我是靠谱客的博主 结实康乃馨,最近开发中收集的这篇文章主要介绍python寻峰算法_python做数字分析,如何找到波峰波谷?,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

数字呈现不规律的波动形状,而且值变化也不一定是只朝一个方向,会有反复。请问如何能找出值排名前5的波峰和波谷的大小和位置。有计算相关的函数吗?,

可以尝试使用heapq模块。

import heapq

numbers = [1, 3, 5, 2, 4, 1.1, 3.5, 4.8, 0.5, 2.4, -1.5]

# 输出元祖第一个元素是index,第二元素是比较的数值

print(heapq.nsmallest(5, enumerate(numbers), key=lambda x: x[1]))

# [(10, -1.5), (8, 0.5), (0, 1), (5, 1.1), (3, 2)]

print(heapq.nlargest(5, enumerate(numbers), key=lambda x: x[1]))

# [(2, 5), (7, 4.8), (4, 4), (6, 3.5), (1, 3)]

当要查找的元素个数相对比较小的时候,函数 nlargest() 和 nsmallest() 是很合适的。 如果你仅仅想查找唯一的最小或最大(N=1)的元素的话,那么使用min()和max()函数会更快些。 类似的,如果N的大小和集合大小接近的时候,通常先排序这个集合然后再使用切片操作会更快点 (sorted(items)[:N] 或者是 sorted(items)[-N:] )。 需要在正确场合使用函数nlargest() 和 nsmallest()才能发挥它们的优势 (如果N快接近集合大小了,那么使用排序操作会更好些)。

nums = [1,2,3,2,4,5,4,3,2,1,8,9,10,11,10,9,8]

peaks = []

troughs = []

for idx in range(1, len(nums)-1):

if nums[idx-1] < nums[idx] > nums[idx+1]:

peaks.append((idx, nums[idx]))

if nums[idx-1] > nums[idx] < nums[idx+1]:

troughs.append((idx, nums[idx]))

print(peaks) # [(2, 3), (5, 5), (13, 11)]

print(troughs) # [(3, 2), (9, 1)]

先循环一次找出所有波峰波谷,然后再找出前五

最后

以上就是结实康乃馨为你收集整理的python寻峰算法_python做数字分析,如何找到波峰波谷?的全部内容,希望文章能够帮你解决python寻峰算法_python做数字分析,如何找到波峰波谷?所遇到的程序开发问题。

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