numpy.ma.MaskedArray.min#
方法
- ma.MaskedArray.min(axis=None, out=None, fill_value=None, keepdims=<no value>)[source]#
沿给定轴返回最小值。
- 参数:
- axisNone 或 int 或 int 元组,可选
操作的轴。默认情况下,
axis
为 None,并使用扁平化的输入。 .. versionadded:: 1.7.0 如果这是一个 int 元组,则最小值将在多个轴上选择,而不是像以前那样在一个轴或所有轴上选择。- out类数组,可选
放置结果的备用输出数组。必须与预期输出具有相同的形状和缓冲区长度。
- fill_value标量或 None,可选
用于填充掩码值的数值。如果为 None,则使用 minimum_fill_value 的输出。
- keepdimsbool,可选
如果将其设置为 True,则缩减的轴将保留在结果中,作为大小为一的维度。使用此选项,结果将针对数组正确广播。
- 返回值:
- amin类数组
保存结果的新数组。如果指定了
out
,则返回out
。
另请参阅
ma.minimum_fill_value
返回给定数据类型的最小填充值。
示例
>>> import numpy.ma as ma >>> x = [[1., -2., 3.], [0.2, -0.7, 0.1]] >>> mask = [[1, 1, 0], [0, 0, 1]] >>> masked_x = ma.masked_array(x, mask) >>> masked_x masked_array( data=[[--, --, 3.0], [0.2, -0.7, --]], mask=[[ True, True, False], [False, False, True]], fill_value=1e+20) >>> ma.min(masked_x) -0.7 >>> ma.min(masked_x, axis=-1) masked_array(data=[3.0, -0.7], mask=[False, False], fill_value=1e+20) >>> ma.min(masked_x, axis=0, keepdims=True) masked_array(data=[[0.2, -0.7, 3.0]], mask=[[False, False, False]], fill_value=1e+20) >>> mask = [[1, 1, 1,], [1, 1, 1]] >>> masked_x = ma.masked_array(x, mask) >>> ma.min(masked_x, axis=0) masked_array(data=[--, --, --], mask=[ True, True, True], fill_value=1e+20, dtype=float64)