Python解决实际问题：从时间序列找出特定个数的典型峰

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需求缘起：
工作中，常需要从一个时间序列里找出几处高峰，分析为什么高。
用眼睛看、脑子想，是比较费眼、费脑、费时、费力的事，
于是我想用程序自动找，
以下函数用于从一个序列中找出[n1,n2]个峰值的位置
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# x是一个一维序列
def findFewPeak(x):
    n=len(x)    # 序列元素数量
    n1=3        #至少需要的峰值数量
    n2=5        #最多需要的峰值数量
   
    # 通过调整步长，获得合适数量的峰值：
    # 一般，步长越长，峰值越少
    for step in range(1,n,1):
        peak_pos=[] # 峰值位置
        for i in range(step,n-step,1):
            zone=x[i-step:i+step+1]
            if x[i]==max(zone):
                peak_pos.append(i)
        
        # 如果此次循环得到的数量合适，就返回：
        if len(peak_pos)>=n1 and len(peak_pos)<=n2:
            return peak_pos
        # 如果最终没找到，返回值就是默认的None，一般都是有的，因为监测曲线都会有振动！

if __name__=="__main__":
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
   
    # 一个1000个元素的泊松分布随机数序列：
    x=np.random.poisson(5.0,(1000,))
    n=len(x)
    # 找出合适数量的峰值位置：
    peak_pos=findFewPeak(x)
   
    # 画图显示效果：
    plt.figure(figsize=(10,3),dpi=100)
    plt.plot(range(n),x)
    plt.scatter(peak_pos,x[peak_pos],c='red',s=50)
    plt.show()

人可山

我觉得应该就是一个找极值的问题

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人可山 发表于 2021-11-13 10:03
我觉得应该就是一个找极值的问题

主要是控制个数

学生党少华

这个可以 有时候实验数据找奇异点  纯肉眼挑真费劲。。。。。

rceclx

很不错的一个案例！