Как найти минимальное значение в матрице python - Исправление недочетов и поиск решений вместе с Examum.ru

I have this code wrote in python 3:

matrix = []
    loop = True
    while loop:
        line = input()
        if not line: 
            loop = False
        values = line.split()
        row = [int(value) for value in values]
        matrix.append(row)

    print('n'.join([' '.join(map(str, row)) for row in matrix]))
    print('matrix saved')

an example of returned matrix would be [[1,2,4],[8,9,0]].Im wondering of how I could find the maximum and minimum value of a matrix? I tried the max(matrix) and min(matrix) built-in function of python but it doesnt work.

Thanks for your help!

asked Apr 30, 2014 at 23:27

One-liner:

for max:

matrix = [[1, 2, 4], [8, 9, 0]]
print (max(map(max, matrix))
9

for min:

print (min(map(min, matrix))
0

answered Feb 10, 2020 at 5:00

eugeneugen

1,2199 silver badges15 bronze badges

If you don’t want to use new data structures and are looking for the smallest amount of code possible:

max_value = max([max(l) for l in matrix])
min_value = min([min(l) for l in matrix])

If you don’t want to go through the matrix twice:

max_value = max(matrix[0])
min_value = min(matrix[0])

for row in matrix[1:]:
    max_value = max(max_value, max(row))
    min_value = min(min_value, min(row))

answered Dec 10, 2019 at 10:01

AdelaNAdelaN

3,3062 gold badges24 silver badges44 bronze badges

Use the built-in functions max() and min() after stripping the list of lists:

matrix = [[1, 2, 4], [8, 9, 0]]
dup = []
for k in matrix:
    for i in k:
        dup.append(i)

print (max(dup), min(dup))

This runs as:

>>> matrix = [[1, 2, 4], [8, 9, 0]]
>>> dup = []
>>> for k in matrix:
...     for i in k:
...         dup.append(i)
... 
>>> print (max(dup), min(dup))
(9, 0)
>>>

answered Apr 30, 2014 at 23:52

A.J. UppalA.J. Uppal

19k6 gold badges45 silver badges76 bronze badges

If you are going with the solution of flattening matrix in an array, instead of inner loop you can just use extend:

big_array = []

for arr in matrix:
   big_array.extend(arr)

print(min(big_array), max(big_array))

answered Oct 13, 2019 at 17:45

SerjikSerjik

10.4k7 gold badges61 silver badges70 bronze badges

Try

largest = 0
smallest = 0
count = 0
for i in matrix:
    for j in i:
        if count == 0:
            largest = j
            smallest = j
            count = 1
        if j > largest:
            largest = j
        if j < smallest:
            smallest = j

UPDATE

For splitting

largest = 0
count = 0
for i in matrix:
    for j in i:
        if count == 0:
            largest = j
        if j > largest:
            largest = j

and do the same thing for smallest

answered Apr 30, 2014 at 23:37

Newyork167Newyork167

4945 silver badges9 bronze badges

here is what i came up with

M = [[1,2,4],[8,9,0]]

def getMinMax( M ):
    maxVal = 0
    for row in M:
        if max(row) > maxVal: maxVal = max(row)
    minVal = maxVal*1
    for row in M:
        if min(row) < minVal: minVal = min(row)

    return ( minVal,  maxVal )

getMinMax( M )
// Result: (0, 9) //

answered May 1, 2014 at 0:04

You could first decide to flatten this matrix and then find the corresponding maximum and minimum values as indicated below
Convert the matrix to a numpy array

import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 4], [8, 9, 0]])
mat_flattened = matrix.flatten()
min_val = min(mat_flattened)
max_val = max(mat_flattened)

Источник

Improve Article

Save Article

Like Article

Read

Discuss

Improve Article

Save Article

Like Article

Given a square matrix of order n*n, find the maximum and minimum from the matrix given.

Examples:

Input : arr[][] = {5, 4, 9,
                   2, 0, 6,
                   3, 1, 8};
Output : Maximum = 9, Minimum = 0

Input : arr[][] = {-5, 3, 
                   2, 4};
Output : Maximum = 4, Minimum = -5

Naive Method :
We find maximum and minimum of matrix separately using linear search. Number of comparison needed is n² for finding minimum and n² for finding the maximum element. The total comparison is equal to 2n².

