自变量范围内的最大值和最小值

Question

根据@Peaceful James 的回答，我试图减少混淆。因此，编辑问题。

已编辑

我试图在自变量范围内找到最大值（和最小值），即 X。我的代码如下所示。注意，这只是一个代表性的功能。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import *

X = np.arange(2, 11, 0.2)

Z = np.zeros((len(X),1))

for i in range(0,len(X)):
    Z[i] = 0.1*np.sin(X[i]-5)

print(DataFrame(Z))
A = np.argmax(Z, axis = 0)
B = np.argmin(Z, axis = 0)

C = print("Maximum =",Z[A[0]])
D = print("Minimum =", Z[B[0]])

plt.plot(X,Z,'r-', linewidth = 2)
plt.xlabel('$X$ (-)')
plt.ylabel('$Z$ (-)')

1: A = np.argmax(Z, axis = 0) 最大值是 0.09995736 (index: (23,0)) 介于 X值 6 and 8。

2：A = np.argmin(Z, axis = 0) 最小值为 -0.09995736（索引：(7,0)），介于 X 值 2 and 4。但是，X 值 8 and 10 之间还有另一个最小值。我想知道是否有办法将 X 的某种上下限值传递给 np.argmin （或类似的命令）以获得 second 函数 Z.

的最小值

感谢任何帮助。谢谢！

Answer 1

使用numpy.argsort： https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.argsort.html

import numpy as np

X = np.arange(2, 11, 0.2)

Z = np.zeros((len(X),1))

for i in range(0,len(X)):
    Z[i] = 0.1*np.sin(X[i]-5)

C = np.argsort(Z, axis=0)
C = C.flatten()  # flatten because it is currently an array of 1-dim arrays.

print("Maximum =",Z[C[-1]])
print("Second Maximum =",Z[C[-2]])

print("Second Minimum =",Z[C[1]])
print("Minimum =",Z[C[0]])

自变量范围内的最大值和最小值

Maximum and minimum in a range of independent variable

python

arrays

numpy

max

min