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python - Scipy Peak_widths 返回类型错误 : only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 21:04:28 25 4
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我试图找到数据集最大值处的 x 值以及每个最大值所在的峰值宽度。我已经厌倦了下面的代码,第一部分正确返回峰值 x 位置,但是一旦添加第二部分,它就会失败并显示错误消息:

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt
import csv
from scipy.signal import find_peaks, find_peaks, peak_widths
import numpy
x = []
y = []

with open('data.csv','r') as csvfile:
plots = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
for row in plots:
x.append(float(row[0]))
y.append(float(row[1]))

peaks = find_peaks(y, height=10000,) # set the height to remove background

list = numpy.array(x)[peaks[0]]
print("Optimum values")
print(list)

下一部分失败:

peaks, _ = find_peaks(y)
results_half = peak_widths(y, peaks, rel_height=0.5)
print(results_half)
results_full = peak_widths(y, peaks, rel_height=1)

plt.plot(y)
plt.plot(peaks, y[peaks], "y")
plt.hlines(*results_half[1:], color="C2")
plt.hlines(*results_full[1:], color="C3")
plt.show()

我已经阅读了 scipy 文档,但我认为这个问题比这更根本。我怎样才能使第二部分工作?我希望它返回峰宽度并在绘图上显示它选择的峰。

谢谢

示例数据:

-7  16
-6.879 14
-6.759 20
-6.638 31
-6.518 33
-6.397 28
-6.276 17
-6.156 17
-6.035 30
-5.915 50
-5.794 64
-5.673 77
-5.553 96
-5.432 113
-5.312 112
-5.191 113
-5.07 123
-4.95 151
-4.829 173
-4.709 207
-4.588 328
-4.467 590
-4.347 1246
-4.226 3142
-4.106 7729
-3.985 18015
-3.864 40097
-3.744 85164
-3.623 167993
-3.503 302845
-3.382 499848
-3.261 761264
-3.141 1063770
-3.02 1380165
-2.899 1644532
-2.779 1845908
-2.658 1931555
-2.538 1918458
-2.417 1788508
-2.296 1586322
-2.176 1346871
-2.055 1086383
-1.935 831396
-1.814 590559
-1.693 398865
-1.573 261396
-1.452 174992
-1.332 139774
-1.211 154694
-1.09 235406
-0.97 388021
-0.849 616041
-0.729 911892
-0.608 1248544
-0.487 1579659
-0.367 1859034
-0.246 2042431
-0.126 2120969
-0.005 2081017
0.116 1925716
0.236 1684327
0.357 1372293
0.477 1064307
0.598 766824
0.719 535333
0.839 346882
0.96 217215
1.08 125673
1.201 68861
1.322 35618
1.442 16286
1.563 7361
1.683 2572
1.804 1477
1.925 1072
2.045 977
2.166 968
2.286 1030
2.407 1173
2.528 1398
2.648 1586
2.769 1770
2.889 1859
3.01 1980
3.131 2041
3.251 2084
3.372 2069
3.492 2012
3.613 1937
3.734 1853
3.854 1787
3.975 1737
4.095 1643
4.216 1548
4.337 1399
4.457 1271
4.578 1143
4.698 1022
4.819 896
4.94 762
5.06 663
5.181 587
5.302 507
5.422 428
5.543 339
5.663 277
5.784 228
5.905 196
6.025 158
6.146 122
6.266 93
6.387 76
6.508 67
6.628 63
6.749 58
6.869 43
6.99 27
7.111 13
7.231 7
7.352 3
7.472 3
7.593 2
7.714 2
7.834 2
7.955 3
8.075 2
8.196 1
8.317 1
8.437 2
8.558 3
8.678 2
8.799 1
8.92 2
9.04 4
9.161 7
9.281 4
9.402 3
9.523 2
9.643 3
9.764 4
9.884 6
10.005 7
10.126 4
10.246 2
10.367 0
10.487 0
10.608 0
10.729 0
10.849 0
10.97 0
11.09 1
11.211 2
11.332 3
11.452 2
11.573 1
11.693 0
11.814 0
11.935 0
12.055 0
12.176 0
12.296 0
12.417 0
12.538 0
12.658 0
12.779 0
12.899 0
13.02 0
13.141 0
13.261 0
13.382 0
13.503 0
13.623 0
13.744 0
13.864 0
13.985 0
14.106 0
14.226 0
14.347 0
14.467 0
14.588 0
14.709 0
14.829 0
14.95 0
15.07 0
15.191 0
15.312 0
15.432 0
15.553 0
15.673 0
15.794 0
15.915 0
16.035 0
16.156 0
16.276 0
16.397 1
16.518 2
16.638 3
16.759 2
16.879 2
17 4

最佳答案

我认为你的问题是 y 是一个列表,而不是一个 numpy 数组。仅当 y 和 Peak 都是 numpy 数组时,切片操作 y[peaks] 才会起作用。因此,您应该在进行切片之前转换 y,例如如下

y_arr = np.array(y)
plt.plot(y_arr)
plt.plot(peaks, y_arr[peaks], 'o', color="y")
plt.hlines(*results_half[1:], color="C2")
plt.hlines(*results_full[1:], color="C3")
plt.show()
plt.show()

这会产生以下图:

enter image description here

关于python - Scipy Peak_widths 返回类型错误 : only integer scalar arrays can be converted to a scalar index,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55517836/

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