Python SciPy ndimage.minimum_position用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.ndimage.minimum_position 的用法。

用法:

scipy.ndimage.minimum_position(input, labels=None, index=None)#

在标签处查找数组值的最小值的位置。

参数 ：：

input： array_like

Array_like 值。

labels： 数组，可选

一个整数数组，标记不同区域，在这些区域上计算输入最小值的位置。标签必须与输入具有相同的形状。如果未指定标签，则返回整个数组中第一个最小值的位置。

标签参数仅在指定索引时才有效。

index： 数组，可选

查找最小值位置时考虑的区域标签列表。如果 index 是无，则first所有元素的最小值标签返回非零。

index 参数仅在指定标签时有效。

返回 ：：

output： 整数元组列表

整数元组或整数元组列表，它们指定输入最小值在由标签确定的区域上的位置，并且其索引在索引中。

如果未指定索引或标签，则返回一个整数元组，指定输入的第一个最小值的位置。

例子：

>>> 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)

可以使用标签和索引指定要处理的特征：

>>> 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)]