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[英]How can I find the nearest distance between points in a 2D array and a 3D matrix grid?
[英]How can I find the critical points of a 2D array in python?
我有一个(960,960)阵列,我试图找到关键点,所以我可以找到局部极值。
我尝试过使用np.diff和np.gradient,但是我遇到了一些麻烦,我不确定要使用哪个函数。
np.diff提供了计算二阶diff的选项,但渐变没有。
我该如何获得关键点?
我试过了
diff = np.diff(storm, n=2)
dxx = diff[0]
dyy = diff[1]
derivative = dyy/dxx
我在这里遇到问题,因为dxx中的某些值等于零。
然后有选项
gradient = np.gradient(storm)
g2 = np.gradient(gradient)
但这会给我什么,我在找什么?
临界点是函数的一阶导数(或多维情况下的梯度)为0的点。因此,您应该检查函数的x和y-差异。 numpy
的diff
函数对于这种情况很有用。
因此,如果x-y方向上两个相邻元素之间的差异接近0,那么可以说该点是一个临界点。 假设你的功能是平滑的,那就是差异改变了它的符号(从负到正,反之亦然)。
# get difference in x- and y- direction
sec_grad_x = np.diff(storm,n=1,axis=0)
sec_grad_y = np.diff(storm,n=1,axis=1)
cp = []
# starts from 1 because diff function gives a forward difference
for i in range(1,n-1):
for j in range(1,n-1):
# check when the difference changes its sign
if ((sec_grad_x[i-1,j]<0) != (sec_grad_x[i-1+1,j]<0)) and \
((sec_grad_y[i,j-1]<0) != (sec_grad_y[i,j-1+1]<0)):
cp.append([i,j, storm[i,j]])
cp = np.array(cp)
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