scipy.ndimage.

minimum#

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

Berechnet das Minimum der Werte eines Arrays über markierte Regionen.

Parameter:

inputarray_like: Array_like von Werten. Für jede Region, die durch labels spezifiziert ist, werden die minimalen Werte von input über die Region berechnet.
labelsarray_like, optional: Ein Array_like von ganzen Zahlen, das verschiedene Regionen markiert, über die der Minimalwert von input berechnet werden soll. labels muss die gleiche Form haben wie input. Wenn labels nicht spezifiziert ist, wird das Minimum über das gesamte Array zurückgegeben.
indexarray_like, optional: Eine Liste von Regionen-Labels, die bei der Berechnung der Minima berücksichtigt werden. Wenn index None ist, wird das Minimum über alle Elemente zurückgegeben, bei denen labels ungleich Null ist.

Rückgabe:

outputein Skalar oder eine Liste von ganzen Zahlen oder Gleitkommazahlen, basierend auf dem Eingabetyp.: Liste der Minima von input über die Regionen, die durch labels bestimmt werden und deren Index in index enthalten ist. Wenn index oder labels nicht spezifiziert sind, wird ein Gleitkommazahl zurückgegeben: der minimale Wert von input, wenn labels None ist, und der minimale Wert der Elemente, bei denen labels größer als Null ist, wenn index None ist.

Siehe auch

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

Hinweise

Die Funktion gibt eine Python-Liste und kein NumPy-Array zurück. Verwenden Sie np.array, um die Liste in ein Array zu konvertieren.

Beispiele

>>> 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