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敏

数组的最小元素。

库::`工程师`

语法

函数调用

  • [参数:M]=min(<参数:A>>) — 返回数组的最小元素。

    • 如果 [参数:A] -矢量，然后 min(<参数:A>>) 返回最小值 [参数:A].

    • 如果 [参数:A] -矩阵，然后 min(<参数:A>>) -vector-包含每列最小值的行 [参数:A].

    • 如果 [参数:A] -一个多维数组，然后 min(<参数:A>>) 它在第一个维度上运行 [参数:A]，其大小不等于 1 将元素视为向量。 大小 [参数:M] 在这个维度中，它变得等于 1，而所有其他维度的维度保持与in相同 [参数:A]. 如果 [参数:A] -一个空数组，其第一维长度为零，则 [参数:M] -大小相同的空数组 [参数:A].

  • [参数:M]=min(<参数:A>>,[],<参数:dim>>) — 按维度返回最小元素 [参数:暗淡]. 例如，如果 [参数:A] -矩阵，然后 min(<参数:A>>,[],2) 返回包含每行最小值的列向量。

  • [参数:M]=min(<参数:A>>,[],<参数:vecdim>>) — 返回向量中指定的维度的最小值 [参数:vecdim]. 例如，如果 [参数:A] -矩阵，然后 min([参数:A],[],[1 2]) 返回矩阵所有元素的最小值 [参数:A] 由于矩阵的每个元素都包含在由维度定义的数组层中 1 和 2.

  • [参数:M]=min([参数:A], [], _, [参数：missingflag]） — 还指定如何处理任何先前语法选项的缺失值。 例如, min(A,[],"includenan") 在计算最小值时包括所有缺失值。 默认情况下 min 排除缺失值。

  • [参数:C]=min(<参数:A>>,<参数:B>>,<参数:missingflag>>) — 还指定如何处理缺失值。

  • =min(,"ComparisonMethod",method) — 还指定了一种比较任何先前语法选项的元素的方法。 例如，对于向量 <参数:A>=[-12-9] 语法 min(A,[],"ComparisonMethod","abs") 将[Argument:a]元素的绝对值进行比较，并返回最小值 -1.

争论

输入参数

# 一个 — 输入数据

+ 标量,标量 | 向量资料 | 矩阵 | 多维数组

Details

输入指定为标量、矢量、矩阵或多维数组的数据。

  • 如果 A 是复数，则 最小(A) 返回绝对值最小的复数。 如果值相等，则 最小(A) 返回绝对值最小、相位角最小的值。

  • 如果 A -一个标量，然后 最小(A) 申报表 A.

  • 如果 A -大小的空数组 0 上 0 然后 最小(A) 它也将是一个空数组。

数据类型

漂浮物32, 漂浮64, Int8, Int16, Int32, Int64, UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, 布尔</无翻译> 支持复数::是

# 昏暗 — 执行操作的测量

+ 标量,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.

尺寸 昏暗 指定长度缩减为的维度 1. 大小 尺寸(<参数:M>>,暗淡) 等于 1，而所有其他维度的维度保持不变，除非 尺寸(<参数:A>>,暗淡) 不等于 0. 如果 尺寸(<参数:A>>,暗淡) 等于 0，则函数 min([参数:A],暗淡) 返回大小相同的空数组 [参数:A].

考虑输入矩阵 [参数:A] 大小 上 :

  • min(<参数:A>>,[],1) 计算矩阵每列中元素的最小值 [参数:A] 并返回大小的向量字符串 1 上 .

min 1

  • min([参数:A],[],2) 计算矩阵每行中元素的最小值 [参数:A] 并返回大小的列向量 1 上 .

min 2

# vecdim — 测量向量

+ 向量资料

Details

维的向量定义为正整数的向量。 每个元素表示输入数组的一个维度。 在指定的操作测量中，输出数据的长度为 1，而其他维度保持不变。

考虑输入数组 A 大小 2×3×3. 然后 std(A,0,[12]) 返回大小的数组 1×1×3，其中的元素是为每个层计算的最小值 [参数:A].

