使用直方图数据的概率密度函数

Question

我使用 Matplotlib 绘制 numpy.ndarray（长度 1400）。我想检测 "peaks" 并创建一个函数，使其在 "not a peak" 时为 0.1，在峰值时为峰值的 y 值。

示例图表：

Answer 1

对您的数据应用DetectPeaks。计算二阶导数并决定您的 mpd、mph 设置。

first_derivative = np.gradient(data)
second_derivative = np.gradient(first_derivative)
ind = detect_peaks(second_derivative, mpd=20,mph=0, show=True)
print(ind)

然后用 0 或最大值填充数组---

arr = []

for i in range(0,len(n_test)):
    for j in ind:
        if i == j:
            arr.append(n_test[i])
    arr.append(0)


plt.plot(arr)

最后，检查其他峰值检测选项 -- peak detection overview

使用直方图数据的概率密度函数

Probability density function using histogram data

numpy

matplotlib

curve-fitting