scipy.ndimage.

minimum_position#

scipy.ndimage.minimum_position(input, labels=None, index=None)[原始碼]#

尋找陣列在標籤位置上的最小值位置。

參數:

inputarray_like

數值的類陣列。

labelsarray_like, optional

一個整數陣列，標記不同的區域，在這些區域上計算 input 的最小值位置。labels 必須與 input 具有相同的形狀。如果未指定 labels，則傳回整個陣列中第一個最小值的位置。

labels 參數僅在指定 index 時才有效。

indexarray_like, optional

一個區域標籤列表，用於考量尋找最小值的位置。如果 index 為 None，則傳回 first 在 labels 為非零的所有元素上的最小值。

index 參數僅在指定 labels 時才有效。

返回:

outputlist of tuples of ints

整數元組或整數元組列表，指定 input 在由 labels 確定的區域上的最小值位置，且其索引在 index 中。

如果未指定 index 或 labels，則傳回一個整數元組，指定 input 的第一個最小值位置。

參見

label, minimum, median, maximum_position, extrema, sum, mean, variance
standard_deviation

範例

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[10, 20, 30],
...               [40, 80, 100],
...               [1, 100, 200]])
>>> b = np.array([[1, 2, 0, 1],
...               [5, 3, 0, 4],
...               [0, 0, 0, 7],
...               [9, 3, 0, 0]])

>>> from scipy import ndimage

>>> ndimage.minimum_position(a)
(2, 0)
>>> ndimage.minimum_position(b)
(0, 2)

可以使用 labels 和 index 指定要處理的特徵

>>> label, pos = ndimage.label(a)
>>> ndimage.minimum_position(a, label, index=np.arange(1, pos+1))
[(2, 0)]

>>> label, pos = ndimage.label(b)
>>> ndimage.minimum_position(b, label, index=np.arange(1, pos+1))
[(0, 0), (0, 3), (3, 1)]