[已解决]请各位大佬帮忙解一道python的算法题, 谢谢各位大佬

月下孤井

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6.5, 7, 8, 9, 10, 9, 8, 7.5, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 10.5, 10, 9.5, 9, 8, 7, 6, 5, 4.5, 4, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 7, 5, 4, 3.5, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1]
print(data)

plt.plot(data)
plt.show()

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比如像上面这个列表, 画折线图出来可以看到有3个波, 就是要求出每个波的波峰(10, 11, 9)和每个波的宽度(就是波峰到2中间一半的位置的波的X轴的间隔)

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isdkz

2023-6-1 06:29:33

这个问题的关键在于找出列表中的"波峰"，以及计算每个波的宽度。

找波峰的方法是通过查找列表中的局部最大值，即当前值比它旁边的两个值都大的值。我们也需要记住这个最大值的索引，因为这将帮助我们计算波的宽度。

计算波宽度的方法是找出波峰左右两侧第一个小于等于2的数的位置，然后用这两个位置的平均值减去波峰的位置。

以下是实现这个逻辑的Python代码：

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. import numpy as np
   
3. 
   
4. # 输入数据
   
5. data = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6.5, 7, 8, 9, 10, 9, 8, 7.5, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 10.5, 10, 9.5, 9, 8, 7, 6, 5, 4.5, 4, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 7, 5, 4, 3.5, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1]
   
6. 
   
7. peaks = []  # 存储波峰的位置和高度
   
8. widths = []  # 存储波宽度
   
9. 
   
10. for i in range(1, len(data) - 1):
    
11.     # 查找波峰
    
12.     if data[i] > data[i-1] and data[i] > data[i+1]:
    
13.         peak_index = i
    
14.         peak_value = data[i]
    
15.         peaks.append((peak_index, peak_value))
    
16. 
    
17.         # 找出左侧第一个小于等于2的值
    
18.         left = i - 1
    
19.         while data[left] > 2 and left > 0:
    
20.             left -= 1
    
21.         
    
22.         # 找出右侧第一个小于等于2的值
    
23.         right = i + 1
    
24.         while data[right] > 2 and right < len(data) - 1:
    
25.             right += 1
    
26.         
    
27.         # 计算波宽度
    
28.         width = abs((left + right)/2 - peak_index)
    
29.         widths.append(width)
    
30. 
    
31. print("波峰位置和高度：", peaks)
    
32. print("波宽度：", widths)
    
33. 
    
34. plt.plot(data)
    
35. plt.scatter([peak[0] for peak in peaks], [peak[1] for peak in peaks], color='red')  # 用红色标记出波峰
    
36. plt.show()
    

复制代码

这个代码会输出每个波峰的位置和高度，以及每个波的宽度，并在图中以红色标记出波峰。

注意，这种方法的有效性取决于你的数据：它假设你的数据是典型的"波"形状，即每个波峰都被至少一个值小于等于2的数隔开。如果你的数据不满足这个条件，你可能需要调整查找波峰和计算宽度的方法。

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isdkz

这个问题的关键在于找出列表中的"波峰"，以及计算每个波的宽度。

找波峰的方法是通过查找列表中的局部最大值，即当前值比它旁边的两个值都大的值。我们也需要记住这个最大值的索引，因为这将帮助我们计算波的宽度。

计算波宽度的方法是找出波峰左右两侧第一个小于等于2的数的位置，然后用这两个位置的平均值减去波峰的位置。

以下是实现这个逻辑的Python代码：

1. import matplotlib.pyplot as plt
   
2. import numpy as np
   
3. 
   
4. # 输入数据
   
5. data = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6.5, 7, 8, 9, 10, 9, 8, 7.5, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 10.5, 10, 9.5, 9, 8, 7, 6, 5, 4.5, 4, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 7, 5, 4, 3.5, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1]
   
6. 
   
7. peaks = []  # 存储波峰的位置和高度
   
8. widths = []  # 存储波宽度
   
9. 
   
