Méthode Numpy Amin

Numpy est un package Python interactif qui fait référence au «Python numérique». Il est utilisé dans la gestion des nombres aléatoires. Numpy a des fonctions de base, mathématiques, de chaînes et statistiques.

La fonction Numpy Amin () est l'une des fonctions statistiques de Numpy. Il est utilisé pour renvoyer la valeur minimale du tableau Numpy ou la plus petite valeur le long de l'axe (rangée ou colonne) si nécessaire) si nécessaire. Dans ce guide, nous discuterons de la recherche du plus petit élément dans un tableau Numpy en utilisant la méthode Amin ().

Syntaxe

La syntaxe suivante est utilisée pour implémenter la méthode Numpy Amin ():

Nombant.amin (arr, axe, out, keepdims =< >, Initial =< >)

Arguments

Les quatre paramètres optionnels et non optionnels suivants sont utilisés:

Art = Cet argument indique un tableau Numpy ou des données d'entrée à utiliser.

Axe = Cet argument indique un axe signifie que la ligne et la colonne le long de laquelle la valeur min doit être calculée.

Dehors = Cet argument indique un tableau alternatif dans lequel les résultats sont enregistrés ou placés. C'est un paramètre facultatif.

Keepdims = Si la valeur de cet argument est définie sur true, alors l'axe réduit est laissé sous forme de dimensions avec une taille un.

Initial = Cet argument indique la valeur la plus élevée ou maximale du tableau Numpy. C'est un paramètre scalaire et facultatif.

Valeurs de retour

La fonction amin () renvoie deux types de valeurs minimales:

1. 1. Scalaire: lorsque l'axe n'est pas
   2. Le tableau de ndim-1: lorsque l'axe est donné

Avantages du tableau nu

Voici les avantages:

• • Un tableau nupy consomme moins d'espace mémoire.
  • Il est utilisé pour créer des réseaux de dimension N.
  • Offre une meilleure vitesse d'exécution à Python.
  • Les tableaux Numpy sont utilisés pour résoudre les équations linéaires.
  • Il prend en charge les opérations de multiplication et d'addition.
  • Il est utilisé pour l'analyse des données.

Inconvénients du tableau nu

• • Les opérations d'insertion et de suppression deviennent coûteuses en raison des données stockées dans un emplacement contigu.

Exemple non. 1

Trouvez la valeur minimale et l'axe minimum du tableau.

Dans le premier cas, nous obtiendrons la valeur minimale du tableau et la ligne minimale du tableau. Tout d'abord, nous avons importé la bibliothèque Numpy de Python en tant que NP. Sans importation, son code ne s'exécutera pas. Ensuite, nous avons attribué des valeurs aléatoires «arr» i-e [26, 27, 28] et [55, 56, 57] selon la syntaxe. Après cela, nous avons imprimé le tableau donné «arr» pour afficher la sortie. La fonction print () est utilisée pour montrer la sortie. Puis imprimé, la valeur minimale du tableau est en appelant le NP.Fonction Amin ((Arr)). Enfin, nous avons imprimé la valeur minimale parmi les lignes de l'axe en appelant NP.Fonction Amin (Arr, 0). Ici, nous passons 0 comme paramètre de la fonction amin ().

Voici la sortie du programme précédent dans lequel il nous reste des valeurs minimales et des lignes minimales.

Dans ce résultat, nous avons une valeur minimale de 26, et la rangée minimale du tableau est [26, 27, 28].

Exemple non. 2

Déterminer la plus petite valeur du tableau unidimensionnel.

Pour clarifier plus de concepts sur la méthode NP Amin (), voici un autre exemple dans lequel nous avons mis en œuvre un programme pour trouver la valeur minimale du tableau unidimensionnel. L'importation de la bibliothèque Numpy de Python est l'étape principale. Ensuite, dans la deuxième instruction, initialisez le tableau en passant des nombres aléatoires en appelant NP.Fonction Array (). Nous avons passé des éléments [17, 18, 19] au tableau pour trouver sa valeur minimale. Dans la troisième déclaration, nous avons initialisé «min_ele», qui représente l'élément minimum.

De plus, nous invoquons le NP.Méthode Amin (tableau), qui nous donne un élément minimum du tableau. Dans la quatrième instruction, l'instruction print () affiche les valeurs du tableau. En fin de compte, la déclaration d'impression montre le plus petit élément du tableau défini. Le "min_ele" donne la valeur minimale du résultat.

Voici le résultat du programme précédemment exécuté:

À la suite de la quatrième déclaration, nous obtenons [17 18 19], qui est le tableau défini. De même, dans le résultat de la cinquième déclaration, nous obtenons la valeur minimale du tableau donné, qui est de 17.

Exemple non. 3

Acquérir les valeurs minimales dans un tableau multidimensionnel.

Dans ce cas, nous implémenterions le NP.Fonction Amin () pour obtenir les valeurs minimales du tableau multidimensionnel. Le tableau multidimensionnel signifie des tableaux de dimensions ou de formes différentes, par exemple, 6 * 3, 5 * 3.

Dans la première étape, nous avons importé la bibliothèque Python Numpy en tant que NP qui est obligatoire pour mentionner. Puis attribuez la variable «arr» à différents tableaux avec des éléments aléatoires à l'aide de NP.Array () Fonction I-E ([(21, 3, 36), (42, 7, 48), (81, 48, 30), (61, 67, 98)])). Dans l'instruction suivante, la fonction Print (ARR) représente les éléments spécifiés de chaque tableau. L'instruction print () est appelée pour afficher la matrice / taille du tableau, qui représente la taille des colonnes et des lignes de chaque tableau. Cela se fait en appelant le NP.Fonction de forme (arr). L'instruction d'impression est à nouveau appliquée pour afficher la valeur minimale de l'ensemble du tableau en appelant le NP.Méthode Amin ((Arr)). Dans la déclaration suivante, «M» est initialisé en tant que variable en le transmettant au NP.Amin (arr, axe = 1) fonction. Nous avons passé des arguments «arr» et axe «1», qui contiennent la valeur minimale de chaque ligne. Ensuite, la sortie est affichée en utilisant une instruction PRINT. De plus, «n» est initialisé comme une variable. Dans le deuxième cas, nous avons donné «arr» et axe «0» comme arguments de la fonction, qui contiennent la valeur minimale de chaque colonne en appelant la fonction amin (arr, axe = 0) et imprimer la sortie à l'aide de l'impression () méthode.

Le résultat du code implémenté est donné dans lequel nous avons les éléments d'un tableau multidimensionnel requis, la matrice du tableau et la valeur minimale du tableau.

Conclusion

Dans cet article, nous avons parlé du Numpy.La fonction amin () et sa syntaxe, ses paramètres et ses valeurs de retour qui nous ont appris à implémenter les programmes Python Numpy en utilisant cette fonction. Nous avons également couvert ses avantages et ses inconvénients, à travers lesquels nous apprenons la portée de Numpy et de ses fonctions. Nous avons exécuté différents programmes pour voir les fonctionnalités du NP.Méthode Amin () et comment elle est utilisée dans Python. De plus, nous avons obtenu la plus petite valeur du réseau unidimensionnel et du tableau multidimensionnel en utilisant la méthode Amin ().