Python3

def MAXMIN(arr, n):

MAX = -10**9

MIN = 10**9

for i in range(n):

for j in range(n):

if(MAX < arr[i][j]):

MAX = arr[i][j]

for i in range(n):

for j in range(n):

if(MIN > arr[i][j]):

MIN = arr[i][j]

print("Maximum = ", MAX, " Minimum = ", MIN)

arr = [[5,9,11], [25,0,14],[21,6,4]]

MAXMIN(arr, 3)

Output

MAXimum =  25  Minimum =  0

Pair Comparison (Efficient method):
Select two elements from the matrix one from the start of a row of the matrix another from the end of the same row of the matrix, compare them and next compare smaller of them to the minimum of the matrix and larger of them to the maximum of the matrix. We can see that for two elements we need 3 compare so for traversing whole of the matrix we need total of 3/2 n² comparisons.

Note : This is extended form of method 3 of Maximum Minimum of Array.

Python3

MAX = 100

def MAXMIN(arr, n):

MIN = 10**9

MAX = -10**9

for i in range(n):

for j in range(n // 2 + 1):

if (arr[i][j] > arr[i][n - j - 1]):

if (MIN > arr[i][n - j - 1]):

MIN = arr[i][n - j - 1]

if (MAX< arr[i][j]):

MAX = arr[i][j]

else:

if (MIN > arr[i][j]):

MIN = arr[i][j]

if (MAX< arr[i][n - j - 1]):

MAX = arr[i][n - j - 1]

print("MAXimum =", MAX, ", MINimum =", MIN)

arr = [[5, 9, 11],

[25, 0, 14],

[21, 6, 4]]

MAXMIN(arr, 3)

Output:

Maximum = 25, Minimum = 0

Please refer complete article on Maximum and Minimum in a square matrix. for more details!

Last Updated :
21 Feb, 2023

Like Article

Save Article

Источник

Матрица — это двумерный массив, состоящий из M строк и N столбцов. Матрицы часто используются в математических вычислениях. Программисты работают с матрицами в основном в научной области, однако их можно использовать и для других вещей, например, для быстрой генерации уровней в видео-игре.

Матрицы и библиотека NumPy

Программист может самостоятельно реализовать все функции для работы с матрицами: умножение, сложение, транспонирование и т. д. На Python это сделать гораздо проще, чем на более низкоуровневых языках, таких как C.

Но каждый раз писать одни и те же алгоритмы не имеет смысла, поэтому была разработана библиотека NumPy. Она используется для сложных научных вычислений и предоставляет программисту функции для работы с двумерными массивами.

Вместо того чтобы писать десятки строк кода для выполнения простых операций над матрицами, программист может использовать одну функцию из NumPy. Библиотека написана на Python, C и Фортране, поэтому функции работают даже быстрее, чем на чистом Python.

Подключение библиотеки NumPy

NumPy не встроена в интерпретатор Python, поэтому перед импортом её необходимо установить. Для этого в можно воспользоваться утилитой pip. Введите в консоле команду:

pip install numpy

Теперь, когда библиотека установлена, её можно подключить с помощью команды import. Для удобства переименуем numpy при импорте в np следующим образом:

import numpy as np

Ниже в примерах будет использован именно такой импорт, поэтому обращение к библиотеке будет через np, а не numpy!

Создание

Для создании матрицы используется функция array(). В функцию передаётся список. Вот пример создания, мы подаём в качестве аргумента функции двумерный список:

a = np.array([[3, 3, 3], [2, 5, 5]])

Вторым параметром можно задать тип элементов матрицы:

a = np.array([[3, 3, 3],[2, 5, 5]], int)
print(a)

Тогда в консоль выведется:

[[3 3 3]
 [2 5 5]]

Обратите внимание, что если изменить int на str, то тип элементов изменился на строковый. Кроме того, при выводе в консоль NumPy автоматически отформатировал вывод, чтобы он выглядел как матрица, а элементы располагались друг под другом.

