已知列表数据有周期，但是幅值不定，用python统计波峰数

可以使用峰值检测算法来统计波峰数。一种常见的算法是基于一阶差分和二阶差分的方法。具体步骤如下：

1. 对于给定的列表数据，首先计算一阶差分，即 $diff[i]=data[i]-data[i-1]$，其中 $data$ 是原始数据，$diff$ 是差分数据。
2. 计算二阶差分，即 $diff2[i]=diff[i]-diff[i-1]$，其中 $diff2$ 是二阶差分数据。
3. 对于 $diff2$ 中的每个元素，如果其大于0且前一个元素小于等于0，则说明其为波峰，波峰数加1。

下面是一个示例代码：

def count_peaks(data):
    diff = [data[i] - data[i-1] for i in range(1, len(data))]
    diff2 = [diff[i] - diff[i-1] for i in range(1, len(diff))]
    peaks = sum(1 for i in range(1, len(diff2)) if diff2[i] > 0 and diff2[i-1] <= 0)
    return peaks

使用示例：

data = [1, 2, 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 1]
peaks = count_peaks(data)
print("波峰数：", peaks)  # 输出：波峰数：3

注意，该算法假设波峰一定在相邻两个波谷之间，因此可能会出现误差。在实际应用中，可以根据具体数据情况进行调整。