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Numpy を使用して 1D 配列内の極大値と極小値を見つける
1D numpy 配列内の極大値と極小値を特定することは、さまざまなアプリケーションで一般的なタスクです。隣接する要素をチェックするのは直感的なアプローチですが、Numpy はより包括的で信頼性の高いソリューションを提供します。
Numpy の argrelextrema 関数
SciPy 0.11 以降では、argrelextrema 関数は効率的に実行できます。 1D numpy 配列で極大値と極小値の両方を見つけます。 2 つの引数を取ります:
使用法:
極大値を見つけるには、次を使用します。
argrelextrema(x, np.greater)
極小値を見つけるには、次を使用します:
argrelextrema(x, np.less)
出力
関数 argrelextrema は、極値に対応するインデックスの 1 次元配列を含むタプルを返します。これらのインデックスを使用して、極大値または極小値の値にアクセスできます。
例:
次の numpy 配列を考えてみましょう:
x = np.random.random(12)
極大値と極小値のインデックスの検索:
max_indices = argrelextrema(x, np.greater)[0] min_indices = argrelextrema(x, np.less)[0]
実際の値の取得:
max_values = x[max_indices] min_values = x[min_indices]
Numpy の argrelextrema 関数を使用すると、1D numpy で極大値と極小値を正確に識別できます。配列を使用すると、この一般的なタスクが簡素化されます。
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