "ARR" e Asse "0" come argomenti della funzione, che contengono il valore minimo di ciascuna colonna chiamando Amin (ARR, Axis = 0) e stampando l'output con l'aiuto della stampa () metodo.

Viene fornito il risultato del codice implementato in cui abbiamo gli elementi di un array multidimensionale richiesto, la matrice dell'array e il valore minimo dell'array.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo parlato del numpy.funzione amin () e la sua sintassi, parametri e valori di restituzione che ci hanno insegnato come implementare i programmi Python Numpy usando questa funzione. Abbiamo anche trattato i suoi vantaggi e svantaggi, attraverso i quali apprendiamo l'ambito di Numpy e le sue funzioni. Abbiamo eseguito programmi diversi per vedere la funzionalità di NP.Metodo amin () e come viene utilizzato in Python. Inoltre, abbiamo ottenuto il valore più piccolo dell'array unidimensionale e dell'array multidimensionale utilizzando il metodo amin ().