파이썬 numpy.min 함수 활용하기

Numpy Min 함수 소개:

Numpy의 `numpy.min` 함수는 배열에서 최솟값을 찾는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열의 요소 중 가장 작은 값을 반환합니다. 데이터의 최솟값을 찾는 데에 유용하게 활용됩니다.

기본 사용법:

`numpy.min` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.

import numpy as np

# 1차원 배열에서 최솟값 찾기
array = np.array([3, 1, 4, 2, 5])
min_value = np.min(array)
print("배열의 최솟값:", min_value)

위 예시 코드에서 `np.min(array)`는 주어진 1차원 배열에서 최솟값을 찾습니다.

예시 코드:

• 다차원 배열에서 최솟값 찾기:

# 다차원 배열에서 최솟값 찾기
array_2d = np.array([[3, 1, 4], [2, 5, 0]])
array_3d = np.array([[[3, 1], [4, 2]], [[5, 0], [2, 4]]])

min_2d = np.min(array_2d)  # 모든 원소 중 최솟값
min_2d_axis_0 = np.min(array_2d, axis=0)  # 각 열별 최솟값
min_2d_axis_1 = np.min(array_2d, axis=1)  # 각 행별 최솟값

min_3d = np.min(array_3d)  # 모든 원소 중 최솟값
min_3d_axis_0 = np.min(array_3d, axis=0)  # 각 깊이별 최솟값
min_3d_axis_1 = np.min(array_3d, axis=1)  # 각 행별 최솟값
min_3d_axis_2 = np.min(array_3d, axis=2)  # 각 열별 최솟값

print("2차원 배열 최솟값:", min_2d)
print("2차원 배열 각 열별 최솟값:", min_2d_axis_0)
print("2차원 배열 각 행별 최솟값:", min_2d_axis_1)

print("3차원 배열 최솟값:", min_3d)
print("3차원 배열 각 깊이별 최솟값:", min_3d_axis_0)
print("3차원 배열 각 행별 최솟값:", min_3d_axis_1)
print("3차원 배열 각 열별 최솟값:", min_3d_axis_2)

결론:

`numpy.min` 함수는 다차원 배열에서 최솟값을 찾는 유용한 함수로, 데이터 분석 및 처리 과정에서 많이 활용됩니다. 다양한 축(axis)을 지정하여 배열의 최솟값을 계산할 수 있어서 데이터의 특성을 다양하게 분석할 수 있습니다. 예시 코드를 통해 `numpy.min` 함수의 활용법을 익혀보세요.