Numpy básico: valores mínimos y máximos en arrays Numpy

Localizar los valores extremos de un array de Numpy es una tarea que es necesario realizar de forma habitual. Para ello Numpy cuenta con dos funciones amin() y amax(). Las cuales, respectivamente, devuelven los valores mínimos y máximos en arrays Numpy.

Las funciones amin() y amax()

La función amin() de Numpy tiene la siguiente forma:

np.amin(arr, axis=None, out=None, initial=<no value>)

donde

• arr: es array de Numpy con el que se desea trabajar.
• axis: si no se indica nada se aplica sobre la matriz. Se puede indicar 0 o 1 para que se aplique sobre las filas o columnas respectivamente.
• out: vector opcional en el que devolver los resultados de la función.
• initial: el valor máximo (amin) o mínimo (amax) que puede devolver la función.

La forma de utlizar la función amax() es exactamente la misma que amin().

Obtener los valores mínimos de un array de Numpy

A modo de ejemplo se puede ver como buscar el valor mínimo en un array de Numpy unidimensional. Esto es lo que se muestra en el siguiente ejemplo.

import numpy as np

arr = np.array([12, 7, 6, 11, 2, 9, 15, 5, 14])

np.amin(arr) # Se obtiene 2

Lo mismo se puede repetir para el máximo

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np.amax(arr) # Se obtiene 15

Limitar la búsqueda

En el caso de amin() se puede fijar un valor máximo que puede devolver la función. Lo que es de gran utilidad cuando es necesario evitar que los valores devueltos sean demasiado pequeños. Esto se puede hacer indicando el valor límite en la propiedad initial. Por ejemplo, se puede indicar un mínimo de 1 array anterior, con lo que este será el resultado obtenido, o fijar a 9, con lo que se obtendrá el mismo valor que antes. Esto es lo que se muestra en el siguiente ejemplo.

np.amin(arr, initial=1) # Se obtiene 1
np.amin(arr, initial=9) # Se obtiene 2

Lo mismo se puede obtener para amax().

np.amax(arr, initial=10) # Se obtiene 15
np.amax(arr, initial=20) # Se obtiene 20

Obtener la posición de los elementos

Si además del valor se desea obtener la posición es necesario recurrir a la función where() que se ha visto en una entrada anterior. Para ello se tiene que comprar el resultado de amin() o amax() con el array y usar este dentro de la función where(). Lo que se puede ver en el siguiente ejemplo.

np.where(arr == np.amin(arr)) # Se obtiene 4
np.where(arr == np.amax(arr)) # Se obtiene 6

Para más detalles acerca de la función where() se puede consultar la entrada dedicada a ella.

Conclusiones

En esta entrada se han visto dos funciones de Numpy con las que es posible obtener los valores mínimos y máximos en arrays Numpy. Estas funciones ofrecen un mayor rendimiento que sus equivalentes de python al trabajar con objetos de gran tamaño.

Imágenes: Pixabay (Marit Welker)