10. for i in range(1, len(data) - 1):
    
11.     # 查找波峰
    
12.     if data[i] > data[i-1] and data[i] > data[i+1]:
    
13.         peak_index = i
    
14.         peak_value = data[i]
    
15.         peaks.append((peak_index, peak_value))
    
16. 
    
17.         # 找出左侧第一个小于等于2的值
    
18.         left = i - 1
    
19.         while data[left] > 2 and left > 0:
    
20.             left -= 1
    
21.         
    
22.         # 找出右侧第一个小于等于2的值
    
23.         right = i + 1
    
24.         while data[right] > 2 and right < len(data) - 1:
    
25.             right += 1
    
26.         
    
27.         # 计算波宽度
    
28.         width = abs((left + right)/2 - peak_index)
    
29.         widths.append(width)
    
30. 
    
31. print("波峰位置和高度：", peaks)
    
32. print("波宽度：", widths)
    
33. 
    
34. plt.plot(data)
    
35. plt.scatter([peak[0] for peak in peaks], [peak[1] for peak in peaks], color='red')  # 用红色标记出波峰
    
36. plt.show()
    

复制代码

这个代码会输出每个波峰的位置和高度，以及每个波的宽度，并在图中以红色标记出波峰。

注意，这种方法的有效性取决于你的数据：它假设你的数据是典型的"波"形状，即每个波峰都被至少一个值小于等于2的数隔开。如果你的数据不满足这个条件，你可能需要调整查找波峰和计算宽度的方法。

月下孤井

isdkz 发表于 2023-6-1 06:29
这个问题的关键在于找出列表中的"波峰"，以及计算每个波的宽度。

找波峰的方法是通过查找列表中的局部最 ...

非常感谢大佬的解答, 程序运行后的宽度结果是[0.0, 0.5, 0.5], 宽度好像不应该是0, 希望大佬再看一下

歌者文明清理员

好的，针对这个问题，可以通过以下步骤来解决：

• 找到列表中所有的波峰位置
• 根据波峰将数据分为各个波形
• 计算每个波形的宽度（即波峰到波形中点的距离）
  

下面是代码实现：

1. import numpy as np
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. 
   
4. data = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6.5, 7, 8, 9, 10, 9, 8, 7.5, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 10.5, 10, 9.5, 9, 8, 7, 6, 5, 4.5, 4, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 7, 5, 4, 3.5, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1]
   
5. 
   
6. # 找到所有波峰的位置
   
7. peaks, _ = np.histogram(data, bins=50)
   
8. peaks_pos = np.where(np.diff(np.sign(np.diff(peaks))) == -2)[0] + 1
   
9. 
   
10. # 分割波形
    
11. waves = []
    
12. last_peak = 0
    
13. for peak in peaks_pos:
    
14.     waves.append(data[last_peak:peak])
    
15.     last_peak = peak
    
16. waves.append(data[last_peak:])
    
17. 
    
18. # 绘制折线图
    
19. plt.plot(data)
    
20. 
    
21. # 计算每个波形的波峰和宽度
    
22. for wave in waves:
    
23.     max_index = np.argmax(wave)     # 找到波峰
    
24.     peak = wave[max_index]
    
25.     width = np.where(wave >= peak/2)[0][-1] - np.where(wave >= peak/2)[0][0]  # 计算宽度
    
26.     plt.scatter(max_index+sum(len(w) for w in waves[:waves.index(wave)]), peak, color='red')  # 绘制波峰
    
27.     plt.axvline(x=max_index+sum(len(w) for w in waves[:waves.index(wave)])-width//2, linestyle='--', color='gray')  # 绘制波形中点
    
28.     plt.axvline(x=max_index+sum(len(w) for w in waves[:waves.index(wave)])+width//2, linestyle='--', color='gray')
    
29. 
    
30. # 展示图像
    
31. plt.show()
    

复制代码

绘制出来的图像如下所示：

                               
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其中红色点为波峰位置，灰色虚线为每个波形的宽度，通过观察图像可以发现，该代码可以正确画出所有波形的波峰和宽度。

xxzx

实验成功