scipy.ndimage.

экстремумы#

scipy.ndimage.экстремумы(входные данные, метки=None, index=None)[источник]#

Вычислить минимумы и максимумы значений массива по меткам, вместе с их позициями.

Параметры:

входные данныеndarray: N-мерные данные изображения для обработки.
меткиndarray, необязательно: Метки признаков во входных данных. Если не None, должны иметь ту же форму, что и входные данные.
indexint или последовательность ints, необязательно: Метки для включения в вывод. Если None (по умолчанию), все значения где ненулевые метки используются.

Возвращает:

минимумы, максимумыint или ndarray: Значения минимумов и максимумов в каждом признаке.
min_positions, max_positionsкортеж или список кортежей: Каждый кортеж дает N-мерные координаты соответствующего минимума или максимума.

Смотрите также

maximum, minimum, maximum_position, minimum_position, center_of_mass

Примеры

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1, 2, 0, 0],
...               [5, 3, 0, 4],
...               [0, 0, 0, 7],
...               [9, 3, 0, 0]])
>>> from scipy import ndimage
>>> ndimage.extrema(a)
(0, 9, (0, 2), (3, 0))

Обрабатываемые признаки могут быть указаны с помощью метки и index:

>>> lbl, nlbl = ndimage.label(a)
>>> ndimage.extrema(a, lbl, index=np.arange(1, nlbl+1))
(array([1, 4, 3]),
 array([5, 7, 9]),
 [(0, 0), (1, 3), (3, 1)],
 [(1, 0), (2, 3), (3, 0)])

Если индекс не задан, ненулевые метки обрабатываются:

>>> ndimage.extrema(a, lbl)
(1, 9, (0, 0), (3, 0))