scipy.signal.

argrelmin#

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

計算 data 的相對極小值。

參數:

datandarray: 在其中尋找相對極小值的陣列。
axisint，選擇性: 從 data 中選擇的軸。預設值為 0。
orderint，選擇性: 用於比較的每一側點數，以判斷 comparator(n, n+x) 是否為 True。
modestr，選擇性: 向量邊緣的處理方式。可用選項為 ‘wrap’ (環繞) 或 ‘clip’ (將溢位視為與最後一個（或第一個）元素相同)。預設值 ‘clip’。請參閱 numpy.take。

回傳值:

extremandarray 元組: 整數陣列中極小值的索引。extrema[k] 是 data 的軸 k 的索引陣列。請注意，即使 data 為 1 維，回傳值仍為元組。

另請參閱

argrelextrema, argrelmax, find_peaks

註解

此函數使用 argrelextrema 並以 np.less 作為比較器。因此，它需要一個值的兩側都嚴格不相等，才將其視為最小值。這表示不會偵測到平坦的最小值（寬度超過一個樣本）。若為一維 data，則可以使用 find_peaks 來偵測所有局部最小值，包括平坦的最小值，方法是對 data 取負值後呼叫它。

在 0.11.0 版本中新增。

範例

>>> 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]))