如何获取形状为(9,2,2)的Numpy矩阵各内层子矩阵的最小值

针对shape为(9,2,2)的Numpy矩阵A，要获取每个内层(2,2)矩阵的最小值并生成shape为(9,)的数组B，可以直接使用numpy.min()并指定计算维度：

完整代码实现 #

import numpy as np

# 定义示例矩阵
A = np.array([[[24, 73],
             [35, 67]],

            [[35, 68],
            [21,  5]],

            [[29, 69],
            [60, 46]],

            [[98, 25],
            [50, 92]],

            [[63, 27],
            [55, 28]],

            [[60, 89],
            [61, 66]],

            [[87, 38],
            [44, 33]],

            [[64, 76],
            [76, 70]],

            [[90, 91],
            [71, 58]]])

# 计算每个内层矩阵的最小值
B = A.min(axis=(1, 2))
# 也可以用等价写法：B = np.min(A, axis=(-2, -1))

结果说明 #

运行代码后得到的B为：

array([24,  5, 29, 25, 27, 60, 33, 64, 58])

（注：你提供的预期结果中第7个元素为38，但实际示例矩阵第7个内层矩阵的最小值是33，以上为实际计算的正确结果）

此时np.shape(B)返回(9,)，完全符合需求。

核心原理 #

矩阵A的维度结构是(外层数量, 内层行, 内层列)，指定axis=(1,2)时，Numpy会对每个外层元素对应的所有内层行、列元素取最小值，最终压缩为一维数组。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nicholas Nicholas