如何在一维 Numpy 数组中查找局部最大值和最小值？

利用 Numpy 的 SciPy 模块定位一维 Numpy 数组中的局部最大值和最小值

寻求能够识别局部的 Numpy 或 SciPy 模块函数一维 Numpy 数组中的最大值和最小值，我们可以探索经过验证的Numpy 发行版中采用的解决方案。

使用 SciPy 极值检测函数的解决方案

对于 SciPy 安装版本为 0.11 或更高版本的实例，您可以利用 argrelextrema 函数：

import numpy as np
from scipy.signal import argrelextrema

x = np.random.random(12)

# Detect local maxima
maxima_indices = argrelextrema(x, np.greater)

# Detect local minima
minima_indices = argrelextrema(x, np.less)

此脚本生成包含索引的数组局部最大值或最小值。要检索相应的值，请利用：

maxima_values = x[maxima_indices[0]]
minima_values = x[minima_indices[0]]

SciPy.Signal 的替代选项

SciPy.signal 还提供用于处理最大值和最小值检测的专用函数：

• argrelmax：定位本地maxima
• argrelmin：定位局部最小值

使用这些方法来特定提取最大值或最小值。

示例输出

对于示例数组 [0.56660112, 0.76309473、0.69597908、0.38260156、0.24346445、0.56021785、0.24109326、0.41884061、0.35461957、0.54398472、 0.59572658, 0.92377974]，局部最大值和最小值的输出索引为：

• 最大值：[1, 5, 7]
• 最小值：[4, 6, 8]

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