python 如何在二维数组(矩阵)中找到局部最大值的索引？

xwbd5t1u 于 12个月前发布在 Python

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我创建了矩阵x：

import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.random.randint(10, size=(5, 5))

 x=array([[5, 0, 3, 3, 7],
   [9, 3, 5, 2, 4],
   [7, 6, 8, 8, 1],
   [6, 7, 7, 8, 1],
   [5, 9, 8, 9, 4]])

字符串
局部最大值索引应该是这样的：

array([[0, 1, 2, 2, 4, 4],
   [4, 0, 2, 3, 1, 3]])

型
我已经尝试了类似下面代码的方法来找到局部最大值，但我越来越困惑，甚至没有接近结果。

for i in range(0,5):
A12=np.r_[ x[1:-1][i] > x[:-2][i] , False]
result12= np.where(A12 == False)
result12=np.asarray(result12)
A22=np.r_[ x[i][1:-1][i] < x[2:][i] , True]
result22= np.where(A22 == True)
result22=np.asarray(result22)
print(np.intersect1d(result12, result22))

型

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/65170184/how-to-find-indices-of-local-maximum-in-a-2d-array-matrix

1条答案

按热度按时间

xriantvc1#

如果你检查它，我相信这将帮助你。我想到的是，你也可以把你的二维数组变成一个图像。像这样：

import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(0)
x = np.random.randint(10, size=(5, 5))
plt.matshow(x)

字符串
之后，您可以检查颜色以找到连贯性。您也可以尝试此操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

np.random.seed(0)
a = np.random.randint(10, size=(5, 5))
a += a[::-1,:]

fig = plt.figure()
ax2 = fig.add_subplot(122)
# 'nearest' interpolation - faithful but blocky
ax2.imshow(a, interpolation='nearest', cmap=cm.Greys_r)

plt.show()

型
输出将是：like this

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