numpy 的最小/最大函数中的初始参数的目的是什么？

Question

根据Numpy的文档，初始参数集是由min或max方法返回的最大/最小值。例如:

import numpy
x = numpy.array([1,2,3,4,5])
print(x.min(), x.max())
print(x.min(initial=0), x.max(initial=10))

我想知道的是:为什么我要对一个数组中的最大值或最小值进行初步猜测，当我在搜索它的时候?在什么用例中，这是必要的?

Answer 1

正如这里的文档中明确提到的

initialscalar, optional输出元素的最大值。必须允许在空片上进行计算。参见reduce for细节。

1.15.0新版功能。

和

initialscalar, optional开始缩减的值。如果ufunc没有标识或者dtype是object，则默认为无-否则默认为ufunction .identity。如果给出None，则使用约简的第一个元素，如果

1.15.0新版功能。

当你试图确定

时，这是很明显的

print(numpy.array([]).min())

抛出错误

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-5f4c7a445299> in <module>
----> 1 print(numpy.array([]).min())

但是在

的情况下

print(numpy.array([]).min(initial=0))

我们

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