scipy.signal.

argrelmax#

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

计算 data 的相对极大值。

参数:

datandarray: 要查找相对极大值的数组。
axisint, 可选: 从 data 中选择的轴。默认值为 0。
orderint, 可选: 在比较中，每一侧要使用多少个点来考虑 comparator(n, n+x) 为 True。
modestr, 可选: 向量边缘的处理方式。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）。默认值为 ‘clip’。请参阅 numpy.take。

返回:

extremandarray 元组: 整数数组中极大值的索引。extrema[k] 是 data 的轴 k 的索引数组。请注意，即使 data 是一维的，返回值也是一个元组。

另请参阅

argrelextrema, argrelmin, find_peaks

注意

此函数使用 argrelextrema 并以 np.greater 作为比较器。因此，它要求一个值两侧都存在严格不相等才能将其视为极大值。这意味着不会检测到平坦极大值（宽度超过一个采样）。对于一维 data，可以使用 find_peaks 来检测所有局部极大值，包括平坦的极大值。

在 0.11.0 版中添加。

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]))