局部最高点python

要找到一个列表中的局部最高点，你可以使用以下方法：

def find_local_maxima(lst):
    local_maxima = []

    for i in range(1, len(lst)-1):
        if lst[i] > lst[i-1] and lst[i] > lst[i+1]:
            local_maxima.append(lst[i])

    return local_maxima

# 示例用法
numbers = [1, 2, 3, 2, 4, 1, 5]
local_maxima = find_local_maxima(numbers)
print(local_maxima)  # 输出: [3, 4, 5]

在上面的示例中，`find_local_maxima` 函数接受一个列表作为输入，并且会遍历该列表中的每个元素。它会判断当前元素是否比其前一个和后一个元素都大，如果是，则将该元素添加到 `local_maxima` 列表中。最后，函数返回 `local_maxima` 列表，其中包含所有找到的局部最高点。

相关问题

获取曲线局部最低点、最高点 pandas

你好！要获取曲线的局部最低点和最高点，可以使用 Pandas 库中的 rolling 方法和 argmax/argmin 方法。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据，这里是一个简单的正弦曲线
data = pd.DataFrame({'x': range(100), 'y': [np.sin(x/10) for x in range(100)]})

# 定义滑动窗口大小
window_size = 5

# 使用 rolling 方法计算每个窗口内的最大值和最小值
data['rolling_max'] = data['y'].rolling(window_size).max()
data['rolling_min'] = data['y'].rolling(window_size).min()

# 使用 argmax 和 argmin 方法计算最大值和最小值所在的位置
max_idx = data['rolling_max'].argmax()
min_idx = data['rolling_min'].argmin()

# 输出结果
print('最高点坐标：({},{})'.format(data.loc[max_idx, 'x'], data.loc[max_idx, 'y']))
print('最低点坐标：({},{})'.format(data.loc[min_idx, 'x'], data.loc[min_idx, 'y']))

这段代码首先创建了一个简单的正弦曲线作为示例数据。然后定义了一个滑动窗口大小，使用 rolling 方法计算每个窗口内的最大值和最小值，并使用 argmax 和 argmin 方法计算最大值和最小值所在的位置。最后输出结果，即局部最高点和最低点的坐标。

注意，这里的滑动窗口大小需要根据实际数据进行调整，以确保能够捕捉到局部极值点。

机器学习 获取曲线局部最低点、最高点 pandas

获取曲线的局部最低点和最高点可以通过 Pandas 和 Scipy 库来实现。具体步骤如下：

1. 首先，将曲线数据存储在 Pandas 的 DataFrame 中。
2. 使用 Scipy 库的 signal 模块中的 argrelextrema 函数来获取曲线的局部最低点和最高点的索引。
3. 使用 Pandas 的 iloc 函数来获取局部最低点和最高点的 x 和 y 坐标。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from scipy.signal import argrelextrema

# 创建示例数据
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'y': [2, 4, 5, 7, 6, 8, 9, 5, 3, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取局部最低点和最高点的索引
min_idx = argrelextrema(df['y'].values, comparator=lambda x, y: x < y, order=3)[0]
max_idx = argrelextrema(df['y'].values, comparator=lambda x, y: x > y, order=3)[0]

# 获取局部最低点和最高点的 x 和 y 坐标
min_points = df.iloc[min_idx]
max_points = df.iloc[max_idx]

print('局部最低点：', min_points)
print('局部最高点：', max_points)

其中，argrelextrema 函数的 comparator 参数指定了比较函数，order 参数指定了比较的窗口大小。在本示例中，比较函数为 lambda x, y: x < y，表示找到 y 值比相邻 3 个点都小的点作为局部最低点；比较函数为 lambda x, y: x > y，表示找到 y 值比相邻 3 个点都大的点作为局部最高点。