В качестве типов элементов можно использовать int, float, bool, complex, bytes, str, buffers. Также можно использовать и другие типы NumPy: логические, целочисленные, беззнаковые целочисленные, вещественные, комплексные. Вот несколько примеров:

np.bool8 — логическая переменная, которая занимает 1 байт памяти.
np.int64 — целое число, занимающее 8 байт.
np.uint16 — беззнаковое целое число, занимающее 2 байта в памяти.
np.float32 — вещественное число, занимающее 4 байта в памяти.
np.complex64 — комплексное число, состоящее из 4 байтового вещественного числа действительной части и 4 байтов мнимой.

Вы также можете узнать размер матрицы, для этого используйте атрибут shape:

size = a.shape
print(size) # Выведет (2, 3)

Первое число (2) — количество строк, второе число (3) — количество столбцов.

Нулевая матрица

Если необходимо создать матрицу, состоящую только из нулей, используйте функцию zeros():

a_of_zeros = np.zeros((2,2))
print(a_of_zeros)

Результат этого кода будет следующий:

[[0. 0.]
 [0. 0.]]

Получение строки, столбца и элемента

Чтобы получить строку двухмерной матрицы, нужно просто обратиться к ней по индексу следующим образом:

temp = a[0]
print(temp) #Выведет [3 3 3]

Получить столбец уже не так просто. Используем срезы, в качестве первого элемента среза мы ничего не указываем, а второй элемент — это номер искомого столбца. Пример:

arr = np.array([[3,3,3],[2,5,5]], str)
temp = arr[:,2]
print(temp) # Выведет ['3' '5']

Чтобы получить элемент, нужно указать номер столбца и строки, в которых он находится. Например, элемент во 2 строке и 3 столбце — это 5, проверяем (помним, что нумерация начинается с 0):

arr = np.array([[3,3,3],[2,5,5]], str)
temp = arr[1][2]
print(temp) # Выведет 5

Умножение и сложение

Чтобы сложить матрицы, нужно сложить все их соответствующие элементы. В Python для их сложения используется обычный оператор «+».

Пример сложения:

arr1 = np.array([[3,3,3],[2,5,5]])
arr2 = np.array([[2,4,2],[1,3,8]])
temp = arr1 + arr2
print(temp)

Результирующая матрица будет равна:

[[ 5  7  5]
 [ 3  8 13]]

Важно помнить, что складывать можно только матрицы с одинаковым количеством строк и столбцов, иначе программа на Python завершится с исключением ValueError.

Умножение матриц сильно отличается от сложения. Не получится просто перемножить соответствующие элементы двух матриц. Во-первых, матрицы должны быть согласованными, то есть количество столбцов одной должно быть равно количеству строк другой и наоборот, иначе программа вызовет ошибку.

Умножение в NumPy выполняется с помощью метода dot().

Пример умножения:

arr1 = np.array([[3,3],[2,5]])
arr2 = np.array([[2,4],[1,3]])
temp = arr1.dot(arr2)
print(temp)

Результат выполнения этого кода будет следующий:

[[ 9 21]
 [ 9 23]]

Как она получилась? Разберём число 21, его позиция это 1 строка и 2 столбец, тогда мы берем 1 строку первой матрицы и умножаем на 2 столбец второй. Причём элементы умножаются позиционно, то есть 1 на 1 и 2 на 2, а результаты складываются: [3,3] * [4,3] = 3 * 4 + 3 * 3 = 21.

