Numpy的min()函数可以求出数组中的最小值。在本攻略中，我们将介绍min()函数的用法及其两个实例。
Numpy的min()函数语法如下：
numpy.min(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)其中：
我们首先看一个简单的一维数组，求出数组的最小值。
import numpy as np
a = np.array([3, 2, 1, 4, 5])
min_value = np.min(a)
print(min_value)输出结果为：
1接着，我们来看一个二维数组，求出数组的最小值。
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
min_value = np.min(a, axis=1)
print(min_value)输出结果为：
[1 4 7]在这个例子中，我们传递了axis=1参数，表示我们要沿着第二个轴（也就是每一行）求最小值。最终输出的结果是每一行的最小值，形成一个一维数组。注意，这个结果是通过降维得到的。
Numpy的min()函数是一个非常实用的函数，它可以求出数组的最小值，并且还支持按不同轴求最小值的功能。在使用时，需要注意axis参数和keepdims参数的用法，以及函数的返回类型和形状。
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