Python – 不均匀大小的矩阵列最小值

有时候我们会面对一个不规则大小的矩阵，我们想要找到每列的最小值。在Python中，我们可以使用一些方法来解决这个问题。本文将介绍如何使用Python编写代码来找出不均匀大小的矩阵每列的最小值。

方法一：使用numpy库

import numpy as np

# 定义一个不均匀大小的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5], [6]]) 

# 创建一个函数来找到每列的最小值
def find_min_values(matrix):
    # 使用列表推导式来遍历每列并找到最小值
    min_values = [min(column) for column in matrix]
    return min_values

# 调用函数并打印结果
min_values = find_min_values(matrix)
print(min_values)

上述代码使用了numpy库来处理矩阵。我们定义了一个不均匀大小的矩阵，然后使用列表推导式遍历每列并找到最小值。最后打印出每列的最小值。

方法二：使用纯Python

如果不想使用第三方库，我们也可以使用纯Python来解决这个问题。代码如下所示：

# 定义一个不均匀大小的矩阵
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5], [6]]

# 创建一个函数来找到每列的最小值
def find_min_values(matrix):
    # 找到矩阵中最长的一列
    max_length = max(len(column) for column in matrix)
    
    # 创建一个列表来存储每列的最小值
    min_values = []
    
    # 遍历每列并找到最小值
    for i in range(max_length):
        column_values = [row[i] for row in matrix if i < len(row)]
        min_value = min(column_values)
        min_values.append(min_value)
    
    return min_values

# 调用函数并打印结果
min_values = find_min_values(matrix)
print(min_values)

上述代码中，我们定义了一个不均匀大小的矩阵，并创建一个函数来找到每列的最小值。首先，我们找到矩阵中最长的一列，然后遍历每列并找到最小值。最后打印出每列的最小值。

以上就是通过使用numpy库或者纯Python代码来找到不均匀大小的矩阵每列的最小值的方法。你可以根据自己的需求选择适合你的方法。