Транспонированная и обратная

Транспонированная матрица — это матрица, у которой строки и столбцы поменялись местами. В библиотеки NumPy для транспонирования двумерных матриц используется метод transpose(). Пример:

arr1 = np.array([[3,3],[2,5]])
temp = arr1.transpose()
print(temp)

В результате получится матрица:

[[3 2]
 [3 5]]

Чтобы получить обратную матрицу, необходимо использовать модуль linalg (линейная алгебра). Используем функцию inv():

arr1 = np.array([[3,3],[2,5]])
temp = np.linalg.inv(arr1)
print(temp)

Результирующая матрица будет равна:

[[ 0.55555556 -0.33333333]
 [-0.22222222  0.33333333]]

Получение максимального и минимального элемента

Чтобы получить максимальный или минимальный элемент, можно пройтись по всем элементам матрицы с помощью двух циклов for. Это стандартный алгоритм перебора, который известен почти каждому программисту:

arr = np.array([[3,3],[2,5]])
min = arr[0][0]
for i in range(arr.shape[0]):
    for j in range(arr.shape[1]):
        if min > arr[i][j]:
            min = arr[i][j]
print("Минимальный элемент:", min) # Выведет "Минимальный элемент: 2"

NumPy позволяет найти максимальный и минимальный элемент с помощью функций amax() и amin(). В качестве аргумента в функции нужно передать саму матрицу. Пример:

arr1 = np.array([[3,3],[2,5]])
min = np.amin(arr1)
max = np.amax(arr1)
print("Минимальный элемент:", min) # Выведет "Минимальный элемент: 2"
print("Максимальный элемент:", max) # Выведет "Максимальный элемент: 5"

Как видим, результаты реализации на чистом Python и реализации с использованием библиотеки NumPy совпадают.

Заключение

На Python можно реализовать все необходимые функции для работы с матрицами. Чтобы упростить работу программистов, была создана библиотека NumPy. Она позволяет производить сложные математические вычисления легко и без ошибок, избавляя программиста от необходимости каждый раз писать один и тот же код.

Источник

Все нормально Выводит. Просто диапазон чисел 1-9 маленький, и большая вероятность что в матрице будут числа 1 и 9.
Возьмите больше диапазон чисел и результат будет чаще уже другой. Или берите ранг матрицы равным 3, тогда вероятность что выведет другие значения , будет выше.

Python

import random
N=int(input("Введите размер матрицы:"))
arr=[[random.randint(1,9) for i in range(N)] for j in range(N)]
min = arr[0][0]
max = 0
for i in range(N):
    for j in range(N):
        if(arr[i][j]<min):
            min=arr[i][j]
        elif(arr[i][j]>max):
            max=arr[i][j]
for i in range(N):
    print(arr[i])
print(max, min)

Пример
Введите размер матрицы:3
[8, 4, 2]
[6, 3, 7]
[7, 2, 1]
8 1

Источник

In this Python tutorial, we will learn how to find Minimum elements in a NumPy array in Python. Also, we will cover these topics.

Python numpy minimum of array
Python numpy minimum index
Python numpy minimum float
Python numpy minimum of two values
Python numpy minimum of function
Python numpy minimum element
Python numpy minimum column
Python np.where min
Python numpy element wise min
Python Numpy least square example
Python numpy minimum of two arrays
Python numpy min and max

In this section, we will discuss how to get the element-wise minimum of arrays by using NumPy Python.
To perform this particular task we are going to use the numpy.minimum() method. In Python the numpy.minimum() method is used for comparing two numpy arrays in Python and always returns a new numpy array that stores the element-wise minima.
This method will check the condition if one of the values being compared is a Nan(Not a number) then that item always returns in the result. while in the case if both of the values are nan then the first one is returned.

Syntax:

Here is the Syntax of numpy.minimum() method

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

It consists of a few parameters:
- x1,x2: This parameter indicates which elements to be compared and it must be the same shape.
- out: By default, it takes the ‘None’ value and if the none value is not provided then it will return a freshly allocated array.
- where: By default, the condition is True that indicates the output array and will be set to ufunc result.
Let’s take an example and understand the working of numpy.minimum() method

import numpy as np

new_arr = np.array([45,12,13])
new_arr2 = np.array([53,13,15])
final_result=np.minimum(new_arr,new_arr2)
print("Minimum array element:",final_result)

In the above code first, we imported a NumPy library and then use the np.array() for creating an array. Now declare a variable ‘final_result’ and assign a function numpy.minimum().

Once you will print ‘final_result’ then the output will display the new array that contains only minimum values.

