scipy.signal.

argrelmin

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

计算 data 的相对极小值。

参数:

数据ndarray

要在其中找到相对最小值的数组。

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

整数数组中的最小值索引。extrema[k] 是 data 的第 k 轴的索引数组。请注意，即使 data 是 1 维的，返回值也是一个元组。

参见

argrelextrema, argrelmax, find_peaks

注释

此函数使用 argrelextrema 并结合 np.less 作为比较器。因此，它要求一个值的两侧都严格不等式才能视为最小值。这意味着平坦的最小值（宽度超过一个样本）不会被检测到。对于一维 data，可以通过调用 find_peaks 并使用取反的 data 来检测所有局部最小值，包括平坦的最小值。

Added in version 0.11.0.

示例

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>>> 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]))

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