cupyx.scatter_min#

cupyx.scatter_min(a, slices, value)[source]#

将由索引指定的元素的最小值存储到数组中。

它将由 slices 索引的 value 数组中元素的最小值存储到 a 中。如果所有索引都指向不同的位置，则 scatter_min() 的操作等同于 a[slices] = cupy.minimum(a[slices], value)。如果多个元素指向同一个位置，scatter_min() 会将所有这些值中的最小值存储到 a 的给定索引处，并且也会考虑 a 的初始元素。

请注意，就像数组索引一样，负索引被解释为从数组末尾开始计数。

另请注意，scatter_min() 的行为与 numpy.minimum.at() 完全相同。

示例

>>> import numpy
>>> import cupy
>>> a = cupy.zeros((6,), dtype=numpy.float32)
>>> i = cupy.array([1, 0, 1, 2])
>>> v = cupy.array([1., 2., 3., -1.])
>>> cupyx.scatter_min(a, i, v);
>>> a
array([ 0.,  0., -1.,  0.,  0.,  0.], dtype=float32)
参数:

  • a (ndarray) – 用于存储结果的数组。

  • slices – 可以是整数、切片、省略号、numpy.newaxis、整数数组或布尔数组，或者它们的元组。它适用于 cupy.ndarray.__getitem__() 和 cupy.ndarray.__setitem__() 中使用的切片。

  • v (类似数组) – 用于参考的数组。