python 条件极值 代码实现

以下是 Python 实现条件极值的代码示例：

# 求列表中的最大值和最小值
lst = [3, 5, 1, 8, 2]
max_val = lst[0]
min_val = lst[0]
for i in range(1, len(lst)):
if lst[i] > max_val:
max_val = lst[i]
if lst[i] < min_val:
min_val = lst[i]
print("最大值为：", max_val)
print("最小值为：", min_val)

# 求字典中值的最大值和最小值
dct = {"A": 90, "B": 80, "C": 75, "D": 85}
max_val = list(dct.values())[0]
min_val = list(dct.values())[0]
for val in dct.values():
if val > max_val:
max_val = val
if val < min_val:
min_val = val
print("最大值为：", max_val)
print("最小值为：", min_val)

相关问题

python 条件极值代码实现

以下是一个Python条件极值代码实现的示例：

# 定义一个列表
my_list = [5, 10, 15, 20, 25, 30]

# 初始化最小值和最大值变量
min_value = my_list[0]
max_value = my_list[0]

# 遍历列表并更新最小值和最大值变量
for num in my_list:
    if num < min_value:
        min_value = num
    elif num > max_value:
        max_value = num

# 输出最小值和最大值
print("最小值:", min_value)
print("最大值:", max_value)

输出：

最小值: 5
最大值: 30

这个示例中，我们定义了一个列表 `my_list`，并初始化了变量 `min_value` 和 `max_value`。然后，我们遍历列表并使用条件语句更新最小值和最大值变量。最后，我们输出这两个变量的值。

EMD自适应分解Python代码

EMD（Empirical Mode Decomposition）是一种数据分解方法，它将信号分解为一组本地特征模式（Intrinsic Mode Functions，简称IMFs）。下面是一个基于Python的EMD自适应分解的代码示例：

import numpy as np
import scipy.signal as signal

def emd(signal):
    imfs = []  # 存储分解后的IMFs

    while True:
        # 判断是否满足终止条件
        if np.sum(np.abs(signal)) < 1e-10:
            break

        # 计算当前信号的极值点
        maxima = signal.argmax()
        minima = signal.argmin()

        # 提取极值点之间的局部极值包络
        envelope = np.zeros_like(signal)
        envelope[maxima], envelope[minima] = signal[maxima], signal[minima]
        spline = signal[maxima:minima+1]
        interp = np.interp(np.arange(maxima, minima+1), [maxima, minima], spline)
        envelope[maxima:minima+1] = interp

        # 计算当前信号与局部极值包络的差值
        imf = signal - envelope

        # 将提取的IMF存入结果列表中
        imfs.append(imf)

        # 更新当前信号为差值
        signal = imf

    return imfs

# 示例使用
# 生成一个示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t)

# 进行EMD分解
imfs = emd(signal)

# 绘制分解后的IMFs
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12, 8))
for i, imf in enumerate(imfs):
    plt.subplot(len(imfs), 1, i+1)
    plt.plot(t, imf)
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Amplitude')
plt.tight_layout()
plt.show()

以上代码是一个简单的EMD自适应分解的实现，通过调用`emd(signal)`函数，可以将输入信号分解为一组IMFs。然后，可以对这些IMFs进行进一步的分析或处理。在示例中，我们生成了一个包含两个正弦波的信号，并将其进行了EMD分解，最终绘制了分解后的IMFs。你可以根据自己的需求修改代码。