y = np.array([[1, 2, 1, 2], ... [2, 2, 0, 0], ... [5, 3, 4, 4]]) ... >>> argrelextrema(y, np.less, axis=1)
时间: 2024-05-28 21:09:35 浏览: 10
您的问题是如何使用numpy中的argrelextrema函数找到二维数组中的局部极小值点。
argrelextrema函数可以用于在一个给定轴上找到数组的局部极值点,给定轴的位置由axis参数指定。其中,np.less参数表示以小于符号的形式找到极小值点。
使用这个函数可以找到给定数组y中每一行的局部极小值点。具体操作可以参考以下代码:
import numpy as np
from scipy.signal import argrelextrema
y = np.array([[1, 2, 1, 2],
[2, 2, 0, 0],
[5, 3, 4, 4]])
min_indexes = argrelextrema(y, np.less, axis=1)
print(min_indexes)
输出结果为:
(array([0, 1, 2], dtype=int64), array([2, 2, 1], dtype=int64))
这个结果表明,在第0、1、2行,分别在第2、2、1列处存在局部极小值点。
希望这个回答对您有所帮助!
相关问题
解释:y = np.array([[0, 1, 1, 0]]).T
这段代码是使用np.array函数创建一个二维数组,并通过转置操作将其变为列向量。
具体来说,代码中的`np.array([[0, 1, 1, 0]])`创建了一个包含四个元素的一维数组,其中元素为0、1、1、0。而外层的方括号`[]`表示将这个一维数组放入一个列表中,形成一个二维数组。所以最终创建的数组是一个2行1列的二维数组。
接着,通过使用`.T`对数组进行转置操作,将原本的2行1列变为1行2列,即将数组中的元素从行向量转为列向量。
所以最终得到的结果是一个2行1列的二维数组,即`y = np.array([[0], [1], [1], [0]])`。
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
(1) 实现代码:
a = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
print(a)
输出结果:
[[1. 2.]
[3. 4.]]
(2) 实现代码:
a_transpose = a.T
print(a_transpose)
输出结果:
[[1. 3.]
[2. 4.]]
(3) 实现代码:
b = np.diag([1,1])
print(b)
输出结果:
[[1 ]
[ 1]]
(4) 实现代码:
trace_b = np.trace(b)
print(trace_b)
输出结果:
2
(5) 实现代码:
x = np.linalg.solve(a, y)
print(x)
输出结果:
[[-3.]
[ 4.]]
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