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法學使用 fmin() 函式比較兩個 NumPy 陣列並返回逐元素最小值
要比較兩個陣列並返回逐元素最小值，請在 Python NumPy 中使用 **numpy.fmin()** 方法。返回值為 True 或 False。
比較兩個陣列並返回一個新陣列，其中包含逐元素最大值。如果被比較的元素之一是 NaN，則返回非 NaN 元素。如果兩個元素都是 NaN，則返回第一個。後一種區別對於複數 NaN 非常重要，複數 NaN 定義為實部或虛部至少有一個是 NaN。其最終效果是儘可能忽略 NaN。
NumPy 提供了全面的數學函式、隨機數生成器、線性代數例程、傅立葉變換等等。它支援各種硬體和計算平臺，並且可以很好地與分散式、GPU 和稀疏陣列庫配合使用。
步驟
首先，匯入所需的庫：
import numpy as np
使用 array() 方法建立兩個二維 NumPy 陣列。我們已插入元素：
arr1 = np.array([[17, 9, 13],[25, 11, 21]]) arr2 = np.array([[15, 12, 18],[22, 19, 26]])
顯示陣列：
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)獲取陣列的型別：
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)獲取陣列的維度：
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)獲取陣列的形狀：
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)要比較兩個陣列並返回逐元素最小值，請在 Python NumPy 中使用 numpy.fmin() 方法。返回值為 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))輸出
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]]
更新於：2022年2月8日
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