Python SciPy signal.argrelmin用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.signal.argrelmin 的用法。

用法:

scipy.signal.argrelmin(data, axis=0, order=1, mode='clip')#

计算数据的相对最小值。

参数 ：：

data： ndarray

在其中查找相对最小值的数组。

axis： 整数，可选

从数据中选择的轴。默认值为 0。

order： 整数，可选

每边有多少点用于比较认为comparator(n, n+x)为真。

mode： str，可选

如何处理向量的边。可用选项是‘wrap’(环绕)或‘clip’(将溢出视为与最后一个(或第一个)元素相同)。默认 ‘clip’。请参阅 numpy.take。

返回 ：：

extrema： ndarray 的元组

整数数组中最小值的索引。extrema[k]是轴索引的数组k的数据。请注意，即使在以下情况下，返回值也是一个元组数据是一维的。

注意：

该函数使用scipy.signal.argrelextrema以 np.less 作为比较器。因此，需要一个值的两边都严格不相等才能将其视为最小值。这意味着未检测到平坦最小值(超过一个样本宽度)。如果是一维数据 scipy.signal.find_peaks可用于检测所有局部最小值，包括平坦的最小值，通过使用否定调用它数据.

例子：

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