python - 如何检查数组中至少五个元素的邻域是否满足标准？

Question

我有一个 numpy 数组，我检查是否低于阈值(平均值 - 3 * 标准差)的局部最小值。在这些最小值中，我想选择那些在至少五个点附近的值，这些点都低于阈值。如果某个邻域包含多个最小值，我想知道哪个最小值具有最低值。如何做到这一点并使其运行得相对较快？

代码类似于 B.M. 建议的代码。并不能完全满足我的需要。

from numpy import *

a=random.rand(10)
n = ones(7)
threshold=0.5
u=convolve(a<t,n,'same')

这就是它产生的结果:X数组([ 0.6034448 , 0.16098872 , 0.39563129 , 0.33611677 , 0.90138981 , 0.26088853、0.45720198、0.100786、0.47705187、0.15514734])你数组([ 3., 3., 4., 5., 6., 6., 6., 5., 5., 4.])

这表明索引 6 处的元素是低于阈值 6 个点的邻域的一部分。我猜它还计算了索引为 3 的元素，这是不理想的行为，因为位置 4 处的值 > 0.9。位置 9 处的元素声称位于 4 个元素的组中，而我会说它是一组5.

这是我当前的问题解决方案:

    layer = Xa
    while layer > overlap:
        if d[layer] > d[layer+1] and d[layer] > d[layer-1]:
            if layer > 300:
                threshold = threshold_free
            else:
                threshold = threshold_PBL
            if d[layer] <= threshold:
                upper_limit = layer
                lower_limit = layer

                k = 1
                kp = 0
                while kp < k and layer + kp < Xa:
                    kp = k
                    if d[layer+k] <= threshold:
                        upper_limit = layer + k
                        k += k
                k = 1
                kp = 0
                while kp < k and layer - kp > overlap:
                    kp = k
                    if d[layer-k] <= threshold:
                        lower_limit = layer - k
                        k += k

                transition_interval = upper_limit - lower_limit
                if transition_interval >= 5:
                    print layer, upper_limit, lower_limit, upper_limit - lower_limit
                    layer = lower_limit
                    if valid_time in layers:
                        layers[valid_time].append(layer)
                    else:
                        layers[valid_time] = [layer]
        layer -= 1

Answer 1

一些技巧:

from numpy import *
from matplotlib.pyplot import *
from scipy.signal import convolve2d 
from scipy.ndimage.filters import minimum_filter as mini

a=random.rand(100,100)
neighbours = ones((3,3))
threshold=0.2
u=convolve2d(a<threshold,neighbours,'same')
mins=((u>=6)*(a<threshold))
minis=mini(choose(mins,(1,a)),size=(3,3))==a

subplot(121);imshow(mins,cmap=cm.gray_r,interpolation='none')
subplot(122);imshow(minis,cmap=cm.gray_r,interpolation='none')

该脚本产生:

左图有 5 个邻居，右图只选择了最小值。如果您需要索引和值，请使用 inds=mask_indices(100,lambda x,k: minis) 和 a[inds] 。