python求时间序列的极值点

在 Python 中可以使用 NumPy 库来求时间序列的极值点。首先，导入 NumPy 库并获取时间序列数据，然后使用 NumPy 的 `argrelextrema()` 函数求出极值点的索引，最后根据索引找到对应的极值点的值即可。

下面是一个例子，假设你已经获得了一个时间序列 `data`：

import numpy as np

# 获取极值点的索引
max_index = np.argrelextrema(data, np.greater)
min_index = np.argrelextrema(data, np.less)

# 根据索引找到对应的极值点的值
max_value = data[max_index]
min_value = data[min_index]

这样就可以得到时间序列中的最大值和最小值了。

注意：`argrelextrema()` 函数默认在时间序列中连续出现的极值点只算一个，如果想要统计所有的极值点，可以设置 `order` 参数为 `1`。

最后，如果你想求的是时间序列的波峰和波谷，可以使用连续极大值和极小值的差值，具体可以参考下面的代码：

import numpy as np

# 获取极值点的索引
max_index = np.argrelextrema(data, np.greater, order=1)
min_index = np.argrelextrema(data, np.less, order=1)

# 根据索引找到对应的极值点的值
max_value

相关问题

python求时间序列所有的极值点

如果你想求时间序列的极值点，你可以使用 Python 中的 `scipy` 库来帮助你找到这些点。例如，你可以使用 `scipy.signal.argrelextrema` 函数来求出时间序列中的极值点。

具体来说，你需要做的是：

1. 安装 `scipy` 库：在命令行中输入 `pip install scipy`
2. 导入 `scipy.signal` 模块：`import scipy.signal`
3. 调用 `argrelextrema` 函数：`scipy.signal.argrelextrema(time_series, np.greater)`

其中 `time_series` 是你要求极值点的时间序列，`np.greater` 是一个函数，用于判断极值点是最大值还是最小值。如果你想求最大值，就用 `np.greater`；如果你想求最小值，就用 `np.less`。

示例代码：

import numpy as np
import scipy.signal

# 假设 time_series 是你要求极值点的时间序列
maxima_indices = scipy.signal.argrelextrema(time_series, np.greater)[0]
minima_indices = scipy.signal.argrelextrema(time_series, np.less)[0]

# maxima_indices 和 minima_indices 分别是时间序列中的最大值和最小值的索引
maxima = time_series[maxima_indices]
minima = time_series[minima_indices]

python用tsfresh库求极值点

### 回答1：
可以使用 tsfresh 库中的函数 `extrema()` 来求取极值点。

示例代码如下：

from tsfresh import extract_features, extract_relevant_features, select_features
from tsfresh.utilities.dataframe_functions import impute

# 假设有一个名为 "df" 的 Pandas DataFrame，其中包含时间序列数据

# 首先计算所有时间序列的特征
extracted_features = extract_features(df, column_id="id", column_sort="time")

# 然后选择那些与极值点有关的特征
features_filtered = extract_relevant_features(df, extracted_features, column_id="id", column_sort="time")

# 最后使用 "extrema" 函数求取极值点
df_extrema = features_filtered[features_filtered.function=="extrema"]

`extrema()` 函数会返回一个 DataFrame，其中包含每个时间序列的极值点的信息，包括极值点的位置和值。

希望这些信息对你有帮助！

### 回答2：
Python的tsfresh库是一个用于特征提取和特征选择的工具，可以用于时间序列数据的处理。如果要使用tsfresh库求极值点，可以首先将时间序列数据转换为符合tsfresh库要求的格式，然后使用该库提供的函数进行特征计算。

要使用tsfresh库求极值点，可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据：将时间序列数据整理成一个DataFrame，其中包含至少两列，一列是时间序列的值，另一列是时间序列的时间戳。

2. 导入tsfresh库：使用`import tsfresh`导入tsfresh库。

3. 提取特征：使用`tsfresh.extract_features()`函数提取时间序列数据的特征。可以选择在`extraction_settings`参数中指定要使用的特征提取方法，如'min', 'max'等来计算极值点。

4. 获取极值点特征：使用`tsfresh.select_features()`函数选择极值点特征。通过指定`kind_to_fc_parameters`参数为'min'或者'max'，可以选取对应的极小值或极大值特征。

5. 得到极值点：根据选择的特征，可以得到对应的极值点。

需要注意的是，tsfresh库还提供了许多其他功能，如特征选择、特征排除等，可以根据具体需求进行调整。

总的来说，使用tsfresh库求极值点需要将时间序列数据整理成DataFrame格式，使用提供的函数提取特征并选择需要的极值点特征，最后可以得到相应的极值点。

### 回答3：
在Python中，可以使用tsfresh库来求取时间序列数据中的极值点。tsfresh是一个用于时间序列特征提取的库，提供了各种用于处理和分析时间序列数据的功能。

要在Python中使用tsfresh来求取极值点，首先需要安装tsfresh库。可以通过使用pip命令来进行安装，命令如下：

pip install tsfresh

安装完成后，可以导入tsfresh库并使用其中的`extract_relevant_features`函数来求取极值点。该函数可以从时间序列数据中提取出与极值相关的特征。

下面是一个示例代码，展示了如何使用tsfresh库来求取极值点：

from tsfresh import extract_relevant_features

# 定义时间序列数据
time_series = [1, 2, 3, 2, 4, 5, 6, 5, 7, 6, 8, 9, 8, 7, 6]

# 将时间序列数据转为DataFrame格式
df = pd.DataFrame({'time_series': time_series})

# 调用extract_relevant_features函数提取极值相关的特征
extracted_features = extract_relevant_features(df, column_id='time_series')

# 获取极值点特征
extrema_features = extracted_features.filter(regex='extrema')

# 输出极值点特征
print(extrema_features)

在这个例子中，我们定义了一个时间序列数据`time_series`，然后将其转换为DataFrame格式。接着，我们调用`extract_relevant_features`函数并传入DataFrame和一个用于唯一标识时间序列的列名。最后，我们从提取的特征中筛选出与极值点相关的特征，并将其打印出来。

这样，通过使用tsfresh库的`extract_relevant_features`函数，我们可以方便地求取时间序列数据中的极值点。