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使用python怎么计算波峰波谷值？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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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
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()
Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。
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