scipy.stats.mstats.

tmin#

scipy.stats.mstats.tmin(a, lowerlimit=None, axis=0, inclusive=True)[源代码]#

计算修剪后的最小值

参数:

aarray_like: 值数组
lowerlimitNone 或 float，可选: 输入数组中小于给定限制的值将被忽略。当 lowerlimit 为 None 时，将使用所有值。默认值为 None。
axisint 或 None，可选: 要沿其操作的轴。默认值为 0。如果为 None，则在整个数组 a 上计算。
inclusive{True, False}, 可选: 此标志确定是否包含完全等于下限的值。默认值为 True。

返回:

tminfloat、int 或 ndarray

备注

有关 tmin 的更多详细信息，请参见 scipy.stats.tmin。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import mstats
>>> a = np.array([[6, 8, 3, 0],
...               [3, 2, 1, 2],
...               [8, 1, 8, 2],
...               [5, 3, 0, 2],
...               [4, 7, 5, 2]])
...
>>> mstats.tmin(a, 5)
masked_array(data=[5, 7, 5, --],
             mask=[False, False, False,  True],
       fill_value=999999)