如何在不平滑的情况下确定双峰直方图中的较低峰值？

Question

它很容易识别双峰分布右侧的最高峰。我需要确定以下双峰分布中的左侧（在我的数据中也总是较低）峰值：https ://drive.google.com/open?id=1n-Kp5loJze-L3vNgq7_3qFrmI-JiE20K这里，1 是左峰，2 是右峰。1 总是小于 2。使用scipy.signal.argrelmax，我已经能够找到所有相对峰值，但我需要在我的数据中特别提取左峰值（标记为 1）。附图中仅用 1 和 2 标记的两个峰的值，忽略所有其他已确定的峰。右边的峰 2 很容易提取，但我也想提取峰 1。

Answer 1

假设 x-bins 和 y-counts 是 np.arrays，沿着这些思路可能会起作用：

从 scipy.signal 导入 numpy.polynomial.polynomial 作为 poly 导入 argrelextrema

c = poly.polyfit(x,y,4)

fit = poly.polyval(x,c)

i = argrelextrema(fit, np.less)

这将为您提供双峰分布之间的分界点（大约）

那么您可以执行以下操作：

p1 = np.max(y[:i])

p2 = np.max(y[i:])

有时四次不适合您想要的方式，所以我很欣赏这可能难以实施，但可能会沿着这些路线，甚至是三角拟合？

希望能帮助到你