pythonNumpy中的min（）,max（）函数
最近在学习python的过程中，可以说让我⼤跌眼镜。作为⼀个JAVA程序员，Python功能的强⼤，简直让⼈⼤唱“万万没想到啊”。强⼤在什么地⽅？我们通过Numpy矩阵计算的⼀些函数来研究⼀下。
1、min()函数
抛开最简单的⽤法不提，我们看⼀下在矩阵中min()函数的运算：
1  1 aaa = array([[10,9,8],[7,6,5],[42,33,2]])
2  2 aaa.min()
numpy库统计函数3  3 返回为：aaa矩阵中所有元素的最⼩值
4  4 结果为：2
5  5 aaa.min(0)
6  6 返回为：aaa矩阵中所有列中元素的最⼩值
7  7 结果为：array([7, 6, 2])
8  8 aaa.min(1)
9  9 返回为：aaa矩阵中所有⾏中元素的最⼩值
10 10 结果为：array([8, 5, 2])
11复制代码
总结以上代码就是，在矩阵运算中：
1）如果直接⽤min()，那么返回的是整个矩阵中元素的最⼩值
2）如果⽤min(0)或者min(axis=0))，那么返回的是所有列中每⼀列的最⼩值，返回⼀个1*n的数组
3）如果⽤min(1)或者min(axis=1))，那么返回的是所有⾏中每⼀⾏的最⼩值，返回⼀个1*n的数组
看到没，强⼤到没盆友好不好，这要是⽤java，我的天！
当然了，对于max()函数，也是⼀样的道理，我这⾥就不浪费时间了。

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