import numpy as np from scipy.signal import argrelextrema # 读取数据 data = np.loadtxt('data.txt') # 提取y数据列 y = data[:, 0] # 提取局部最大值的索引 max_idx = argrelextrema(y, np.greater) # 根据索引提取局部最大值的x和y max_x = data[:, 1][max_idx] max_y = y[max_idx]忽略第一列

如果需要忽略TXT文件的第一列，可以在读取数据时使用`usecols`参数指定需要读取的列数。

修改后的代码如下：

import numpy as np
from scipy.signal import argrelextrema

# 读取数据，忽略第一列
data = np.loadtxt('data.txt', usecols=(1,))

# 提取局部最大值的索引
max_idx = argrelextrema(data, np.greater)

# 根据索引提取局部最大值的x和y
max_x = np.arange(len(data))[max_idx]
max_y = data[max_idx]

上述代码中，`usecols`参数指定只读取第二列数据，然后按照之前的方法提取局部最大值的索引和对应的x和y值。需要注意的是，此时`max_x`的值是从0开始的索引，如果需要对应的x值，可以使用`np.arange`函数生成一个从0开始的整数数组，然后根据索引提取相应的x值。