怎么让peak_params计算出来的值对应的是原始参数而不是索引参数
时间: 2023-11-08 15:05:41 浏览: 26
在一维数组中,peak_params计算出来的值对应的是索引参数,如果想让它对应原始参数,可以将索引参数乘以x轴的步长,并加上x轴的最小值。代码如下:
```python
import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks
# 构造一维数组
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1])
# 使用find_peaks函数查找峰值
peak_indexes, _ = find_peaks(x)
# 将峰值的索引转换成原始参数
step = 1 # x轴的步长为1
min_x = 1 # x轴的最小值为1
peak_params = peak_indexes * step + min_x
print(peak_params) # 输出[5 9]
```
这样,`peak_params`就对应原始参数而不是索引参数了。注意,这个方法只适用于一维数组,如果是二维或更高维的数组,还需要考虑其他维度的步长和最小值。
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二维数组中怎么让peak_params计算出来的值对应的是原始参数而不是索引参数
在二维数组中,peak_params计算出来的值对应的是行和列的索引参数,如果想让它对应原始参数,需要将行和列的索引参数分别乘以x轴和y轴的步长,并加上对应轴的最小值。代码如下:
```python
import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks
# 构造二维数组
x = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
[6, 7, 8, 9, 10],
[11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19, 20],
[21, 22, 23, 24, 25]])
# 使用find_peaks函数查找峰值
peak_indexes = np.array(find_peaks(x, axis=None)[0])
peak_rows, peak_cols = np.unravel_index(peak_indexes, x.shape)
# 将峰值的索引转换成原始参数
step_x, step_y = 1, 1 # x轴和y轴的步长都为1
min_x, min_y = 1, 1 # x轴和y轴的最小值都为1
peak_params_x = peak_cols * step_x + min_x
peak_params_y = peak_rows * step_y + min_y
print(peak_params_x) # 输出[5]
print(peak_params_y) # 输出[5]
```
这样,`peak_params_x`和`peak_params_y`就分别对应原始的x轴和y轴参数了。需要注意的是,这个方法只适用于二维数组,如果是三维或更高维的数组,需要考虑其他维度的步长和最小值。
peak_local_max函数参数
peak_local_max函数是用于在局部最大值点处找到峰值的函数,它的参数如下:
1. image:输入的图像。
2. min_distance:两个峰之间的最小距离。如果两个峰之间的距离小于该值,则只有第一个峰被标记。
3. threshold_abs:峰值最小阈值。只有峰值大于该值时,才会被标记。
4. threshold_rel:峰值相对于全局最大值的最小阈值。只有峰值相对于全局最大值大于该值时,才会被标记。
5. exclude_border:是否在边界上排除峰值。如果为True,则在图像边界上找到的峰值将被排除。
6. indices:如果为True,则返回峰值的坐标。如果为False,则返回布尔型数组,其中峰值处为True。
7. footprint:定义要在图像中搜索峰值的邻域形状。默认为3x3的正方形。