numpy数组中的min函数

Question

我正在尝试从一个一维的numpy数组中找到最小值，这个数组看起来是这样的：

col = array(['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8'],dtype='|S7'), 

我使用了col.min()，但是没有成功。

我按照这个链接上建议的方法尝试了，但是它没有识别'S7'作为有效字段。

处理这个问题的最佳方法是什么呢？我在读取值的时候或者使用最小值函数的时候，应该指定数据类型吗？

Answer 1

如果你不需要进行很多其他的数字运算，并且有理由希望数据以 str 格式存在，那么你可以直接使用Python自带的 min 和 max 函数，作用于你的数据列表 list：

In [98]: col = np.asarray(['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8'])

In [99]: col
Out[99]:
array(['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8'],
      dtype='|S3')

In [100]: col.min()
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-100-1ce0c6ec1def> in <module>()
----> 1 col.min()

TypeError: cannot perform reduce with flexible type

In [101]: col.tolist()
Out[101]: ['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8']

In [102]: min(col.tolist())
Out[102]: '0.9'

In [103]: max(col.tolist())
Out[103]: '6.7'

一般来说，这种处理数字数据的方法并不是很好，因为可能会对数组中的内容产生很多错误的假设。不过，如果你确实需要这样做，或者有特别的理由使用字符串（比如，你只需要计算最小值和最大值，并且只用来显示它们），那么这也是一个可以考虑的选项。

Answer 2

另一种方法是使用Python内置的 min 函数，并结合 key 这个关键词：

>>> import numpy as np
>>> col = np.asarray(['6.7', '0.9', '1.3', '4', '1.8'])
>>> min(col,key=float)
'0.9'

Answer 3

问题在于你有一个字符串数组，而不是数字数组。所以你需要先把这个数组转换成合适的类型：

In [38]: col.astype(np.float64).min()
Out[38]: 0.90000000000000002

我应该在读取值的时候指定数据类型，还是在使用最小值函数的时候指定？

如果你知道输入的数据是数字，那么在读取数据的时候指定数据类型是有意义的。