Malheureusement, find_peaks() fonctionne en comparant les valeurs voisines - donc n'identifiera pas les pics qui se produisent au début ou à la fin du tableau. Une solution consiste à utiliser np.concatenate() pour insérer la valeur minimale du tableau au début et à la fin, puis soustraire 1 de la variable peaks :
>>> import numpy as np
>>> peaks, _ = find_peaks(np.concatenate(([min(arr1)],arr1,[min(arr1)])), distance=10)
>>> peaks-1
array([ 0, 10, 27], dtype=int64)
def rolling_window(a, window):
shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window)
strides = a.strides + (a.strides[-1],)
return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)
def get_peaks(arr, window):
maxss = np.argmax(rolling_window(arr1, window), axis=1)
return np.where(maxss == 0)[0]
>>> arr1 = np.array([1. , 0.73381293, 0.75649351, 0.77693474, 0.77884614,
0.81055903, 0.81402439, 0.78798586, 0.78839588, 0.82967961,
0.8448 , 0.83276451, 0.82539684, 0.81762916, 0.82722515,
0.82101804, 0.82871127, 0.82825041, 0.82086957, 0.8347826 ,
0.82666665, 0.82352942, 0.81270903, 0.81191224, 0.83180428,
0.84975767, 0.84044236, 0.85057473, 0.8394649 , 0.80000001,
0.83870965, 0.83962262, 0.85039371, 0.83359748, 0.84019768,
0.83281732, 0.83660132])
>>> get_peaks(arr1, 10)
array([ 0, 10, 27])
Crédit pour la fonction de fenêtre glissante :Fenêtre glissante pour les tableaux 1D dans Numpy ?
