Pythonはデータ分析に非常に便利な言語であり、その中でもSciPyライブラリのfind_peaks関数は1次元配列のピークを見つけるのに役立ちます。この関数は、ピークの高さ、閾値、距離、突出度、幅など、ピークのさまざまな特性を指定することで、ピークを選択的に抽出することができます。
以下に、find_peaks関数の基本的な使用方法を示します。
from scipy.signal import find_peaks
import numpy as np
# データの生成
x = np.array([0, 1, 3, 7, 1, 2, 6, 3, 4, 1, 0])
# ピークの検出
peaks, _ = find_peaks(x)
print(f"Peaks indices: {peaks}")
このコードは、配列x内のピークのインデックスを出力します。ピークは、その両側の要素よりも大きな値を持つ要素と定義されます。
また、find_peaks関数は、ピークの高さや距離など、さまざまな条件を指定してピークを抽出することも可能です。例えば、以下のコードは、高さが3以上のピークのみを抽出します。
peaks, _ = find_peaks(x, height=3)
print(f"Peaks indices with height >= 3: {peaks}")
このように、PythonとSciPyを使用すると、1次元配列からピークを効率的に抽出することができます。これは、信号処理、データ分析、画像処理など、さまざまな分野で役立つ技術です。