主要内容

孜然芹

累计最低

所有的页面崩溃

语法

M =孜然芹(A)
M =孜然芹(暗)
M =孜然芹(___、方向)
M =孜然芹(___nanflag)

描述

例子

米=孜然芹(一个)返回累积的最小元素一个。默认情况下,孜然芹(A)运行在第一维度的数组大小不等于1。

  • 如果一个是一个矢量,然后呢孜然芹(A)返回一个包含累积向量相同大小的最小值一个。

  • 如果一个是一个矩阵,然后呢孜然芹(A)返回一个包含累积矩阵相同大小的最小值在每一列的一个。

  • 如果一个是一个多维数组,那么孜然芹(A)返回一个数组包含累积相同大小的最小值在第一个数组的维数一个的大小不等于1。

例子

米=孜然芹(一个,昏暗的)沿着维度返回累积的最小值昏暗的。例如,如果一个是一个矩阵,然后呢孜然芹(2)返回累积沿着一排排的最小值一个。

例子

米=孜然芹(___,方向)(可选)指定的方向使用任何以前的语法。您必须指定一个可选地,可以指定昏暗的。例如,孜然芹(2“反向”)返回的累积最小值一个从结束开始工作的第二个维度一个。

例子

米=孜然芹(___,nanflag)指定是否包括省略南值计算的任何以前的语法。孜然芹(A,“includenan”)包括所有南在计算值孜然芹(A,“omitnan”)忽略了它们。

例子

全部折叠

打开生活的脚本

找到一个1-by-10向量的累积最小值的随机整数。

v =兰迪([0,10],1,10)
v =1×108 9 10 6 1 3 6 10 10
M =孜然芹(v)
M =1×108 8 1 1 1 1 1 1 1 1
打开生活的脚本

找到累积3 x3的列矩阵的最小值。

一个= [3 5 2;1 6 3;7 8 1]
一个=3×33 5 3 2 1 6 7 8 1
M =孜然芹(A)
M =3×33 5 1 2 5 1 2 5 1
打开生活的脚本

找到累积3×3的矩阵最小值的行。

一个= [3 5 2;1 6 3;7 8 1]
一个=3×33 5 3 2 1 6 7 8 1
M =孜然芹(2)
M =3×33 3 2 1 1 1 7 7 1
打开生活的脚本

计算累积2-by-2-by-3数组的最小值在第三维度。指定方向作为“反向”工作从第三维的结束开始。

=猫([1 2;3 4],[9 10;11 12]、[5 6;7 8])
= (::1)= 1 2 3 4 (:,:2)= 9 10 11 12 (:,:,3)= 5 6 7 8
M =孜然芹(3“反向”)
M = M (:: 1) = 1 2 3 4 M (:,: 2) = 5 6 7 8 M (:,:, 3) = 5 6 7 8
打开生活的脚本

创建一个向量包含南值和计算累积的最小值。默认情况下,孜然芹忽略了南值。

一个=(3 5南9 0 NaN);M =孜然芹(A)
M =1×63 3 3 3 0 0

如果你包括南值计算,累计最低南一旦第一个南价值一个遇到。

M =孜然芹(,“includenan”)
M =1×63 3南南南南

输入参数

全部折叠

输入数组,指定为一个向量,矩阵,或多维数组。对于复杂的元素,孜然芹比较元素的大小。如果大小相等,孜然芹也比较相位角度。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑|持续时间
复数的支持:金宝app是的

维操作,指定为一个正整数标量。如果没有指定值,默认的是第一个数组维度的大小不等于1。

考虑输入一个二维数组,一个:

  • 孜然芹(1)连续工作列的元素一个并返回一个同样大小的数组一个累积的每一列的最小值。

  • 孜然芹(2)连续工作元素的行一个并返回一个同样大小的数组一个在每一行中累积的最小值。

孜然芹返回一个如果昏暗的大于ndims (A)。

方向的累积,指定为“前进”(默认)或“反向”。

  • “前进”作品从1来结束积极的维度。

  • “反向”作品从结束来1积极的维度。

数据类型:字符

南条件,指定为以下值之一:

  • “omitnan”——忽略所有南在输入值。如果输入连续领先南值,然后孜然芹返回南在相应的输出的元素。例如,孜然芹([南7 13 6],“omitnan”)返回行向量(南7 7 6)。

  • “includenan”——包括南值从输入计算累积最小值时,导致南在输出值。

数据类型:字符

输出参数

全部折叠

累积的最小值,返回为一个向量,矩阵,或多维数组。的大小和数据类型米是相同的吗一个。

提示

  • 的“反向”选择在许多累积函数允许快速定向计算不需要翻转或反映了输入数组。

扩展功能

C / c++代码生成
生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。

GPU的代码生成
生成NVIDIA的CUDA®代码®GPU使用GPU编码器™。

另请参阅

|||||

介绍了R2014b

MATLAB的文档

金宝app

用MATLAB引入深度学习

用MATLAB引入深度学习

下载电子书