pandas plot了一条曲线，在曲线上找到各种转折点

你可以使用`pandas`的`diff`函数来计算每个相邻元素之间的差异，并使用`numpy`的`sign`函数来计算每个差异的正负号。然后，你可以使用`pandas`的`shift`函数来比较相邻元素的符号，以找到曲线上的转折点。

例如，假设你有一个数据框`df`，其中包含一个名为`value`的列，你可以使用以下代码来找到曲线上的转折点：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'value': [1, 3, 2, 5, 4, 7, 6, 4, 2, 1]})

# 计算相邻元素之间的差异，并计算每个差异的正负号
diff = np.sign(df['value'].diff())

# 找到所有转折点的位置
turning_points = diff.shift(1) != diff
turning_points.iloc[0] = False

# 在图表中标记转折点
plt.plot(df['value'])
plt.plot(df.loc[turning_points, 'value'], 'ro')
plt.show()

这里，我们使用`diff`函数计算相邻元素之间的差异，并使用`sign`函数计算每个差异的正负号。然后，我们使用`shift`函数比较相邻元素的符号，以找到曲线上的转折点。最后，我们在图表中标记转折点。