Python SciPy stats.tmin用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.stats.tmin 的用法。

用法:

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

計算修剪後的最小值。

此函數沿指定軸查找數組 a 的最小值，但僅考慮大於指定下限的值。

參數 ：：

a： array_like

值數組。

lowerlimit： 無或浮點數，可選

輸入數組中小於給定限製的值將被忽略。當 lowerlimit 為 None 時，則使用所有值。默認值為無。

axis： int 或無，可選

操作的軸。默認值為 0。如果沒有，則計算整個數組 a。

inclusive： {真，假}，可選

此標誌確定是否包含完全等於下限的值。默認值是true。

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

定義當輸入包含 nan 時如何處理。以下選項可用(默認為‘propagate’)：

• ‘propagate’: returns nan

• ‘raise’: throws an error

• ‘omit’: performs the calculations ignoring nan values

返回 ：：

tmin： 浮點數，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)
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