cupyx.scipy.signal.argrelmax#

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

计算 data 的相对最大值。

参数:

data (ndarray) – 要查找相对最大值的数组。
axis (int, 可选) – 从 data 中选择的轴。默认为 0。
order (int, 可选) – 用于比较两侧多少个点以认为 comparator(n, n+x) 为 True。
mode (str, 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）。默认为 'clip'。请参阅 cupy.take。

返回:

extrema – 整数数组中最大值的索引。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。

返回类型:

tuple 的 ndarrays

另请参阅

argrelextrema, argrelmin, find_peaks

注意

此函数使用 argrelextrema 并以 cupy.greater 作为比较器。因此，要将其视为最大值，它需要值两侧都存在严格的不等式。这意味着不会检测到平坦的最大值（宽度超过一个样本）。对于一维 data，可以使用 find_peaks 来检测所有局部最大值，包括平坦的最大值。

示例

>>> from cupyx.scipy.signal import argrelmax
>>> import cupy
>>> x = cupy.array([2, 1, 2, 3, 2, 0, 1, 0])
>>> argrelmax(x)
(array([3, 6]),)
>>> y = cupy.array([[1, 2, 1, 2],
...               [2, 2, 0, 0],
...               [5, 3, 4, 4]])
...
>>> argrelmax(y, axis=1)
(array([0]), array([1]))