Here is the Screenshot of the following given code

Python NumPy minimum

Read Python Numpy Not Found – How to Fix

Python numpy minimum of array

Here we can see how to find the minimum value in a NumPy array by using Python.
To do this task we can easily use the function np.min(). In Python, this function is used to find the minimum value in an array along with a specified axis. This method is always available in the NumPy module.
In Python, this method returns the minimum value of a ndarray object and is also based on the given axis.

Syntax:

Here is the Syntax of numpy.min() method

numpy.min
         (
          input_array,
          axis=None,
          out=None,
          keepdims=None,
          initial=None,
          where=None
         )

It consists of a few parameters
- input_array: This parameter indicates which arrays we want to use in numpy.min() function.
- axis: This is an optional parameter and by default, it takes no value and it is also used for the multi-dimensional arrays.
- keepdims: This argument represents the boolean value.

Example:

Let’s take an example and check how to find the minimum value in an array by using NumPy Python

Source Code:

import numpy as np

new_val= np.arange(20)
result= np.min(new_val)
print("Minimum value:",result)

In the above code, we imported a NumPy library and then use the np.arange() method. Now use the np.min() method and within this function pass the ‘new_val’ array as an argument. Once you will print ‘result’ then the output will display the minimum value from a given array.

Here is the implementation of the following given code

Python numpy minimum of an array

As you can see in the Screenshot the output displays the ‘0’ minimum value

Read Python NumPy Delete

Python numpy minimum index

In this Program, we will discuss how to find the index of minimum value by using NumPy Python.
To perform this particular task we are going to apply the method numpy.argmin(). In Python, the numpy.argmin() is used for getting the index number of a minimum value from a numpy array along with a specified axis.
This method takes an array as input and always returns the index of the minimum value and the array can be 2-dimensional, one-dimensional or we can say multi-dimensional array for performing this task.
Suppose we have an array that contains the integer values and every location in that array has an index. To find the index of minimum value we have to use the numpy.argmin() function.

Syntax:

Here is the Syntax of numpy.argmin() method

numpy.argmin
            (
             a,
             axis=None,
             out=None
            )

It consists of a few parameter
- a: This parameter indicates the array you want to operate and found the index number.
- axis: It is an optional parameter and by default, it takes none value and it will check the condition if the axis=1 then it will find the index row-wise otherwise column-wise.
- out: If it is specified then the output of the np.argmin() function will be stored into this array and it should be of proper shape and size.

Example:

Let’s take an example and understand the working of numpy.argmin() function

Source Code:

import numpy as np

new_array= np.arange(2,6)
print("Creation of array:",new_array)
result= np.argmin(new_array)
print("Index number of minimum valuwe:",result)

In the above code, we have imported the numpy library and initialized a variable, and stored the array into it.
Now use the numpy.argmin() function and pass the array ‘new_array’ as an argument. Once you will print ‘result’ then the output displays the index number of the minimum number.

Here is the Screenshot of the following given code

Python numpy minimum index

Read Python Numpy Factorial

Python numpy minimum float

In this section we will discuss how to find the minimum float value in NumPy array by using Python.
In this example we are going to use the numpy.min() function for getting the minimum decimal values from an array. In Python the np.min() is used to find the minimum value in an array along with specified axis.

Syntax:

Here is the Syntax of numpy.min() function

numpy.min
         (
          input_array,
          axis=None,
          out=None,
          keepdims=None,
          initial=None,
          where=None
         )

Example:

import numpy as np

new_val= np.array([14.5,11.2,8.7,22.3,45.6])
new_output= np.min(new_val)
print("Minimum floating value:",new_output)

In this example, we are going to use the numpy.min() function for getting the minimum decimal values from an array. In Python, the np.min() is used to find the minimum value in an array along with a specified axis.
Once you will print ‘new_output’ then the result will display a minimum float value from a given array.

Here is the Output of the following given code

Python numpy minimum float

Read Python NumPy Stack with Examples

Python numpy minimum of two values

In this section, we will discuss how to find a minimum number between two values by using NumPy Python.
To do this task we can easily use the concept of numpy.minimum() function along with np.cos() function. In Python, the numpy.minimum() is used to get the element-wise minimum of array values and always return a new numpy array that stores the element-wise minima.
In Python, the Numpy.cos() function is used to calculate the trigonometric cosine for all values. In this example, we are going to apply this function for getting the minimum value between two values.

