scipy.signal.

argrelmax#

scipy.signal.argrelmax(data, axis=0, order=1, mode='clip')[源代码][源代码]#

计算 data 的相对极大值。

参数:

数据ndarray: 要在其中找到相对最大值的数组。
轴int, 可选: 要从 data 中选择的轴。默认值为 0。
顺序int, 可选: 在比较时，每边使用多少个点来考虑 comparator(n, n+x) 为 True。
模式str, 可选: 如何处理向量的边缘。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 numpy.take。

返回:

极值ndarrays 的元组: 整数数组中最大值的索引。extrema[k] 是 data 的轴 k 的索引数组。请注意，即使 data 是 1 维的，返回值也是一个元组。

参见

argrelextrema, argrelmin, find_peaks

注释

此函数使用 argrelextrema 并结合 np.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，包括平坦的最大值。

Added in version 0.11.0.

示例

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