Minimum Wert auf ein 2d-array in python

Ich habe ein array der folgenden Struktur, die vereinfacht für diese Frage:

8 2 3 4 5 6
3 6 6 7 2 6
3 8 5 1 2 9
6 4 2 7 8 3

Ich möchten, finden Sie den minimalen Wert in diesem 2D-array jedoch mit den integrierten min-Funktion gibt einen Wert zurück Fehler:

ValueError: Die Wahrheit Wert ein array mit mehr als einem element ist mehrdeutig. Verwenden Sie einen.jede() oder eine.alle()

Ich habe mir in der alternative der Verwendung von np.argmin:

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argmin.html

Aber es wertet immer nur entlang einer einzigen Achse, und gibt den index des Minimums entlang einer Zeile/Spalte in der Erwägung, dass möchte ich evaluieren, die das gesamte array und Rückgabe der niedrigste Wert nicht die Indizes.

Ob es möglich ist, kehren die index-Werte der untersten Element im array, dann wäre das vorzuziehen, auch aus, dass der niedrigste Wert, der leicht gefunden werden kann.

EDIT: Danke, die Kommentare unten np.min ist die Lösung, die ich gesucht hatte, und ich war nicht bewusst vorhandene also meine Antwort ist gelöst.

  • Bist du nicht mit numpy.min?
  • Können Sie uns zeigen, funktionierendem code ?
  • unter Berücksichtigung der array richtige Antwort 1 ?
  • Oh, ich war nicht bewusst, np.min mit einem eigenen variation, das löst es perfekt danke.
InformationsquelleAutor cd123 | 2017-06-08
  1. 5

    Aber es wertet immer nur entlang einer einzigen Achse, und gibt den index des Minimums entlang einer Zeile/Spalte in der Erwägung, dass möchte ich evaluieren, die das gesamte array und Rückgabe der niedrigste Wert nicht die Indizes.

    numpy.argmin nicht standardmäßig auswerten entlang einer einzelnen Achse, die Standardeinstellung ist zu bewerten, entlang der abgeflachten matrix und es gibt den linearen index in der abgeflachten array; aus der numpy docs, die du verlinkt:

    Standardmäßig wird der index in der abgeflachten array, sonst wird entlang der angegebenen Achse.

    Entweder Weg, verwenden numpy.amin oder numpy.min zurück die minimale Wert, oder gleichwertig für ein array arrname verwenden arrname.min(). Wie Sie bereits erwähnt, numpy.argmin gibt die index der minimale Wert (natürlich, Sie können, dann verwenden Sie diesen index, um die Rückkehr der minimale Wert von der Indizierung der array mit ihm). Man könnte auch flacher in ein eindimensionales array mit arrname.flatten() und pass, der in das integrierte min Funktion.

    Den vier folgenden Methoden produzieren, was Sie wollen.

    import numpy as np

values = np.array([
    [8,2,3,4,5,6],
    [3,6,6,7,2,6],
    [3,8,5,1,2,9],
    [6,4,2,7,8,3]])

values.min()          # = 1
np.min(values)        # = 1
np.amin(values)       # = 1
min(values.flatten()) # = 1
    InformationsquelleAutor alkasm
  2. 5

    Alternativ für ein nicht-numpy Lösung:

    >>> a = [[8,2,3,4,5,6],
... [3,6,6,7,2,6],
... [3,8,5,1,2,9],
... [6,4,2,7,8,3]]
>>> mymin = min([min(r) for r in a])
>>> mymin
1
    • Es funktioniert schon, aber es beantwortet nicht die Frage. Die OP habe nicht gefragt, ein nicht-numpy Lösung, so dass es nicht sinnvoll ist, bieten eine weniger leistungsfähig ein.
    • Eigentlich ist der Titel und Frage sind nicht eindeutig, ob oder ob nicht numpy müssen verwendet werden, die nur numpy Referenz ist der link und der tag. Als Ergebnis dieser Antwort wird hilfreich sein für Benutzer, die nicht mithilfe von numpy. Die Tatsache, es ist tagged numpy bedeutet nicht, dass nur numpy Antworten zur Verfügung gestellt werden. Ich erwarte nicht, dass die Antwort akzeptiert werden, die von der OP, aber ich erwarte, dass diese Antwort helfen kann andere Benutzer in der Zukunft und das ist, was diese Seite ist darüber.
    • Um fair zu sein, der Titel ist die einzige Sache, die möglicherweise bisher nicht eindeutig. ALLES andere in der Frage, aus der tag, zu dem Fehler, der link auf die Dokumentation, zu np.argmin Punkte in Richtung numpy. Und ja, ich bin damit einverstanden, dass diese Website, um anderen zu helfen, aber es gibt Plätze für alles. Ich könnte schreiben, hier ein tutorial, um numpy profitieren würden, die jeden Leser, aber das ist nicht der richtige Ort dafür.
    InformationsquelleAutor Nick A
  3. 0

    Können Sie np.min()

    >>> arr = np.array([[8,2,3,4,5,6],
                    [3,6,6,7,2,6],
                    [3,8,5,1,2,9],
                    [6,4,2,7,8,3]])

>>> arr.min()
1
    • 1) numpy hat bereits eine np.min das ist um Größenordnungen schneller als in python min und 2) Umformen ist überhaupt nicht notwendig. wenn Sie mit numpy
    • Danke @ImanolLuengo edite meine Antwort
    InformationsquelleAutor akash karothiya
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