Question

import numpy as np
from scipy import signal

data = np.array([[[*3, 2, 1, np.nan, np.nan],
              [22, 1, 1, 4, 4],
              [4, 2, 3, 3, 4],
              [1, 1, 4, 1, 5],
              [2, 4, 5, 2, 1]],

             [[*6, 7, 10, 6, np.nan],
              [np.nan, 7, 8, 6, 9],
              [6, 10, 9, 8, 10],
              [6, 8, 7, 10, 8],
              [10, 9, 9, 10, 8]],

             [[*6, 7, 10, np.nan, np.nan],
              [19, 19, 8, 6, 9],
              [6, 10, 9, 8, 10],
              [6, 8, 7, 10, 8],
              [10, 9, 9, 10, 8]],

             [[*6, 7, 10, 6, np.nan],
              [19, 21, 8, 6, 9],
              [6, 10, 9, 8, 10],
              [6, 8, 7, 10, 8],
              [10, 9, 9, 10, 8]],

             [[*12, 14, 12, 15, np.nan],
              [19, 11, 14, 14, 11],
              [13, 13, 16, 15, 11],
              [14, 15, 14, 16, 14],
              [13, 15, 11, 11, 14]]])

我想计算最小值。五个元素中的一个最小值，用星号表示，依此类推。因此，将有25个最小值导致5 * 5阵列大小。我尝试如下：

data = data.reshape(5,25)
minima = data[signal.argrelmin(data,axis=0,order=1)]
print minima

但是，跟随错误。请问。

IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type

Answer 1

注意：我的python现在正处于fritz状态，因此我无法对此进行测试。如果我出错了，请告诉我。

您的数据在重新变形为（5,25）时，沿着轴0都在增加。这意味着每个argrelmin没有相对最小值（数据，轴= 0），除非您指定mode ='wrap'。在这种情况下，每个向量的第一个元素将是最小的。但是，当向量中的所有元素都是NaN（确实出现在数据集中）或者最后一个元素是NaN时，这不一定是真的。由于argrelmin使用np.less进行比较（对于所有与NaNs的比较都会返回False），我猜你会在这些行中找不到最小值，无论你如何修改函数调用（尽管我还没有尝试过）。 / p>

总结：argrelmin返回空数组的原因是因为沿数据集的第一个轴没有相对最小值。另请注意，除非可以做出一些非常具体的假设（例如，数据正在增加，使用换行，并且没有nans），否则不保证您的数据集中有25个最小值。

这也是为什么在沿轴1应用argrelmin时返回27个元素的原因 - 有27个相对最小值。

例如，

规则：

3.，2.，1.，nan，nan，22.，1.，1.，4.，4.，4。， 2. ，3.，3， 4.，1.，1.，4.， 1。，5。， 2。，4.，5.，2.，1。

with wrap：

3.，2.，1.，nan，nan，22.，1.，1.，4.，4.，4。， 2. ，3.，3， 4.，1.，1.，4.， 1。，5.， 2。，4.，5.，2。， 1. < /强>

注意：看起来您可以让自己的比较器处理NaN并将其传递给argrelextrema，但您仍然需要处理所有NaN案例等。

Answer 2

您是否检查过哪些signal.argrelmin（）实际返回了您的（重塑）数据？您需要正确选择轴。举个简单的例子，

data = np.array([[19, 11, 14, 14, 10],[19,21,12,14,11]])
scipy.signal.argrelmin(data)

返回

(array([], dtype=float64), array([], dtype=float64))

然后给出您引用的IndexError。

scipy中的简单计算：minima

2 个答案: