主要内容

康明

累计最低

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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）返回累积最小元素一个．默认情况下,孜然芹(A)沿着大小不等于1的第一个数组维数进行操作。

  • 如果一个是一个矢量，然后孜然芹(A)返回包含的累积最小值的相同大小的向量一个．

  • 如果一个是一个矩阵，然后孜然芹(A)的每个列中包含累积最小值的相同大小的矩阵一个．

  • 如果一个那是一个多维数组孜然芹(A)返回相同大小的阵列，其沿第一阵列尺寸包含累积最小值一个谁的尺寸不等于1。

例子

米=孜然芹(一个，昏暗的）沿维度返回累积最小值昏暗的．例如，如果一个是一个矩阵，然后康明（A，2）的行返回累积最小值一个．

例子

米=孜然芹(＿＿＿，方向）可选地使用前面的任何语法指定方向。您必须指定一个并且，可选地，可以指定昏暗的．例如,康明（A，2，'反向'）的累积最小值一个通过从结束到第二个维度的开始一个．

例子

米=孜然芹(＿＿＿，nanflag.）指定是否包含或省略南值，该值来自之前任何一种语法的计算。康明（A，'IncludeNan'）包括所有南计算中的值孜然芹(A,“omitnan”)忽略了它们。

例子

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求一个1乘10的随机整数向量的累积最小值。

v =兰迪([0,10],1,10)
v =1×108 9 1 10 6 1 3 6 10 10
M =孜然芹(v)
M =1×108 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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求一个3 × 3矩阵的列的累积最小值。

a = [3 5 2;1 6 3;7 8 1]
一个=3×33 5 2 1 6 3 7 8 1
M =孜然芹(A)
M =3×33 5 2 1 5 2 1 5 1
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求一个3 × 3矩阵的行的累积最小值。

a = [3 5 2;1 6 3;7 8 1]
一个=3×33 5 2 1 6 3 7 8 1
M =孜然芹(2)
M =3×33 3 2 1 1 1 7 7 1
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计算一个2 × 2 × 3数组的第三维的累积最小值。指定方向作为“反向”从第三维的结尾到开始。

a =猫（3，[[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
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创建包含以下内容的矢量南值并计算累积最小值。默认情况下,康明忽略了南值。

a = [3 5 nan 9 0 nan];M =孜然芹(A)
M =1×63 3 3 3 0 0

如果你包括南计算中的值，然后累积最小值变为南和第一次一样南价值一个遇到。

M =孜然芹(,“includenan”）
M =1×63 3南南南南

输入参数

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输入数组，指定为矢量、矩阵或多维数组。对于复杂的元素,康明比较元素的幅度。如果大小相等，康明还比较了相位角。

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

维度运行，指定为正整数标量。如果没有指定值，则默认值是第一个数组维度，其大小不等于1。

考虑二维输入数组，一个：

  • 康明（A，1）在列中的连续元素上工作一个并返回与的大小相同的数组一个在每列中的累积最小值。

  • 康明（A，2）在行的连续元素上工作一个并返回与的大小相同的数组一个每行中的累积最小值。

康明返回一个如果昏暗的大于ndims (A)．

累积方向，指定为“前进”(默认)或“反向”．

  • “前进”作品从1来结束主动维度。

  • “反向”作品从结束来1主动维度。

数据类型:char

南条件，指定为以下值之一:

  • “omitnan”- 忽略所有南值。如果输入有连续的前导南值,然后康明返回南在相应的元素中输出。例如,cummin cummin cummin cummin cummin cummin cummin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，得到南输出中的值。

数据类型:char

输出参数

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累积最小值，作为向量，矩阵或多维数组返回。尺寸和数据类型米与那些相同一个．

尖端

  • 的“反向”选项在许多累积函数允许快速方向计算，而不需要翻转或反射输入数组。

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

GPU的代码生成
使用GPU Coder™为NVIDIA®GPU生成CUDA®代码。

另请参阅

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与Matlab引入深度学习

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