Syntax:

Here is the Syntax of numpy.cos() function

numpy.cos
         (
          x,
          /,
          out=None,
          *,
          where=True,
          casting='same_kind',
          order='K',
          dtype=None,
         )

Example:

Let’s take an example and check how to find the minimum number between two values

Source Code:

import numpy as np

new_arr = np.array([16,18,20,22,24])

result = np.minimum(np.cos(2*new_arr*np.pi), 4/2)
print("Minimum of two values:",result)

Here is the execution of the following given code

Python numpy minimum of two values

Read Python NumPy round

Python numpy minimum of function

In this section, we will discuss how to use the np.amin() function in NumPy Python.
In Python this method is used to find the minimum value from the n-dimensional array and this is a statistical function and always available in the numpy module and returns the minimum array.
If we are using two or three-dimensional arrays in our program then, we have to find the smallest value of each row as well as column. This function takes four arguments along with the axis parameter.

Syntax:

Here is the Syntax of numpy.amin() function

numpy.amin
          (
           a,
           axis=None,
           out=None,
           keepdims=<no value>,
           initial=<no value>,
           where=<no value>
          )

It consists of a few parameters
- a: This parameter specifies the input data from which we can easily find the min value.
- axis: By default, it sets the value ‘None’ and it will check the condition if the axis=0 then it will find the index column-wise otherwise row-wise.
- out: This is an optional parameter and specifies the output array in which the output is to be placed.

Example:

Let’s take an example and understand the working of numpy.amin() function

Source Code:

import numpy as np

new_val= np.arange(16).reshape((4,4))
print("Creation of array:",new_val)
output= np.amin(new_val)
print("Minimum value:",output)

In the above code we imported the numpy library and then initialized an array by using the np.arange() function along with np.reshape().

Once you will print ‘new_val’ then the output will display the new array. Now use the np.amin() and pass an array as an argument.

You can refer to the below Screenshot

Python numpy minimum of a function

As you can see in the Screenshot the output displays the minimum value ‘0’

Read Python Numpy unique

Python numpy minimum element

In this Program, we will discuss how to find the minimum element in the NumPy array by using Python.
In this example we ae going to use the np.min() function and get the minimum element from a given array.

Syntax:

Here is the Syntax of np.min() method

numpy.min
         (
          input_array,
          axis=None,
          out=None,
          keepdims=None,
          initial=None,
          where=None
         )

Source Code:

import numpy as np

values= np.array([23,14,7,8,34])
new_result= np.min(values)
print("Minimum value:",new_result)

Here is the execution of the following given code

Python numpy minimum element

You can see in the Screenshot the output displays the minimum value ‘7’

Read Python NumPy repeat

Python numpy minimum column

In this section, we will discuss how to find the minimum value of each column in the NumPy array by using Python.
To perform this particular task we are going to use the numpy.minimum() function along with axis=0 that indicates the column-wise value.

Example:

import numpy as np

a = np.array([[12,5], [1,1], [16,8]])
b= np.min(a,axis=0)
print("Minimum values from column:",b)

In the above code, we imported the numpy library and then use the np.array() function for creating an array.
Now use the np.min() function and within this method assign axis=0. Once you will print ‘b’ then the output will display the minimum value of each column.

Here is the implementation of the following given code

Python numpy minimum column

Python np.where min

In this section, we will discuss how to use the np.where() function in NumPy Python
In this example, we are going to use the numpy.array() function for creating an array and then use the np.min() function and it will get the minimum number after that we are going to apply the np.where() function.

Syntax:

Here is the Syntax of numpy.where() method

numpy.where
           (
            condition
            [,
            x,
            y
            ]
           )

Example:

import numpy as np

new_array=np.array([15,56 ,4,  9, 65])
m = np.min(new_array)
u = np.where(new_array == m)
z=new_array[u]
print(z)

Here is the Output of the following given code

Python np where min

Read Python NumPy 2d array

Python numpy element wise min

In this Program, we will discuss how to get the minimum element in NumPy array by using Python.
In this example, we are going to use the np.min() function and pass the array as an argument. Once you will print ‘new_output’ then the result will display the minimum value.

