En numpy, las arrays pueden tener tipos de datos que contienen campos, de forma análoga a las columnas en una hoja de cálculo. Un ejemplo es [(a, int), (b, float)], donde cada entrada en la array es un par de (int, float). Normalmente, se accede a estos atributos mediante búsquedas en diccionarios como arr['a'] and arr['b']. Las arrays de registros permiten acceder a los campos como miembros de la array, utilizando arr.a and arr.b.
numpy.recarray.min()La función devuelve el mínimo de la array de registros o el mínimo a lo largo de un eje.
Sintaxis:
numpy.recarray.min(axis=None, out=None, keepdims=False)Parámetros:
eje : [Ninguno o int o tupla de ints, opcional] Eje o ejes a lo largo de los cuales operar. De forma predeterminada, se utiliza la entrada aplanada.
out : [ndarray, opcional] Una ubicación en la que se almacena el resultado.
-> Si se proporciona, debe tener una forma a la que se transmitan las entradas.
-> Si no se proporciona o Ninguno, se devuelve una array recién asignada.
keepdims: [bool, opcional] Si se establece en True, los ejes que se reducen se dejan en el resultado como dimensiones con tamaño uno. Con esta opción, el resultado se transmitirá correctamente contra la array de entrada.Retorno: [ndarray o escalar] Mínimo de array de registros. Si el eje es Ninguno, el resultado es un valor escalar. Si se proporciona el eje, el resultado es una array de dimensión arr.ndim – 1.
Código #1:
# Python program explaining
# numpy.recarray.min() method
# importing numpy as geek
import numpy as geek
# creating input array with 2 different field
in_arr = geek.array([[(5.0, 2), (3.0, 4), (6.0, 8)],
[(9.0, 1), (5.0, 4), (-12.0, 7)]],
dtype =[('a', float), ('b', int)])
print ("Input array : ", in_arr)
# convert it to a record array,
# using arr.view(np.recarray)
rec_arr = in_arr.view(geek.recarray)
print("Record array of float: ", rec_arr.a)
print("Record array of int: ", rec_arr.b)
# applying recarray.min methods
# to float record array along default axis
# i, e along flattened array
out_arr1 = rec_arr.a.min()
# Minimum of the flattened array
print("\nMin of float record array, axis = None : ", out_arr1)
# applying recarray.min methods
# to float record array along axis 0
# i, e along vertical
out_arr2 = rec_arr.a.min(axis = 0)
# Minimum along 0 axis
print("\nMin of float record array, axis = 0 : ", out_arr2)
# applying recarray.min methods
# to float record array along axis 1
# i, e along horizontal
out_arr3 = rec_arr.a.min(axis = 1)
# Minimum along 0 axis
print("\nMin of float record array, axis = 1 : ", out_arr3)
# applying recarray.min methods
# to int record array along default axis
# i, e along flattened array
out_arr4 = rec_arr.b.min()
# Minimum of the flattened array
print("\nMin of int record array, axis = None : ", out_arr4)
# applying recarray.min methods
# to int record array along axis 0
# i, e along vertical
out_arr5 = rec_arr.b.min(axis = 0)
# Minimum along 0 axis
print("\nMin of int record array, axis = 0 : ", out_arr5)
# applying recarray.min methods
# to int record array along axis 1
# i, e along horizontal
out_arr6 = rec_arr.b.min(axis = 1)
# Minimum along 0 axis
print("\nMin of int record array, axis = 1 : ", out_arr6)
Input array : [[( 5., 2) ( 3., 4) ( 6., 8)] [( 9., 1) ( 5., 4) (-12., 7)]] Record array of float: [[ 5. 3. 6.] [ 9. 5. -12.]] Record array of int: [[2 4 8] [1 4 7]] Min of float record array, axis = None : -12.0 Min of float record array, axis = 0 : [ 5. 3. -12.] Min of float record array, axis = 1 : [ 3. -12.] Min of int record array, axis = None : 1 Min of int record array, axis = 0 : [1 4 7] Min of int record array, axis = 1 : [2 1]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por jana_sayantan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA