>>>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(...
#%% `prominences`特别是对于噪声信号峰值可以很容易地按其分组 # (见peak_prominences)例如,我们可以选择除 对于上述 QRS 波群,将允许的突出度限制为 0.6。 peaks, properties = find_peaks(x, prominence=(None, 0.6)) properties["prominences"].max() # 0.5049999999999999 plt.plot(x) plt.plot(peaks, ...
prominence_data(tuple, optional):当调用相同参数x和峰值时,三种数组的元组与peak_height的输出相匹配。如果没有提供,这些数据是在内部计算。 wlen(int, optional):样本中窗口长度传给peak_prominences作为prominence_data内部计算的可选参数。如果prominence_data参数给出,则可忽略 Returns: widths(ndarray):样本中每个...
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),如果要检测负峰值(即局部最小值),可以...
‘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。
strong_troughs, _ = find_peaks(-df['low'], distance=strong_peak_distance, prominence=strong_peak_prominence) # 提取强谷值的对应低值 strong_troughs_values = df.iloc[strong_troughs]['low'].tolist() # 包括52周最低价作为额外的强谷值 ...
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])
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...
看peak_prominences()比看山峰和相邻山峰的高度差更常见。 这就是说,scipy.signal.find_peaks()返回它找到的x-indices个峰,你可以用它来确定每个峰的高度。 确定最高峰值(numpy.max/numpy.argmax),然后在(index-1)之前和(index+1)之后取峰值,这对应于旁瓣。选择一个算法来计算出你感兴趣的高度,例如:differen...
prominence=strong_peak_prominence)# 提取强谷值的对应低值strong_troughs_values = df.iloc[strong_troughs]['low'].tolist()# 包括52周最低价作为额外的强谷值yearly_low = df['low'].iloc[-252:].min()strong_troughs_values.append(yearly_low)print('强谷值(支撑位):', strong_troughs_values)...