Question

我知道这个问题属于峰值检测和there are answers available的范畴，但我认为我的问题非常简单，并且是指原理证明。

假设我生成了多个nxn 2D numpy浮点值数组，这些数组引用了nxn点（离散域）的常规网格：

myarray=
array([[ 0.82760819,  0.82113999,  0.811576  ,  0.80308705,  0.81231903,
         0.82296263,  0.78448964,  0.79308308,  0.82160627,  0.83475755,
         0.8580934 ,  0.8857617 ,  0.89901092,  0.92479025,  0.91840606,
         0.91029942,  0.88523943,  0.85798491,  0.84190422,  0.83350783,
         0.83520675],
       [ 0.84971526,  0.84759644,  0.81429419,  0.79936736,  0.81750327,
         0.81874686,  0.80666801,  0.82297348,  0.84980788,  0.85698662,
         0.87819988,  0.89572185,  0.89009723,  0.90347858,  0.89703473,
         0.90092666,  0.88362073,  0.86711197,  0.84791422,  0.83632138,
         0.83685225], ...] #you can generate any nxn array of random values

现在让我们将它们标准化：

peak_value=myarray.max()
norm_array=myarray/peak_value

然后找到峰的(x,y)坐标：

from collections import Counter
longit=[] #x values of the peak
latit=[] #y values of the peak
for x in range(myarray.shape[0]):
   for y in range(myarray.shape[1]):
      if norm_array[x][y]==1:
         longit.append(x)
         latit.append(y)

x=numpy.array(longit)
y=numpy.array(latit)

c=zip(x,y)
temp=Counter(elem for elem in c) #Counts the number of peaks in each (x,y) point in the 11x11 grid
d=dict(Counter(temp)) #Has the shape d={(x,y): number of peaks}

现在这只是2D numpy数组的单一实现。给定多个数组，问题是：

这是找到峰值（x，y）的正确方法吗？有没有更有效的方法？考虑可能存在多个峰值。

Answer 1

在C / C ++中，使用浮点数进行{711}被认为是危险的。

如果没有多个完全相同的长矛，您可以使用==：

numpy.argmax

如果您需要所有长矛，可以使用a = random.rand(13, 11) idx_unrolled = argmax(a) the_peak = a[idx_unrolled/11, idx_unrolled%11]获取i，j索引列表：

numpy.where

使用所需数量的i, j = where(a > 0.99*the_peak)来调整保证金。对于单精度浮点，它不会接近9。

最好的方法可能是[https://stackoverflow.com/a/19141711/774971]：

Python：2D numpy数组中峰的正确位置？

1 个答案: