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: 要从中选择 data 的轴。默认为 0。
orderint，可选: 用于比较的每侧的点数，以考虑 comparator(n, n+x) 为 True。
modestr，可选: 如何处理向量的边缘。可用选项为“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”。请参阅 numpy.take。

返回:

extremandarray 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

注释

此函数使用 argrelextrema 和 np.less 作为比较器。因此，它要求一个值的两侧都严格不等才能将其视为最小值。这意味着不会检测到平坦的最小值（宽度超过一个样本）。在 1-D data 的情况下，可以使用 find_peaks 检测所有局部最小值，包括平坦的最小值，方法是使用取反的 data 调用它。

在 0.11.0 版本中添加。

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]))