脚本专栏

python 寻找离散序列极值点的方法
脚本专栏 2024/11/9 佚名
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使用 scipy.signal 的 argrelextrema 函数(API)，简单方便

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]),)

但是存在一个问题，在极值有左右相同点的时候无法识别，但是个人认为在实际的使用过程中极少会出现这种情况，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]),)

以上这篇python 寻找离散序列极值点的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
python,离散序列,极值点
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/9

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

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