numpy中多个向量的元素最小值

在numpy中，可以使用numpy.minimum()函数来获取多个向量中的元素最小值。

numpy.minimum()函数的语法如下：

numpy.minimum(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])

参数说明：

• x1, x2：要比较的向量。
• out：可选参数，用于指定结果的输出数组。
• where：可选参数，用于指定条件。
• casting：可选参数，用于指定类型转换规则。
• order：可选参数，用于指定数组在内存中的存储顺序。
• dtype：可选参数，用于指定输出数组的数据类型。
• subok：可选参数，如果为True，则子类将被传递，否则返回一个基类数组。

示例代码如下：

import numpy as np

# 创建两个向量
vector1 = np.array([1, 2, 3])
vector2 = np.array([4, 5, 6])

# 获取两个向量中的元素最小值
min_value = np.minimum(vector1, vector2)

print("元素最小值：", min_value)

输出结果：

元素最小值： [1 2 3]

在这个例子中，numpy.minimum()函数比较了vector1和vector2两个向量的对应元素，并返回了最小值的向量。