使用 scipy.signal 的 argrelextrema 函數( API )，簡單方便
import numpy as np
import pylab as pl
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as signal
x=np.array([
0, 6, 25, 20, 15, 8, 15, 6, 0, 6, 0, -5, -15, -3, 4, 10, 8, 13, 8, 10, 3,
1, 20, 7, 3, 0 ])
plt.figure(figsize=(16,4))
plt.plot(np.arange(len(x)),x)
print x[signal.argrelextrema(x, np.greater)]
print signal.argrelextrema(x, np.greater)
plt.plot(signal.argrelextrema(x,np.greater)[0],x[signal.argrelextrema(x, np.greater)],'o')
plt.plot(signal.argrelextrema(-x,np.greater)[0],x[signal.argrelextrema(-x, np.greater)],'+')
# plt.plot(peakutils.index(-x),x[peakutils.index(-x)],'*')
plt.show()
[25 15 6 10 13 10 20]
(array([ 2, 6, 9, 15, 17, 19, 22]),)
但是存在一個問題，在極值有左右相同點的時候無法識別，但是個人認為在實際的使用過程中極少會出現這種情況，所以可以忽略。
x=np.array([
0, 15, 15, 15, 15, 8, 15, 6, 0, 6, 0, -5, -15, -3, 4, 10, 8, 13, 8, 10, 3,
1, 20, 7, 3, 0 ])
plt.figure(figsize=(16,4))
plt.plot(np.arange(len(x)),x)
print x[signal.argrelextrema(x, np.greater)]
print signal.argrelextrema(x, np.greater)
plt.plot(signal.argrelextrema(x,np.greater)[0],x[signal.argrelextrema(x, np.greater)],'o')
plt.plot(signal.argrelextrema(x,np.less)[0],x[signal.argrelextrema(x, np.less)],'+')
plt.show()
[15 6 10 13 10 20]
(array([ 6, 9, 15, 17, 19, 22]),)
以上這篇python 尋找離散序列極值點的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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