如何找到一组2D互相关函数的相关峰值和坐标？给定一个3D ndarray，其中包含一组2D互相关函数。查找最大（峰值）值及其坐标（x和y索引）的有效方法是什么？
下面的代码可以完成工作，但我认为它的效率很低。
import numpy as np
import numpy.matlib
ccorr = np.random.rand(7,5,5)
xind = ccorr.argmax(axis=-1)
mccorr = ccorr[np.matlib.repmat(np.arange(0,7)[:,np.newaxis],1,5),np.matlib.repmat(np.arange(0,5)[np.newaxis,:],7,1), xind]
yind = mccorr.argmax(axis=-1)
xind = xind[np.arange(0,7),yind]
values = mccorr[np.arange(0,7),yind]
print("cross-correlation functions (z,y,x)")
print(ccorr)
print("x and y indices of the maximum values")
print(xind,yind)
print("Maximum values")
print(values)
您将希望展平正在搜索的尺寸，然后使用unravel_index和take_along_axis分别获取坐标和值。
ccorr = np.random.rand(7,5,5)
cc_rav = ccorr.reshape(ccorr.shape[0], -1)
idx = np.argmax(cc_rav, axis = -1)
indices_2d = np.unravel_index(idx, ccorr.shape[1:])
vals = np.take_along_axis(ccorr, indices = indices_2d, axis = 0)
如果您使用的numpy版本<1.15：
vals = cc_rav[np.arange(ccorr.shape[0]), idx]
要么：
vals = ccorr[np.arange(ccorr.shape[0]),
indices_2d[0], indices_2d[1]]
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