具体来说，给出如下线图所示的二维数值数据。背景平均运动存在峰值(振动较小)。如果这些峰值下降到平均值，我们想要找到 (x1, x2) 对的值；或 (x1) 仅当该线未回到平均值时。
这样的二维数据有数千个。
无需绘图即可找到上述 x1 和 x2 的正确统计或机器学习算法是什么？
最佳答案
请注意，这不是准确的答案。
我真的不知道你想做什么。但我可以建议你一个方法。假设图表中只有一个峰值，并且您拥有所有 2D 点数据，即； (X1,Y1)...(Xn,Yn)...
尝试计算相邻点的 Y 值之间的差异，并在执行 Yn-1 - Yn(表示起始点)时获取最小值峰值)。同样，获取最大值，该最大值表示峰值减小的点。
关于python - 检测折线图分段的正确算法是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31010553/