【顿悟】两种截然不同的序列数据

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1、似乎没有必要的科普

【序列】是指一维数据，也叫【向量】。
平时常见的有：
（1）时间序列数据，例如气温、PM2.5；
（2）廓线数据，例如大气垂直温度、海洋垂直盐度。

2、烦恼

今天要分析廓线数据，它的升、降、峰、谷、平底、平台......
我看了下自己以前写的帖子：

python之编写序列升降分析函数

我感觉这里还是很复杂的，甚至无从下手。
我困扰了几个小时，思索着问题的根源。

3、顿悟

后来我顿悟了，我发现其实序列数据分为截然不同的两类：

1、第一类，是气温、AQI这种，
特点是：
数量少，一个唾沫一个钉，精度不高，存在重复值

2、第二类，是类似心电图那种，
特点是：
单个值没有意义，整体趋势才有价值，精度通常较高，几乎没有重复值，相邻的重复值就更罕见了。



我之前的帖子处理的是第一类序列，不适用于第二类，所以会让我不知所措。
明白了两种序列需要分开处理后，我豁然开朗了。