【毎日Python】Pythonで配列やリストを比較して最小値を取得する方法｜numpy.minimum/fmin

Pythonで2つの配列の要素を比較して最小値を取得する方法です。
使用するのは、Pythonのnumpyライブラリのminimum関数とfmin関数です。

import numpy as np

まず、このような配列で試してみましょう。

a_1 = np.array([2, 5, 9])
a_2 = np.array([3, 1, 7])

maximum関数の引数に、比較したい2つの配列を指定します。
今回は、配列を使用しますが、リストでも可能です。
実行します。
2つの配列の要素を比較して、最小値を取得することができました。
2と3を比較して2、5と1を比較して1、9と7を比較して7、が取得されています。

np.minimum(a_1, a_2)

実行結果：

array([2, 1, 7])

次に、要素に欠損値が入っている配列で試してみましょう。

a_1 = np.array([2, 5, 9])
a_3 = np.array([5, np.nan, 3])

minimum関数で実行します。
欠損値を示すnanが取得されました。
minimum関数では、欠損値が優先して取得されます。

np.minimum(a_1, a_3)

実行結果：

array([ 5., nan,  9.])

欠損値を対象としない場合には、fmax関数を使用します。
実行します。
欠損値を対象外として、5を取得することができました。

np.fmax(a_1, a_3)

実行結果：

array([5., 5., 9.])

なお、似た関数にmaximum関数があります。
maximum関数では、2つの配列の要素を比較して、最大値を取得することができます。

a_1 = np.array([2, 5, 9])
a_2 = np.array([3, 1, 7])
a_3 = np.array([5, np.nan, 3])

np.maximum(a_1, a_2)

実行結果：

array([3, 5, 9])

また、欠損値を比較対象としない場合には、fmax関数を使用します。

np.fmax(a_1, a_3)

実行結果：

array([5., 5., 9.])

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