np.argmin(np.abs(freqs - j * f1))这是什么意思
时间: 2024-02-26 20:51:42 浏览: 28
`np.argmin(np.abs(freqs - j * f1))` 是一个用于计算信号频谱中某个谐波分量对应的频率索引的代码。具体来说,`np.abs(freqs - j * f1)` 是计算信号频谱中每个频率与目标谐波频率之间的差值,并取绝对值;`np.argmin` 则是找到这些差值中的最小值对应的索引。最终得到的索引即为信号频谱中与目标谐波频率最接近的频率的位置。
需要注意的是,这里使用的是 `np.abs` 而不是 `np.absolute`,是因为 `np.abs` 可以同时处理实数和复数,而 `np.absolute` 只能处理复数。在本例中,信号频谱是复数,因此需要使用 `np.abs`。
相关问题
python np.argmin
`np.argmin` is a NumPy function that returns the indices of the minimum values along an axis of an array.
Syntax: `np.argmin(a, axis=None, out=None)`
Parameters:
- `a`: input array
- `axis`: the axis along which to find the minimum value. If not specified, the entire array will be flattened and the index of the minimum value will be returned.
- `out`: optional output array in which to place the result. If provided, the shape must be identical to the output shape.
Returns:
- If `axis` is None, a single integer indicating the index of the minimum value in the flattened array is returned.
- If `axis` is specified, an array of indices is returned, with the same shape as `a` except for the specified axis, which is replaced by a scalar index.
Example:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[4, 2, 1],
[3, 5, 6]])
# Returns the index of the minimum value in the flattened array
print(np.argmin(arr)) # Output: 2 (index of value 1)
# Returns the index of the minimum value along axis 0 (column-wise)
print(np.argmin(arr, axis=0)) # Output: [1 0 0] (indices of minimum values in each column)
# Returns the index of the minimum value along axis 1 (row-wise)
print(np.argmin(arr, axis=1)) # Output: [2 0] (indices of minimum values in each row)
```
np.argmin和torch.min的区别
`np.argmin` 和 `torch.min` 是用于找到张量中最小值的索引的函数,但它们来自不同的库,具有一些区别。
`np.argmin` 是 NumPy 库中的函数,用于在 NumPy 数组中找到最小值的索引。它的使用方式如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([5, 2, 8, 1, 9])
min_index = np.argmin(arr)
print(min_index) # 输出:3
```
在这个例子中,我们定义了一个 NumPy 数组 `arr`,并使用 `np.argmin(arr)` 找到了最小值的索引。输出结果为 3,表示最小值在数组中的索引位置。
`torch.min` 是 PyTorch 库中的函数,用于在 PyTorch 张量中找到最小值的索引。它的使用方式如下:
```python
import torch
tensor = torch.tensor([5, 2, 8, 1, 9])
min_value, min_index = torch.min(tensor, dim=0)
print(min_index.item()) # 输出:3
```
在这个例子中,我们定义了一个 PyTorch 张量 `tensor`,并使用 `torch.min(tensor, dim=0)` 找到了最小值的索引。输出结果为 3,表示最小值在张量中的索引位置。
需要注意的是,`torch.min` 函数在返回最小值索引时会返回一个张量,并且我们需要使用 `.item()` 方法将其转换为标量值。而 `np.argmin` 直接返回最小值索引的标量值。
此外,`torch.min` 还可以指定 `dim` 参数来沿着特定的维度进行最小值的计算。这使得我们可以在多维张量中找到每个维度的最小值索引。
总结起来,`np.argmin` 是 NumPy 库中用于找到 NumPy 数组中最小值索引的函数,而 `torch.min` 是 PyTorch 库中用于找到 PyTorch 张量中最小值索引的函数,并且支持沿着不同维度进行计算。
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