scipy.signal.

argrelmax#

scipy.signal.argrelmax(данные, ось=0, порядок=1, mode='clip')[источник]#

Вычислите относительные максимумы данные.

Параметры:

данныеndarray: Массив, в котором нужно найти относительные максимумы.
осьint, необязательный: Ось, по которой производится выбор данные. По умолчанию 0.
порядокint, необязательный: Сколько точек с каждой стороны использовать для сравнения, чтобы считать comparator(n, n+x) быть True.
modestr, optional: Как обрабатываются края вектора. Доступные опции: 'wrap' (циклический перенос) или 'clip' (обрабатывать переполнение как тот же элемент, что и последний (или первый)). По умолчанию 'clip'. См. numpy.take.

Возвращает:

экстремумыкортеж ndarrays: Индексы максимумов в массивах целых чисел. extrema[k] является массивом индексов оси k of данные. Обратите внимание, что возвращаемое значение является кортежем, даже когда данные является одномерным.

Смотрите также

argrelextrema, argrelmin, find_peaks

Примечания

Эта функция использует argrelextrema с np.greater в качестве компаратора. Поэтому требуется строгое неравенство с обеих сторон значения, чтобы считать его максимумом. Это означает, что плоские максимумы (шире одного сэмпла) не обнаруживаются. В случае 1-D данные find_peaks может использоваться для обнаружения всех локальных максимумов, включая плоские.

Добавлено в версии 0.11.0.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from scipy.signal import argrelmax
>>> x = np.array([2, 1, 2, 3, 2, 0, 1, 0])
>>> argrelmax(x)
(array([3, 6]),)
>>> y = np.array([[1, 2, 1, 2],
...               [2, 2, 0, 0],
...               [5, 3, 4, 4]])
...
>>> argrelmax(y, axis=1)
(array([0]), array([1]))