康明
的累积最小值。
库::`工程师`
语法
函数调用
-
[参数:M]=康明(___,[参数:nanflag])-确定是排除还是包含值南到阵列[参数:A]. 例如,cummin(A,"includenan")考虑到值南计算每个最小值时。 默认情况下康明排除值南.
争论
输入参数
# 一个 — 输入数组
+
向量资料 | 矩阵 | 多维数组
Details
指定为向量、矩阵或多维数组的输入数组。 对于复杂元素，函数 康明 比较它们的振幅。 如果振幅相等, 康明 它还比较相位角。
| 数据类型 |
|
# 昏暗 — 执行操作的测量
+
正整数标量
Details
对其执行操作的维度，指定为正整数标量。 如果未指定维度，则默认使用数组的第一个维度，其大小不等于 1.
考虑二维输入数组 A:
-
康明(A,1)使用列中的连续元素A并返回一个大小与A，在每列中具有累积最小值。
-
康明(A,2)使用字符串中的连续元素A并返回一个大小与A，每行具有累积最小值。
康明 申报表 A 如果 昏暗 超过 ndims(A).
# nanflag — 缺失值的条件
+
"省略" （默认情况下）| "奥米特南" | "包括" | "包括"
例子：
向量中的累积最小值
Details
让我们找到一个大小随机整数向量的累积最小值 1 上 10.
import EngeeDSP.Functions: randi
v = randi([0,10],1,10)1×10 Matrix{Float64}:
9.0 2.0 8.0 2.0 10.0 3.0 2.0 2.0 6.0 5.0import EngeeDSP.Functions: cummin
M = cummin(v)1×10 Matrix{Float64}:
9.0 2.0 8.0 2.0 10.0 3.0 2.0 2.0 6.0 5.0矩阵列中的累积最小值
Details
让我们找到具有大小的矩阵的列的累积最小值 3×3.
A = [3 5 2; 1 6 3; 7 8 1]3×3 Matrix{Int64}:
3 5 2
1 6 3
7 8 1import EngeeDSP.Functions: cummin
M = cummin(A)3×3 Matrix{Float64}:
3.0 5.0 2.0
1.0 5.0 2.0
1.0 5.0 1.0矩阵行中的累积最小值
Details
让我们找到具有大小的矩阵的行的累积最小值 3×3.
A = [3 5 2; 1 6 3; 7 8 1]3×3 Matrix{Int64}:
3 5 2
1 6 3
7 8 1import EngeeDSP.Functions: cummin
M = cummin(A, 2)3×3 Matrix{Float64}:
3.0 3.0 2.0
1.0 1.0 1.0
7.0 7.0 1.0反向累积最小值
Details
在数组的第三维中计算累积最小值 2×2×3. 我们会指明方向 "反向" 来计算从第三维结束到开始的值。
A = cat([1 2; 3 4], [9 10; 11 12], [5 6; 7 8]; dims=3)2×2×3 Array{Int64, 3}:
[:, :, 1] =
1 2
3 4
[:, :, 2] =
9 10
11 12
[:, :, 3] =
5 6
7 8import EngeeDSP.Functions: cummin
M = cummin(A, 3, "reverse")2×2×3 Array{Float64, 3}:
[:, :, 1] =
1.0 2.0
3.0 4.0
[:, :, 2] =
5.0 6.0
7.0 8.0
[:, :, 3] =
5.0 6.0
7.0 8.0累积最小值，包括缺失值
Details
创建包含值的矩阵 南.
A = [3 5 NaN 4; 2 6 2 9; 1 3 0 NaN]3×4 Matrix{Float64}:
3.0 5.0 NaN 4.0
2.0 6.0 2.0 9.0
1.0 3.0 0.0 NaN计算矩阵的累积最小值，包括值 南. 对于包含任何值的矩阵列 南，累计最小值变得相等 南 只要遇到第一个值 南.
import EngeeDSP.Functions: cummin
M = cummin(A, "includenan")3×4 Matrix{Float64}:
3.0 5.0 NaN 4.0
2.0 5.0 NaN 4.0
1.0 3.0 NaN NaN