用python查找正弦数值系列的峰值

Question

作为正弦函数的结果，我有一个带有数字序列（浮点数）的python列表。

例如：

[0.3, 0.7, 0.9, 1.0, 1.1, 1.0, 0.8, 0.4, 0.1, -0.2, -0.7, -1.4, -2.1, -1.1, -0.2, 0.5, 0.9, 1.6, 2.3, 2.2, 1.4, ...]

我知道函数min(list)和max(list)，但这只会给我一分钟和一个最大值 - 对于上面示例min(list) = -2.1和max(list) = 2.3 - 但我的列表包含许多正负峰值。

另一个简单的例子：

我的列表将是：

[-1.0, 0.0, 1.0, 0.0, -1.0, 0.0, 1.0, 0.0, -1.0, 0.0, 1.0, ...]

结果应该是以下两个列表：

l_min = [-1.0, -1.0, -1.0, ...]
l_max = [0.0, 0.0, 0.0, ...]

是否有我不了解的功能？

Answer 1

可以使用itertools.groupby完成此操作。您需要先输入连续值。这就是我正在使用的：

In [177]: x = [0.3, 0.7, 0.9, 1.0, 1.1, 1.0, 0.8, 0.4, 0.1, -0.2, -0.7, -1.4, -2.1, -1.1, -0.2, 0.5, 0.9, 1.6, 2.3, 2.2, 1.4]

然后，您将压缩数据，以便处理相邻值的元组。按键分组，其中第一个值小于或等于第二个值：

In [180]: for _, v in itertools.groupby(zip(x[:-1], x[1:]), lambda x: x[0] <= x[1]):
     ...:     print([x[0] for x in v])
     ...:     
     ...:     
[0.3, 0.7, 0.9, 1.0]
[1.1, 1.0, 0.8, 0.4, 0.1, -0.2, -0.7, -1.4]
[-2.1, -1.1, -0.2, 0.5, 0.9, 1.6]
[2.3, 2.2]

请注意，当前组的峰值/谷值始终在下一组中开始。

Answer 2

import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks_cwt
cb = np.array([-0.010223, ... ])
indexes = find_peaks_cwt(cb, np.arange(1, 550))

或

peakdetect

找到两个解决方案here