print("Peak positions:", peaks) print("Peak heights:", properties['peak_heights']) 通过设置height=0.5,我们只检测高度大于0.5的峰值;通过设置distance=5,我们确保相邻峰值之间的距离至少为5个数据点。 1.3 检测负峰值 find_peaks函数默认只检测正峰值(即局部最大值),如果要检测负
>>>peaks, _ = find_peaks(x)>>>prominences =peak_prominences(x, peaks)[0]>>>prominences array([1.24159486,0.47840168,0.28470524,3.10716793,0.284603,0.47822491,2.48340261,0.47822491]) 计算每个峰的轮廓线的高度并绘制结果 >>>contour_heights = x[peaks] - prominences>>>plt.plot(x)>>>plt.plot(...
peak, _ = find_peaks(value, height=0) plt.plot(value) plt.plot(peak, value[peak], "*") # peak为横坐标,value[peak]为对应纵坐标 plt.plot(np.zeros_like(value), "--", color="green") plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 效果图: 使用scipy.signal.peak_prominence...
# 定义强峰值的显著性(prominence) strong_peak_prominence = 20# 显著性阈值 # 找到'高'价格数据中的强峰值 strong_peaks, _ = find_peaks(df['high'], distance=strong_peak_distance, prominence=strong_peak_prominence) # 提取强峰值的对应高值 strong_peaks_values = df.iloc[strong_peaks]['high']....
'peak_heights' 如果给出了height,则为x中每个峰值的高度。 'left_thresholds', 'right_thresholds' 如果给出了threshold,则可以访问这些键,它们包含峰值到其相邻样本的垂直距离。 'prominences', 'right_bases', 'left_bases' 如果给出了prominence,则可以访问这些键。请参阅peak_prominences以获取其内容的描述。
prominence (float): Prominence value for peak detection. Returns: peaks (numpy array): Indices of the detected peaks. actual_distances (numpy array): Actual distances between detected peaks. """ # Extract x and y values from the profile x = profile[:, 0] y = profile[:, 1] # Perform...
‘prominences’, ‘right_bases’、‘left_bases’ 如果突出给出,这些键是可访问的。看scipy.signal.peak_prominences了解其内容的说明。 ‘width_heights’, ‘left_ips’、‘right_ips’ 如果宽度给出,这些键是可访问的。看scipy.signal.peak_widths了解其内容的说明。
包含有关每个峰值的其他信息的字典,如“peak_heights”(峰值的高度)和“prominences”(峰值的突出度)等。 示例 from scipy.signal import find_peaks import numpy as np x = np.array([0 , 1, 3, 7, 4 , 2, 5, 2, 6, 1, 0, 3])
顾名思义,函数scipy.signal.find_peaks对此很有用。 But it’s important to understand well its parameterswidth,threshold,distanceand above allprominenceto get a good peak extraction. 根据我的测试和文档,突出的概念是“有用的概念”,可以保留好的峰值,并丢弃嘈杂的峰值。
一般峰值(一般阻力位)具有较弱的显著性(prominence)和较短的间距(distance)。我们使用以下步骤: # 定义一般峰值之间的距离(天数)peak_distance = 5# 定义峰值合并的宽度(垂直距离)peak_rank_width = 2# 定义支撑位最小反转次数resistance_min_pivot_rank = 3# 找到'高'价格数据中的峰值peaks, _ = find_peaks...