scipy.ndimage.minimum¶

scipy.ndimage.minimum(input, labels=None, index=None)[源代码]¶

计算已标记区域上数组的最小值。

参数

inputarray_like: 值的类似数组。对于由指定的每个区域 labels 的最小值 input 对该区域进行了计算。
labelsARRAY_LIKE，可选: 一组类似整数的数组，用于标记不同的区域，在这些区域上， input 是要计算出来的。 labels 必须具有与的形状相同的形状 input 。如果 labels 未指定，则返回整个数组的最小值。
indexARRAY_LIKE，可选: 计算最小值时要考虑的区域标签列表。如果index为NONE，则为以下所有元素的最小值 labels 是非零的，则返回。

退货

minimum浮点数或浮点数列表: 的最小值列表 input 在由以下因素确定的区域范围内 labels 以及谁的索引在 index 。如果 index 或 labels 未指定，则返回一个浮点数： input 如果 labels 为NONE，并且元素的最小值为 labels 如果出现以下情况，则大于零 index 是没有的。

参见

label, maximum, median, minimum_position, extrema, sum, mean, variance
standard_deviation

注意事项

该函数返回Python列表而不是NumPy数组，请使用 np.array 若要将列表转换为数组，请执行以下操作。

示例

>>> from scipy import ndimage
>>> a = np.array([[1, 2, 0, 0],
...               [5, 3, 0, 4],
...               [0, 0, 0, 7],
...               [9, 3, 0, 0]])
>>> labels, labels_nb = ndimage.label(a)
>>> labels
array([[1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 0, 2],
       [0, 0, 0, 2],
       [3, 3, 0, 0]])
>>> ndimage.minimum(a, labels=labels, index=np.arange(1, labels_nb + 1))
[1.0, 4.0, 3.0]
>>> ndimage.minimum(a)
0.0
>>> ndimage.minimum(a, labels=labels)
1.0

scipy.ndimage.median

scipy.ndimage.minimum_position