numpy np.min和min的区别是什么？

pdkcd3nj 于 2023-01-20 发布在其他

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我试着在datacamp上学习python。当我用agg运行统计代码时-比如min，max-我意识到这和用np运行这些代码是一样的结果。但是我不能使用没有np的mean和median方法。
所以，

np. min和min，np. max和max之间有什么区别吗？
1.为什么没有numpy中值和平均值就不起作用呢？
代码：

unemp_fuel_stats = sales.groupby("type")["unemployment", 
              "fuel_price_usd_per_l"].agg([np.min, np.max, np.mean, np.median])

结果：

unemployment                      fuel_price_usd_per_l  
amin   amax   mean median                 amin   amax   mean median
type  
A           3.879  8.992  7.973  8.067                0.664  1.107  0.745  0.735
B           7.170  9.765  9.279  9.199                0.760  1.108  0.806  0.803

另一个结果是：

unemployment        fuel_price_usd_per_l  
min    max                  min    max
type  
A           3.879  8.992                0.664  1.107
B           7.170  9.765                0.760  1.108

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75178360/what-is-the-difference-between-np-min-and-min

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按热度按时间

f4t66c6m1#

min是python的内置函数，numpy.min是numpy包中的另一个min函数，它们的作用类似但不同。
给定一个列表，它们将执行相同的操作：

print(np.min([1, 2, 3, 4, 5]))
print(min([1, 2, 3, 4, 5]))

1
1

但是，如果给定多个参数，numpy.min将抛出错误，因为第一个参数必须类似于数组。min将只返回所有元素中的最小值。

print(min(1, 2, 3, 4, 5))

try:
    print(np.min(1, 2, 3, 4, 5))
except Exception as e:
    print(e)

1
output must be an array

numpy.min可以取多维数组（使用多个方括号）中特定轴沿着的最小值，或者所有元素的最小值。min将简单地给出最小值列表（尽管我忘记了它们是如何排序的）。

twod_array = [[1, 2, 5],
              [3, 7, 5],
              [10, 5, 7]]

print(min(twod_array))
print(np.min(twod_array))
print(np.min(twod_array, axis = 0)) # Minimum of each column
print(np.min(twod_array, axis = 1)) # Minimum of each row

[1, 2, 5]
1
[1 2 5]
[1 3 5]

希望这是有启发性的。dr的问题在于它们只是同名的不同函数，使用import numpy as np来区分min和np.min是很好的，使用类似from numpy import min的东西会导致实际使用的函数不明确。
Python没有内置的median或mean，但是numpy有numpy.median和numpy.mean

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