cupyx.scipy.signal.argrelmax

cupyx.scipy.signal.argrelmax(data, axis=0, order=1, mode='clip')

计算 data 的相对极大值。

参数:

• data (ndarray) – 要在其中找到相对最大值的数组。

• axis (int, optional) – 要从 data 中选择的轴。默认为 0。

• order (int, optional) – 在比较时，每边使用多少个点来考虑 comparator(n, n+x) 为 True。

• mode (str, optional) – 如何处理向量边缘。可用选项有 ‘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’。参见 cupy.take。

返回:

extrema – 整数数组中最大值的索引。 extrema[k] 是 data 的第 k 轴的索引数组。 请注意，即使 data 是一维的，返回值也是一个元组。

返回类型:

tuple of ndarrays

参见

argrelextrema, argrelmin, find_peaks

备注

此函数使用 argrelextrema 并结合 cupy.greater 作为比较器。因此，它要求一个值的两侧都存在严格的不等式才能将其视为最大值。这意味着平坦的最大值（宽度超过一个样本）不会被检测到。对于一维 data，可以使用 find_peaks 来检测所有局部最大值，包括平坦的那些。

示例

>>> from cupyx.scipy.signal import argrelmax
>>> import cupy
>>> x = cupy.array([2, 1, 2, 3, 2, 0, 1, 0])
>>> argrelmax(x)
(array([3, 6]),)
>>> y = cupy.array([[1, 2, 1, 2],
...               [2, 2, 0, 0],
...               [5, 3, 4, 4]])
...
>>> argrelmax(y, axis=1)
(array([0]), array([1]))