Python numpy数组中的min函数

我试图从一维numpy数组中找到一个最小值，它看起来像：

col = array(['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8'],dtype='|S7'), 

使用不起作用的

col.min（）

我按照视图函数的建议进行了尝试，但未能将“S7”识别为有效字段

---

处理这个问题的最好办法是什么？我应该在读取值或使用min函数时指定数据类型吗？

问题在于您有一个字符串数组，而不是数字数组。因此，您需要首先将数组转换为适当的类型：

In [38]: col.astype(np.float64).min()
Out[38]: 0.90000000000000002

我应该在读取值或使用min函数时指定数据类型吗

---

如果您知道输入是数字的，那么在读取数据时指定数据类型是有意义的。

问题在于您有一个字符串数组，而不是数字数组。因此，您需要首先将数组转换为适当的类型：

In [38]: col.astype(np.float64).min()
Out[38]: 0.90000000000000002

我应该在读取值或使用min函数时指定数据类型吗

---

如果您知道输入是数字的，那么在读取数据时指定数据类型是有意义的。

如果您不需要执行许多其他数字操作，并且您有理由选择以

str

格式驻留数据，您可以始终使用本机Python

min

和

max

对数据的普通

列表进行操作：

In [98]: col = np.asarray(['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8'])

In [99]: col
Out[99]:
array(['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8'],
      dtype='|S3')

In [100]: col.min()
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-100-1ce0c6ec1def> in <module>()
----> 1 col.min()

TypeError: cannot perform reduce with flexible type

In [101]: col.tolist()
Out[101]: ['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8']

In [102]: min(col.tolist())
Out[102]: '0.9'

In [103]: max(col.tolist())
Out[103]: '6.7'

[98]中的
：col=np.asarray（['6.7'，'0.9'，'1.3'，'4'，'1.8']）
In[99]：col
出[99]：
数组（['6.7'，'0.9'，'1.3'，'4'，'1.8']，
数据类型=“| S3”）
In[100]：col.min（）
---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1列min（）
TypeError:无法使用灵活类型执行reduce
在[101]中：托利斯上校（）
输出[101]：['6.7'，'0.9'，'1.3'，'4'，'1.8']
In[102]：min（col.tolist（））
输出[102]：“0.9”
In[103]：max（col.tolist（））
Out[103]：“6.7”

一般来说，这不是处理数字数据的好方法，并且可能容易受到关于数组中驻留内容的许多错误假设的影响。但这只是另一种选择，如果你需要，或者如果你有特殊的原因使用字符串（例如，你只计算MIN和MAX，你所做的一切都是显示它们）。

In [98]: col = np.asarray(['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8'])

In [99]: col
Out[99]:
array(['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8'],
      dtype='|S3')

In [100]: col.min()
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-100-1ce0c6ec1def> in <module>()
----> 1 col.min()

TypeError: cannot perform reduce with flexible type

In [101]: col.tolist()
Out[101]: ['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8']

In [102]: min(col.tolist())
Out[102]: '0.9'

In [103]: max(col.tolist())
Out[103]: '6.7'

[98]中的
：col=np.asarray（['6.7'，'0.9'，'1.3'，'4'，'1.8']）
In[99]：col
出[99]：
数组（['6.7'，'0.9'，'1.3'，'4'，'1.8']，
数据类型=“| S3”）
In[100]：col.min（）
---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1列min（）
TypeError:无法使用灵活类型执行reduce
在[101]中：托利斯上校（）
输出[101]：['6.7'，'0.9'，'1.3'，'4'，'1.8']
In[102]：min（col.tolist（））
输出[102]：“0.9”
In[103]：max（col.tolist（））
Out[103]：“6.7”

一般来说，这不是处理数字数据的好方法，并且可能容易受到关于数组中驻留内容的许多错误假设的影响。但是，这只是另一个选择，如果你需要或如果你有特殊的原因使用字符串（例如，你只计算最小和最大值，你所做的一切都是显示它们）。
>>> import numpy as np
>>> col = np.asarray(['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8'])
>>> min(col,key=float)
'0.9'

另一种方法是将python内置的
min
函数与
键
关键字结合使用：

>>> import numpy as np
>>> col = np.asarray(['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8'])
>>> min(col,key=float)
'0.9'

您对这里的字符串做了一些非常有力的假设：
min（'00.0'，'0.9'）
没有提供您想要的内容……此外，您不需要转换为列表来使用内置的
min
函数。如果它不能正确地迭代numpy数组，我会感到震惊。@mgilson我同意这需要一些（可能很糟糕的）假设。这就是我在回答中这么说的原因。@mgilson是的，
min
可以在平坦的NumPy数组上工作，但是如果它是二维的，即使其中一个维度的大小为1，它也不工作。是否有人想假设数组是扁平的取决于他们，但是使用
tolist（）
它肯定会起作用。如果在二维数组上使用
tolist（）
，那么
min
将为您提供列形式的min。您在这里对字符串做了一些非常有力的假设：
min（'00.0'，'0.9'）
没有给出您想要的值……而且，使用内置的
min
功能不需要转换为列表。如果它不能正确地迭代numpy数组，我会感到震惊。@mgilson我同意这需要一些（可能很糟糕的）假设。这就是我在回答中这么说的原因。@mgilson是的，
min
可以在平坦的NumPy数组上工作，但是如果它是二维的，即使其中一个维度的大小为1，它也不工作。是否有人想假设数组是扁平的取决于他们，但是使用
tolist（）
它肯定会起作用。如果在二维数组上使用
tolist（）
，则
min
将为您提供按列显示的分钟数。谢谢。这很有帮助。虽然我看到了一些值的汇总，但在@mgilson.Thank建议的使用key=float参数时，这些值并没有出现。这很有帮助。尽管我在值中看到了一些汇总，但在使用@mgilson建议的key=float参数时并没有出现。