numpy.ma.MaskedArray.min

метод

ma.MaskedArray.min(axis=None, out=None, fill_value=None, keepdims=<no value>)[source]

Возвращает минимальное значение по заданной оси.

Параметры:

axisNone или int или кортеж из целых чисел, необязательно

Ось, по которой выполнять операцию. По умолчанию, axis равно None и используется уплощенная входная матрица. .. versionadded:: 1.7.0 Если это кортеж из целых чисел, минимум выбирается по нескольким осям, а не по одной оси или всем осям, как раньше.

outarray_like, необязательно

Альтернативный массив для размещения результата. Должен иметь такую же форму и длину буфера, как и ожидаемый результат.

fill_valueскаляр или None, необязательно

Значение, используемое для заполнения пропущенных значений. Если None, используется результат minimum_fill_value.

keepdimsbool, необязательно

Если True, оси, по которым производилось сокращение, сохраняются в результате в качестве измерений с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться по отношению к массиву.

Возвращает:

aminarray_like

Новый массив, содержащий результат. Если out было указано, возвращается out.

См. также

ma.minimum_fill_value

Возвращает минимальное значение заполнения для заданного типа данных.

Примеры

>>> 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)