[英]Find all local Maxima and Minima when x and y values are given as numpy arrays
我有两个数组x
和y
:
x = np.array([6, 3, 5, 2, 1, 4, 9, 7, 8])
y = np.array([2, 1, 3, 5, 3, 9, 8, 10, 7])
我发现当地最小值和最大值的索引如下:
sortId = np.argsort(x)
x = x[sortId]
y = y[sortId]
minm = np.array([])
maxm = np.array([])
while i < y.size-1:
while(y[i+1] >= y[i]):
i = i + 1
maxm = np.insert(maxm, 0, i)
i++
while(y[i+1] <= y[i]):
i = i + 1
minm = np.insert(minm, 0, i)
i++
这段代码有什么问题? 答案应该是minima = [2, 5, 7]
索引和maxima = [1, 3, 6]
minima = [2, 5, 7]
索引。
你不需要这个while
循环的。 下面的代码将为您提供所需的输出; 它找到所有局部最小值和所有局部最大值,并分别将它们存储在minm
和maxm
。 请注意:将其应用于大型数据集时,请务必先将信号平滑; 否则你最终会有大量的极值。
import numpy as np
from scipy.signal import argrelextrema
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([6, 3, 5, 2, 1, 4, 9, 7, 8])
y = np.array([2, 1, 3 ,5 ,3 ,9 ,8, 10, 7])
# sort the data in x and rearrange y accordingly
sortId = np.argsort(x)
x = x[sortId]
y = y[sortId]
# this way the x-axis corresponds to the index of x
plt.plot(x-1, y)
plt.show()
maxm = argrelextrema(y, np.greater) # (array([1, 3, 6]),)
minm = argrelextrema(y, np.less) # (array([2, 5, 7]),)
这应该是比上述更加高效while
循环。
情节看起来像这样; 我移动了x值,使它们对应于minm
和maxm
返回的索引):
从SciPy 1.1版开始,您还可以使用find_peaks :
from scipy.signal import find_peaks
peaks, _ = find_peaks(y)
# this way the x-axis corresponds to the index of x
plt.plot(x-1, y)
plt.plot(peaks, y[peaks], "x")
plt.show()
产量
好消息是,您现在还可以轻松设置最小峰高(例如8):
peaks, _ = find_peaks(y, height=8)
# this way the x-axis corresponds to the index of x
plt.plot(x-1, y)
plt.plot(peaks, y[peaks], "x")
plt.show()
请注意,现在排除第一个峰值,因为它的高度低于8。
此外,您还可以设置峰值之间的最小距离(例如5):
peaks, _ = find_peaks(y, distance=5)
# this way the x-axis corresponds to the index of x
plt.plot(x-1, y)
plt.plot(peaks, y[peaks], "x")
plt.show()
现在排除中间峰值,因为它与其他两个峰值的距离小于5。
x=np.array([6,3,5,2,1,4,9,7,8])
y=np.array([2,1,3,5,7,9,8,10,7])
sort_idx = np.argsort(x)
y=y[sort_idx]
x=x[sort_idx]
minm=np.array([],dtype=int)
maxm=np.array([],dtype=int)
length = y.size
i=0
while i < length-1:
if i < length - 1:
while i < length-1 and y[i+1] >= y[i]:
i+=1
if i != 0 and i < length-1:
maxm = np.append(maxm,i)
i+=1
if i < length - 1:
while i < length-1 and y[i+1] <= y[i]:
i+=1
if i < length-1:
minm = np.append(minm,i)
i+=1
print minm
print maxm
minm
和maxm
包含最小值和最大值的索引。
这样可以正常工作。
Python使用+=
而不是++
。
在while循环中使用i
之前,必须分配一些值 - 在本例中为0 - ,这样可以初始化它以避免错误。
import numpy as np
x=np.array([6,3,5,2,1,4,9,7,8])
y=np.array([2,1,3,5,3,9,8,10,7])
sortId=np.argsort(x)
x=x[sortId]
y=y[sortId]
minm = np.array([])
maxm = np.array([])
i = 0
while i < y.size-1:
while(y[i+1] >= y[i]):
i+=1
maxm=np.insert(maxm,0,i)
i+=1
while(y[i+1] <= y[i]):
i+=1
minm=np.insert(minm,0,i)
i+=1
print minm, maxm
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