scipy.ndimage.

minimum#

scipy.ndimage.minimum(input, labels=None, index=None)[source]#

計算標記區域上陣列值的最小值。

參數:

inputarray_like (類陣列): 值的類陣列。對於 labels 指定的每個區域，將計算 input 在該區域上的最小值。
labelsarray_like (類陣列), optional (選填): 一個標記不同區域的整數類陣列，將在這些區域上計算 input 的最小值。labels 的形狀必須與 input 相同。如果未指定 labels，則會傳回整個陣列的最小值。
indexarray_like (類陣列), optional (選填): 用於計算最小值的區域標籤列表。如果 index 為 None，則會傳回 labels 非零的所有元素的最小值。

傳回值:

minimumfloat (浮點數) 或 list of floats (浮點數列表): input 在由 labels 確定且索引在 index 中的區域上的最小值列表。如果未指定 index 或 labels，則會傳回浮點數：如果 labels 為 None，則為 input 的最小值；如果 index 為 None，則為 labels 大於零的元素的最小值。

另請參閱

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

註解

此函數會傳回 Python 列表，而不是 NumPy 陣列。請使用 np.array 將列表轉換為陣列。

範例

>>> from scipy import ndimage
>>> import numpy as np
>>> 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]], dtype=int32)
>>> ndimage.minimum(a, labels=labels, index=np.arange(1, labels_nb + 1))
[1, 4, 3]
>>> ndimage.minimum(a)
0
>>> ndimage.minimum(a, labels=labels)
1