Question

我有一个以下结构的数组，这个结构简化了这个问题：

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

我希望在这个2D数组中找到最小值但是使用内置的min函数会返回一个值错误：

ValueError：具有多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any（）或a.all（）

我已经研究过使用np.argmin的替代方法：

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

然而，它仅沿单个轴进行求值并沿单个行/列返回最小值的索引，而我希望评估整个数组并返回最低值而不是索引。

如果可以返回数组中最低项的索引值，那么也可以更容易找到最低值。

编辑：感谢下面的评论np.min是我正在寻找的解决方案，我不知道它存在，所以我的答案得到了解决。

Answer 1

然而，它仅沿单个轴进行求值并沿单个行/列返回最小值的索引，而我希望评估整个数组并返回最低值而不是索引。

默认情况下，

numpy.argmin不沿单个轴进行求值，默认是沿着展平矩阵求值，并返回展平数组中的线性索引;来自您链接的numpy文档：

默认情况下，索引进入展平数组，否则沿指定轴。

无论哪种方式，使用numpy.amin或numpy.min返回最小值，或等效地使用数组arrname使用arrname.min()。正如您所提到的，numpy.argmin返回最小值的索引（当然，您可以使用此索引通过索引数组来返回最小值）。您还可以使用arrname.flatten()展平为单维数组，并将其传递到内置min函数中。

以下四种方法可以产生您想要的效果。

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

Answer 2

另一种非笨拙的解决方案：

>>> 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

Answer 3

您可以使用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

2d数组python的最小值

3 个答案: