scipy.signal.

argrelmin#

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

计算 data 的相对最小值。

参数:

datandarray: 要在其中查找相对最小值的数组。
axisint, 可选: 从中选择 data 的轴。默认为 0。
orderint, 可选: 比较时在每一侧使用的点数，以使 comparator(n, n+x) 为 True。
modestr, 可选: 向量边缘的处理方式。可用选项包括 'wrap'（环绕）或 'clip'（将溢出视为与最后一个（或第一个）元素相同）。默认为 'clip'。参见 numpy.take。

返回:

extremandarray 的元组: 整数数组中最小值的索引。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, argrelmax, find_peaks

备注

此函数使用 argrelextrema 并以 np.less 作为比较器。因此，它要求值两侧严格不相等才能将其视为最小值。这意味着不会检测到平坦最小值（宽度超过一个样本）。对于一维 data，可以通过对 data 取反后调用 find_peaks 来检测所有局部最小值，包括平坦最小值。

0.11.0 版本新增。

示例

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