这篇文章主要介绍了python求极值点（波峰波谷）求极值点主要用到了scipy库，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
python求极值点主要用到scipy库。
1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数，这里选择拟合数据：np.polyfit
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用7次多项式拟合 p1 = np.poly1d(z1) #多项式系数 print(p1) # 在屏幕上打印拟合多项式 yvals=p1(xxx) plt.plot(xxx, yyy, '*',label='original values') plt.plot(xxx, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('x axis') plt.ylabel('y axis') plt.legend(loc=4) plt.title('polyfitting') plt.show()
得到的图形是：
2. 求波峰值，也就是极大值，得到：signal.find_peaks
# 极值 num_peak_3 = signal.find_peaks(yvals, distance=10) #distance表极大值点的距离至少大于等于10个水平单位 print(num_peak_3[0]) print('the number of peaks is ' + str(len(num_peak_3[0]))) plt.plot(xxx, yyy, '*',label='original values') plt.plot(xxx, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('x axis') plt.ylabel('y axis') plt.legend(loc=4) plt.title('polyfitting') for ii in range(len(num_peak_3[0])): plt.plot(num_peak_3[0][ii], yvals[num_peak_3[0][ii]],'*',markersize=10) plt.show()
3. 在可导的情形下，可以求导来求极值点，同时得到极大值和极小值点：np.polyder
yyyd = np.polyder(p1,1) # 1表示一阶导 print(yyyd)
此时：yyyd.r 即可就得导数为0的点，可以与上述的极大值点对应比较
4. 直接函数分别求极大值和极小值：signal.argrelextrema 函数
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print(yvals[signal.argrelextrema(yvals, np.greater)]) #极大值的y轴, yvals为要求极值的序列 print(signal.argrelextrema(yvals, np.greater)) #极大值的x轴 peak_ind = signal.argrelextrema(yvals,np.greater)[0] #极大值点，改为np.less即可得到极小值点 plt.plot(xxx, yyy, '*',label='original values') plt.plot(xxx, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('x axis') plt.ylabel('y axis') plt.legend(loc=4) plt.title('polyfitting') plt.plot(signal.argrelextrema(yvals,np.greater)[0],yvals[signal.argrelextrema(yvals, np.greater)],'o', markersize=10) #极大值点 plt.plot(signal.argrelextrema(yvals,np.less)[0],yvals[signal.argrelextrema(yvals, np.less)],'+', markersize=10) #极小值点 plt.show()
总结
以上所述是小编给大家介绍的python计算波峰波谷值的方法（极值点），希望对大家有所帮助，也非常感谢大家对gaodaima搞代码网网站的支持！
以上就是python计算波峰波谷值的方法（极值点）的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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