Python SciPy ndimage.minimum_position用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.ndimage.minimum_position 的用法。

用法:

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

在標簽處查找數組值的最小值的位置。

參數 ：：

input： array_like

Array_like 值。

labels： 數組，可選

一個整數數組，標記不同區域，在這些區域上計算輸入最小值的位置。標簽必須與輸入具有相同的形狀。如果未指定標簽，則返回整個數組中第一個最小值的位置。

標簽參數僅在指定索引時才有效。

index： 數組，可選

查找最小值位置時考慮的區域標簽列表。如果 index 是無，則first所有元素的最小值標簽返回非零。

index 參數僅在指定標簽時有效。

返回 ：：

output： 整數元組列表

整數元組或整數元組列表，它們指定輸入最小值在由標簽確定的區域上的位置，並且其索引在索引中。

如果未指定索引或標簽，則返回一個整數元組，指定輸入的第一個最小值的位置。

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)

可以使用標簽和索引指定要處理的特征：

>>> 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)]