检测数字列表中的峰值并记录它们的位置

Question

我正在尝试创建一些代码来返回数值数组的“峰值”（或局部最大值）的位置和值。例如，列表arr = [0, 1, 2, 5, 1, 0]在 position 处有一个峰值，3值为5(since arr[3]equals 5)。数组的第一个和最后一个元素不会被视为峰值（在数学函数的上下文中，您不知道之后和之前是什么，因此，您不知道它是否是峰值）。def pick_peaks(arr):    print(arr)    posPeaks = {        "pos": [],        "peaks": [],    }    startFound = False    n = 0    while startFound == False:        if arr[n] == arr[n+1]:            n += 1        else:            startFound = True    endFound = False    m = len(arr) - 1    while endFound == False:        if arr[m] == arr[m-1]:            m -= 1        else:            endFound = True    for i in range(n+1, m):        if arr[i] == arr[i-1]:            None        elif arr[i] >= arr[i-1] and arr[i] >= arr[i+1]:            posPeaks["pos"].append(i)            posPeaks["peaks"].append(arr[i])    return posPeaks我的问题是高原。[1, 2, 2, 2, 1]有峰值而[1, 2, 2, 2, 3]没有。当平台为峰值时，记录平台的第一个位置。任何帮助表示赞赏。

Answer 1

此代码采用窗口编号并给出该窗口大小内的峰值

l=[1,2,3,4,5,4,3,2,1,2,3,4,3,2,4,2,1,2]

n=int(input("The size of window on either side "))

for i in range(n,len(l)-n):

    if max(l[i-n:i]+l[i+1:i+n+1])<l[i]:

        print(l[i],' at index = ',i)

Answer 2

我知道我参加聚会可能有点晚了，但我想使用 NumPy 数组分享我的解决方案：

def get_level_peaks(v):

    peaks = []

    i = 1

    while i < v.size-1:

        pos_left = i

        pos_right = i

        while v[pos_left] == v[i] and pos_left > 0:

            pos_left -= 1

        while v[pos_right] == v[i] and pos_right < v.size-1:

            pos_right += 1

        is_lower_peak = v[pos_left] > v[i] and v[i] < v[pos_right]

        is_upper_peak = v[pos_left] < v[i] and v[i] > v[pos_right]

        if is_upper_peak or is_lower_peak:

            peaks.append(i)

        i = pos_right

    peaks = np.array(peaks)

    """

    # uncomment this part of the code

    # to include first and last positions

    first_pos, last_pos = 0, v.size-1

    peaks = np.append([first_pos], peaks)

    peaks = np.append(peaks, [last_pos])

    """

    return peaks

示例 1（见图表）：

v = np.array([7, 2, 0, 4, 4, 6, 6, 9, 5, 5])

p = get_peaks(v)

print(v)        # [7 2 0 4 4 6 6 9 5 5]

print(p)        # [0 2 7 9] (peak indexes)

print(v[p])     # [7 0 9 5] (peak elements)

示例 2（见图表）：

v = np.array([8, 2, 1, 0, 1, 2, 2, 5, 9, 3])

p = get_peaks(v)

print(v)        # [8 2 1 0 1 2 2 5 9 3]

print(p)        # [0 3 8 9] (peak indexes)

print(v[p])     # [8 0 9 3] (peak elements)

示例 3（见图表）：

v = np.array([9, 8, 8, 8, 0, 8, 9, 9, 9, 6])

p = get_peaks(v)

print(v)        # [9 8 8 8 0 8 9 9 9 6]

print(p)        # [0 4 6 9] (peak indexes)

print(v[p])     # [9 0 9 6] (peak elements)

在示例 3 中，我们有一个从索引 6 到索引 8 的平坦上峰。在这种情况下，索引将始终指示平台的最左侧位置。如果要指示中间位置或最右边位置，只需更改这部分代码：

        ...

        if is_upper_peak or is_lower_peak:

            peaks.append(i)

        ...

对此：

        ...

        # middle position

        if is_upper_peak or is_lower_peak:

            peaks.append((pos_left + pos_right) // 2)

        ...

        ...

        # rightmost position

        if is_upper_peak or is_lower_peak:

            peaks.append(pos_right)

        ...