Example:

import numpy as np

array= np.array([13,10,45,87,67,19])
new_output= np.min(array)
print("Minimum value element-wise:",new_output)

Here is the Screenshot of the following given code

Python numpy element-wise min

Read Python NumPy 3d array + Examples

Python Numpy least square example

In this section, we will discuss how to get the least square in the NumPy array by using Python.
To perform this particular task we are going to use the numpy.linalg.lstsq() method. In Python, this method is used to get the least-square to a matrix equation ax=b.
This function is available in the NumPy module and this method takes the matrices as an argument and always returns the solution. It will check the condition if it is a 2-dimensional array then the result in the K column of x.

Syntax:

Here is the Syntax of numpy.linalg() function

numpy.linalg.lstsq
                  (
                   a,
                   b,
                   rcond='warn'
                  )

It consists of a few parameters
- a,b: This parameter indicates the matrices and it will check the condition if it is a 2-dimensional array in an argument then the least is measured for each of the K columns.
- rcond: By default, the value takes the ‘warn’ value and it should be a singular value and treated as zero.

Source Code:

import numpy as np

arr1=[[5,5,5,5],[5,5,5,5],[5,5,5,5],[5,5,5,5],[5,5,4,4]]
arr2=[5,5,5,5,5]
new_result=np.linalg.lstsq(arr1, arr2, rcond = -1)
print("Least square number:",new_result[0])

In the above code, we imported the numpy library and then use the matrix equation ax=b along with np.linalg.lstsq() method within this function we passed the arrays in it. Once you will print ‘new_result[0]’ then the output will display the least square solution.

Here is the Screenshot of the following given code

Python Numpy least-square example

Read Python NumPy append

Python numpy minimum of two arrays

In this Program, we will discuss how to get the minimum element between two arrays by using NumPy Python.
By using the numpy.min() function we can easily get the minimum value from two given arrays. To do this task first we have to import the numpy module and then initialize an array by using the np.array() function.
Now declare a variable ‘final_output’ and assign a function min as an argument and within this function, we have set the array ‘new_arr1’ and ‘new_arr2’.

Source Code:

import numpy as np

new_arr1=np.array([23,45,67])
new_arr2=np.array([64,12,6])
final_output = min(min(new_arr1),min(new_arr2))
print("Minimum value of two arrays:",final_output)

Here is the implementation of the following given code

Python numpy minimum of two arrays

As you can see in the Screenshot the output displays a minimum value from two arrays

Read Python NumPy arange

How to check minimum value of two arrays in Python

By using the np.minimum() function we can solve this problem. In Python, the numpy.minimum() is used for comparing two numpy arrays and always returns a new numpy array.

Syntax:

Here is the Syntax of numpy.minimum() function

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

Source Code:

import numpy as np

new_values1= np.array([45,21,29])
new_values2= np.array([85,32,12])
result = np.minimum(new_values1,new_values2)
print("Minimum value:",result)

In the above code, we imported the numpy library and then use the np.minimum() function in which we assigned the arrays ‘new_values1’ and ‘new_values’ as an argument.

Once you will print ‘result’ then the output will display the minimum value from two arrays and store them into a new array.

Here is the Screenshot of the following given code

Python numpy minimum of two arrays

Read Python NumPy Sum

Python numpy min and max

In this section, we will discuss how to find the maximum and minimum value in NumPy Python.
In Python the max() function is used to find a maximum value along with a given axis and this function contains only numeric values in an array and within this function, there are several arguments like axis, arr, keepdims.
In Python, the min() function is used to find a minimum value along with a specified axis.

Example:

Let’s take an example and check how to find the maximum and minimum value in NumPy Python.

Source Code:

import numpy as np

new_array=np.array([23,4,6,16,72,95,44])
z= np.max(new_array)
print("Maximum value:",z)
d= np.min(new_array)
print("Minimum value:",d)

Here is the execution of the following given code

Python numpy min and max