numpy.ma.masked_array.min#

方法

ma.masked_array.min(axis=None, out=None, fill_value=None, keepdims=<no value>)[源代码]#

返回沿给定轴的最小值。

参数:

axisNone 或 int 或 int 元组，可选: 操作的轴。默认情况下，axis 为 `None`，并使用展平的输入。如果这是一个 `int` 元组，则最小值是在多个轴上选择的，而不是像以前那样在单个轴或所有轴上选择。
outarray_like，可选: 用于放置结果的备用输出数组。必须与预期的输出具有相同的形状和缓冲区长度。
fill_value标量或 None，可选: 用于填充被遮蔽值的值。如果为 `None`，则使用 minimum_fill_value 的输出。
keepdims布尔值，可选: 如果设置为 `True`，则被缩减的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。使用此选项，结果将正确地与数组进行广播。

返回:

aminarray_like: 包含结果的新数组。如果指定了 out，则返回 out。

另请参见

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)