如何在现有图上的matplotlib中绘制（x，y）值？

Question

我目前正在尝试识别我创建的随机生成的绘图中的峰值。

我的代码如下：

x_range = np.arange(0,100,0.5) #my x values
for i in len(ys): #ys is my range of y values on the chart
    for j in range(start,len(ys)): #Brute forcing peak detection
        temp.append(ys[j])
        check = int(classtest.isPeak(temp)[0])
        if check == 1:
            xval = temp.index(max(temp)) #getting the index
            xlist = x_range.tolist()
            plt.plot(xlist[xval],max(temp),"ro") 
    start =  start + 1
    temp = []

然而，当绘制图表上的值时，它似乎绘制了正确的y位置，而不是x。这是一个正在发生的事情的例子：

我真的不确定是什么导致了这个问题，我希望得到一些帮助。

由于

Answer 1

请注意temp随着start的增加而越来越短。 因此，与xval中的最大值对应的索引temp本身并不是x_range的正确索引。相反，您必须将xval增加start才能在x_range中找到相应的索引：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(2016)

N = 100
ys = (np.random.random(N)-0.5).cumsum()
xs = np.linspace(0, 100, len(ys))

plt.plot(xs, ys)
start = 0
temp = []
for i in range(len(ys)): #ys is my range of y values on the chart
    for j in range(start,len(ys)): #Brute forcing peak detection
        temp.append(ys[j])
        xval = temp.index(max(temp)) #getting the index
        plt.plot(xs[xval+start], max(temp),"ro") 
    start =  start + 1
    temp = []
plt.show()

虽然确实设法将红点放在图表上的点上，但你可以 看到算法是在图上的每个点放置一个点，而不仅仅是在本地 最大值。部分问题是当temp只包含一个点时，它就是 当然是最大的双循环确保每个点都得到 考虑到，所以在某些时候temp仅包含图上的每个点作为a 单点。

需要不同的算法。可以将本地最大值识别为任何 比邻居大的点：

ys[i-1] <= ys[i] >= ys[i+1]

因此，您可以使用：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(2016)

N = 100
ys = (np.random.random(N)-0.5).cumsum()
xs = np.linspace(0, 100, len(ys))

plt.plot(xs, ys)
idx = []
for i in range(1, len(ys)-1):
    if ys[i-1] <= ys[i] >= ys[i+1]:
        idx.append(i)
plt.plot(xs[idx], ys[idx], 'ro')
plt.show()

请注意，scipy.signal.argrelextrema或scipy.signal.argrelmax也可用于查找本地最大值：

from scipy import signal
idx = signal.argrelextrema(ys, np.greater)
plt.plot(xs[idx], ys[idx], 'ro')

产生相同的结果。