std 3 cn

# missingflag — 缺失值的条件

+ "omitnan" （默认情况下）| "包括"

Details

缺失值的条件，设置为:

  • "包括" -考虑到输入数据中的缺失值。 如果工作维度中缺少任何元素，则在 [参数:M] 也失踪了;

  • "omitnan" -忽略输入数据中的缺失值，并从较小数量的点计算最小值。 如果工作维度中的所有元素都丢失，那么在 [参数:M] 也不见了。

# B — 其他输入数据

+ 标量,标量 | 向量资料 | 矩阵 | 多维数组

Details

其他输入数据，指定为标量、矢量、矩阵或多维数组。 输入数据 [参数:A] 和 B 它们必须是相同的大小或具有兼容的大小（例如, [参数:A] -矩阵尺寸 上 ，而 B -大小的标量或向量字符串 1 上 ).

  • 如果 [参数:A] 和 B -数组，那么它们必须具有相同的数据类型，除非其中一个是类型 漂浮64. 在这种情况下，另一个数组的数据类型可能是 漂浮物32 或任何整数类型。

数据类型

漂浮物32, 漂浮64, Int8, Int16, Int32, Int64, UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, 布尔</无翻译> 支持复数::是

# 方法 — 比较方法

+ "汽车" （默认情况下）| "真实" | "abs"

Details

输入数据的比较方法，由以下值之一指定:

  • "汽车" -为 [参数:A] 按值比较元素 真实(<参数:A>>) 如果 [参数:A] 一个实数，并按值 abs(<参数:A>>) 如果 [参数:A] 综合;

  • "真实" -为 [参数:A] 按值比较元素 真实(<参数:A>>) 如果 [参数:A] 真实的或复杂的。 如果元素 [参数:A] 如果它们具有相等的实部，则使用函数来解析匹配 imag(<参数:A>>);

  • "abs" -为 [参数:A] 按值比较元素 abs(<参数:A>>) 如果 [参数:A] 真实的或复杂的。 如果元素 [参数:A] 如果它们具有相等的绝对值，则该函数用于解析匹配项 角度(<参数:a>>) 在区间 .

输出参数

# M — 最小值

+ 标量,标量 | 向量资料 | 矩阵 | 多维数组

Details

作为标量、向量、矩阵或多维数组返回的最小值。 大小 尺寸(M,<参数:暗淡>>) 等于 1，而所有其他维度的维度与中相应维度的大小相匹配 [参数:A] 如果 尺寸(<参数:A>>,<参数:dim>>) 不等于 0. 如果 尺寸(<参数:A>>,<参数:dim>>) 等于 0 然后 M -大小相同的空数组 [参数:A].

# 我 — 索引

+ 标量,标量 | 向量资料 | 矩阵 | 多维数组

Details

作为标量、向量、矩阵或多维数组返回的索引。 论点 我 它与第一个输出参数的大小相同。

如果调用未指定 "线性" 然后 我 —这是工作测量的指标。 如果调用指定 "线性" 然后 我 包含线性索引 [参数:A] 对应的最小值。

如果最小元素出现不止一次，则 我 包含第一次出现的值的索引。

# C — 最小元素从 A 或 B
标量,标量 | 向量资料 | 矩阵 | 多维数组

Details

最小元素从 [参数:A] 或 [参数:B] 作为标量、向量、矩阵或多维数组返回。 大小 C 它是由维度的隐式扩展决定的 [参数:A] 和 [参数:B].

数据类型 C 取决于数据类型 [参数:A] 或 [参数:B]:

例子：

实向量的最小元素

Details

让我们创建一个向量并找到最小元素及其索引。

import EngeeDSP.Functions: min

A = [23, 42, 37, 15, 52]
M = min(A)
(M = 15, I = 4)

复向量的最小元素

Details

让我们创建一个复杂的向量并找到最小元素及其索引。

import EngeeDSP.Functions: min

A = [-2+2im, 4+1im, -1-3im]
M = min(A)
(M = -2 + 2im, I = 1)