如何在 Python 中检测函数极端的峰值？答案

【问题标题】：How to detect peaks at the extreme ends of a function in Python?如何在 Python 中检测函数极端的峰值？
【发布时间】：2020-06-10 11:44:10
【问题描述】：

我正在尝试使用 scipy 查找函数的峰值，但是我希望它也能够检测边界处的峰值。这是一个这样的案例的快照。正如我们看到的，该方法检测到了 10 个峰，但我希望总峰为 12，包括边界处的峰。有什么办法吗？我也不想像那样包含开始和结束索引。我将在大型数据集上运行此方法，因此寻找通用解决方案。

coordinates = df.loc[:, columns].sum(axis=1)
peaks_max_y = argrelextrema(coordinates.to_numpy(), np.greater)[0]

index = np.arange(df.shape[0])
_ = plt.plot(index, coordinates, 'b-', linewidth = 2)
_ = plt.plot(index[peaks_max_y], coordinates[peaks_max_y], 'ro', label = 'minima peaks')
plt.title(pid)

【问题讨论】：

如果峰总是在边界上，你可以只取数组的第一个和最后一个元素
在我看来，SciPy 正确地找到了 all 10 个峰值（局部最大值）。如果您还想要端点，只需将data[0] 和data[-1] 添加到您的峰值列表中。
你至少应该添加生成这个的代码。
这能回答你的问题吗？ Peak-finding algorithm for Python/SciPy
看我的回答stackoverflow.com/questions/1713335/…@ashish14。

标签： python matplotlib plot scipy

【解决方案1】：

既然find_peaks 会处理其余的点，那么检查端点处的斜率怎么样？如果左侧的斜率为负，则您在开始时有一个峰值。同样，如果最后是积极的，你就有了一个高峰。

类似这样的：

if np.sign(np.diff(y))[0] < 0:
    # accept y[0] as peak
if np.sign(np.diff(y))[-1] > 0:
    # accept y[-1] as peak

【讨论】：