上と同じページ内で解説。nanmax:それでは実際のコードを見ながら使い方を確認していきましょう。x2)と同じです(x1もx2も欠損値NaNを含んでいないことが前提)。numpy.minmum()の方が早いですしブロードキャストも適切に行ってくれます。それでは見ていきましょう。各要素の最小値を格納した新しい配列を生成numpy.minimum()は引数に渡した2つの配列の各要素のうち、最小値を格納した新しい配列を生成します。以下のコードをご覧ください。2]引数に渡した配列arr1とarr2の各要素のうち、値が小さい方を格納した配列を生成していますね。多次元配列同士の場合でも同様です。以下のコードでは、第一引数と第二引数に2次元配列を渡しています。各行各列の要素のうち値が小さな方を格納した新しい配列を生成しています。配列内に欠損値NaNがある場合それが最小値とみなされるnumpy.minimum()は、渡した配列の要素にNaN(欠損値)がある場合、それを最小値として認識します。以下のコードでご確認ください。nan])もし、最小値としてNaNではなく、値を取得したい場合は、numpy.fmin()を使います。numpy.fmin()は、NaNを最小値としてみなさないだけで、それ以外の引数の書き方や使い方は、numpy.minimum()と全く同じです。nan])このようにnumpy.fmin()は、実数とNaNを比較した場合、実数を取得します。NaN同士を比較した場合、第一引数の配列のNaNを取得します。この特徴は、複素数のNaN(実数か虚数の最低でもどちらか一方がNaN)の比較の際に重要です。配列のブロードキャスト基本的にnumpy.minimum()に渡す2つの配列のshapeは一致している必要があります。(1))の配列を渡すことは可能です。以下のコードをご覧ください。0.5]]mini1では、第二引数に渡した配列は下図のように延長された上で、eyearrとの要素を比較して小さい値を格納しています。これを「ブロードキャスト」といいます。NumPyのブロードキャスト1mini2では、第二引数に渡した配列は下図のように列方向にブロードキャストされています。最小値を取得する行や列などを指定オプション引数whereを使うと、最小値を取得する行や列などを指定することができます。以下のコードをご覧ください。8]]これは下図のようになっています。Trueのセルでは値が小さい方の要素が格納され、Falseのセルでは第一引数に渡した配列をそのまま格納します。numpy.minimum関数のオプション引数where1これは以下の書き方でも可能です。Pythonでは1はTrueで、0はFalseと同義です。2]]これは下図のようになっています。1の行はTrueと同じなので値が小さい方が格納され、0の行はFalseと同じなので第一引数の配列の要素がそのまま格納されます。関数の戻り値で既存の配列を上書き(out)オプション引数outで、関数の戻り値の配列で、既存の配列を上書きすることができます。この際、関数の戻り値と、アウトプット先の配列のshapeが一致している必要があります。以下のコードでは、配列outputを生成し、それを、numpy.minimum()の戻り値で上書きしています。関数実行前と実行後で、中身が上書きされていることが確認できますね。まとめこのように、numpy.minimum()は、関数に渡した2つの配列の要素のうち、値が小さい方を格納した新しい配列を生成する関数です。注意点として、numpy.minimum()は、実数と欠損値NaNとの比較では、NaNを取得します。この際、実数を取得するようにしたい場合は、numpy.fmin()を使います。numpy.fmin()は、実数とNaNの比較では実数を取得する点以外は、引数の書き方も使い方も、numpy.minimum()と全く同じです。オプション引数whereを使うと、2つの配列の比較で最小値を取得するセル、第一引数に渡した配列の要素をそのまま返すセルを区別することができます。必要に応じて使いこなせるようになっておくと良いでしょう。subokを指定することもできます。ほとんど使う機会はないかもしれませんが、頭に入れておくと良いでしょう。numpy.minimumと反対に、2つの配列の最大値を返すnumpy.maximumがあります。2つの配列の各要素の最大値を取得』で解説していますので、ぜひご確認ください。numpy.minimumの他に、NumPy配列の様々な最小値を取得する方法は『NumPy配列の最小値を取得する方法まとめ』でまとめています。こちらもご一読いただければと思います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。