如何查找一维 Numpy 数组中的局部最大值和最小值？

使用 Numpy 定位一维数组中的局部最大值和最小值

识别一维 numpy 数组中的局部最大值和最小值是各种应用程序中的常见任务。虽然检查相邻元素是一种直观的方法，但 Numpy 提供了更全面、更可靠的解决方案。

Numpy 的 argrelextrema 函数

在 SciPy 0.11 及更高版本中，argrelextrema 函数可以有效地查找一维 numpy 数组中的局部最大值和最小值。它需要两个参数：

1. 数组：输入 numpy 数组。
2. 比较器：指定识别极值标准的比较函数（例如，np.greater 或 np.less） .

用法：

要查找局部最大值，请使用：

argrelextrema(x, np.greater)

要查找局部最小值，请使用：

argrelextrema(x, np.less)

输出

argrelextrema 函数返回一个元组，其中包含与极值对应的一维索引数组。这些索引可用于访问局部最大值或最小值的值。

示例：

考虑以下 numpy 数组：

x = np.random.random(12)

查找局部最大值和最小值的索引：

max_indices = argrelextrema(x, np.greater)[0]
min_indices = argrelextrema(x, np.less)[0]

检索实际值：

max_values = x[max_indices]
min_values = x[min_indices]

通过使用 Numpy 的 argrelextrema 函数，您可以准确识别 1D numpy 中的局部最大值和最小值数组，简化了这个常见任务。

以上是如何查找一维 Numpy 数组中的局部最大值和最小值？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！