在繪圖 Python 中獲取峰值

Question

我有以下數據：

data = np.array([ 0.,  0.,  0., 94., 30., 30., 30., 31., 29., 30., 29., 28., 26.,
       29., 28., 29., 31., 32., 31., 29., 31., 31., 30., 34., 28., 31.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  2.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0., 54.,  9.,  9.,  7.,  7.,
       14., 18., 13.,  8.,  2.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.])

如果我繪制它，它看起來像這樣：

現在，我想自動識別紅色的點。 知道我該怎么做嗎？

編輯：嘗試scipy.signal ，但它沒有正確檢測峰值，至少在默認配置下：

from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.signal import find_peaks
peaks, _ = find_peaks(data, height=20)
plt.plot(data)
plt.plot(peaks, data[peaks], "x")
plt.show()

Answer 1

scipy.signal工作（至少大多數時候），如果你給它正確的平滑。 您還可以使用小波變換（ find_peaks_cwt ），它使用小波進行平滑處理，因此對於嘈雜的數據比find_peaks稍微好一點

from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.signal import find_peaks_cwt
peaks = find_peaks_cwt(data, widths=np.ones(data.shape)*2)-1
plt.plot(data)
plt.plot(peaks, data[peaks], "x")
plt.show()

Answer 2

有道格拉斯-普克算法，見https://stackoverflow.com/a/49377181/562769

這個想法是簡化那條線，直到只剩下最相關的點。 然后，您將每個點都取超過閾值（例如，高於平均值），然后您就會得到峰值。

依稀記得scipy信號處理有更復雜的方法