如何使用 SciPy 的 `argrelextrema` 函数有效检测 1D Numpy 数组中的局部最大值和最小值？

使用 SciPy 进行一维 Numpy 数组中的局部极值检测

在一维数值数组中查找局部最大值和最小值是数据中的一项常见任务分析。虽然简单的方法可能涉及将元素与其邻居进行比较，但建议使用已建立的算法作为流行科学计算库的一部分。

这样的库之一是 SciPy，它提供了 argrelextrema 函数用于在一维中定位局部极值数组。该函数可以与最大值和最小值一起使用，使其成为一种通用的解决方案。使用方法如下：

import numpy as np
from scipy.signal import argrelextrema

# Example 1D array
x = np.random.random(12)

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

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

argrelextrema 函数返回一个元组，其中包含带有局部极值索引的数组。请注意，这些只是输入数组中的索引，而不是实际值。要获取相应的值，请使用：

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

为了方便起见，SciPy 还提供了独立函数 argrelmax 和 argrelmin 来分别查找最大值和最小值。

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