Python SciPy stats.tmin用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.stats.tmin 的用法。

用法:

scipy.stats.tmin(a, lowerlimit=None, axis=0, inclusive=True, nan_policy='propagate')#

计算修剪后的最小值。

此函数沿指定轴查找数组 a 的最小值，但仅考虑大于指定下限的值。

参数 ：：

a： array_like

值数组。

lowerlimit： 无或浮点数，可选

输入数组中小于给定限制的值将被忽略。当 lowerlimit 为 None 时，则使用所有值。默认值为无。

axis： int 或无，可选

操作的轴。默认值为 0。如果没有，则计算整个数组 a。

inclusive： {真，假}，可选

此标志确定是否包含完全等于下限的值。默认值是true。

nan_policy： {‘propagate’, ‘raise’, ‘omit’}，可选

定义当输入包含 nan 时如何处理。以下选项可用(默认为‘propagate’)：

• ‘propagate’: returns nan

• ‘raise’: throws an error

• ‘omit’: performs the calculations ignoring nan values

返回 ：：

tmin： 浮点数，int 或 ndarray

修剪的最小值。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> x = np.arange(20)
>>> stats.tmin(x)
0

>>> stats.tmin(x, 13)
13

>>> stats.tmin(x, 13, inclusive=False)
14