python - 在Python中识别列表列表中的峰值海拔

Question

我需要定义一个函数来识别海拔数据中的峰值。峰值定义为高于 8 个相邻值的值(上方 3 个，两侧各 1 个，下方 3 个)。

不允许导入

在以下数据中:87是一个峰值，因为它高于54,82,72,49,69,62,71,61

data = [ [20, 54, 50, 64, 60, 63, 60, 48, 20, 20],
     [20, 56, 72, 76, 72, 52, 62, 53, 20, 20],
     [20, 52, 62, 81, 67, 48, 67, 52, 23, 20],
     [20, 54, 54, 82, 72, 42, 64, 50, 22, 20],
     [20, 53, 49, 87, 69, 47, 48, 49, 21, 20],
     [20, 20, 62, 71, 61, 36, 28, 31, 22, 20],
     [20, 20, 20, 20, 20, 22, 21, 28, 24, 20],
     [20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20],
     [20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20],
     [20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20]
   ]

我知道如何做到这一点，但不太确定如何编写代码。

def peaks(list1):
    for item in list1:
        # if item > (item[row][column-1] and item[row][column+1] and item[row-1][column-1] and \
        # item[row-1][column] and item[row-1][column+1] and item[row+1][column-1] and item[row+1][column] and item[row+1][column+1]):

如何将注释部分翻译成正确的 python 代码？

编辑:好吧，为什么这不起作用？列表坐标似乎被覆盖，我不明白为什么。

返回应该是:[(2, 6), (4, 3)]

def peaks(list1):
    for row in range(len(list1)):
        for column in range (len(list1[row])):
            if row != 0 and row != len(list1)-1 \
               and column != 0 and column != len(list1[row])-1:
                coords = []
                if max(list1[row-1][column-1:column+2] + \
                       [list1[row][column-1]] + [list1[row][column+1]] + \
                       list1[row+1][column-1:column+2]) < list1[row][column]:
                    coords.append((row, column))
                return coords

Answer 1

您可以使用一些 Python 特定的习惯用法，并尝试使此代码更具可读性。我们将问题划分如下:

1. 给定一个矩阵，返回所有核心(非边界)索引；
2. 给定矩阵核心内的坐标，返回包含其邻居坐标的列表；
3. 给定一对或坐标和一个矩阵，检查它是否是一个峰值。

第一步可以按如下方式实现:

def core_indexes(matrix):
    row = matrix[0]

    lines = len(matrix)
    columns = len(row)

    for i in range(1, lines - 1):
        for j in range(1, columns - 1):
            yield i, j

请注意，此方法没有返回值，而是产生。产生的函数或方法是编写生成器的 Python 形式，即每次调用时都会返回一系列下一项的特殊函数。

第二步就更简单了，我们用同样的技巧吧。

def neighbor_indexes(i, j):
    for r in range(i - 1, i + 2):
        for c in range(j - 1, j + 2):
            if (i, j) != (r, c):
                yield r, c

我们应该做的下一件事(第三步)是检查给定位置是否代表峰值。当且仅当给定值大于其最大邻居时，该值才是峰值。让我们这样写:

def is_peak(i, j, matrix):
    max_neighbor = max([matrix[i][j] for i, j in neighbor_indexes(i, j)])
    return matrix[i][j] > max_neighbor

请注意以下声明:

[matrix[i][j] for i, j in neighbor_indexes(i, j)]

这称为列表理解。它被翻译为“为 neighbour_indexes 函数返回的每个 i, j 对构建一个矩阵 [i,j] 列表”。相当Pythonic。

现在，是时候使用这些函数来扫描矩阵了。人们可以执行以下操作:

for i, j in core_indexes(data):
    if is_peak(i, j, data):
        print("%d at [%d, %d] is a peak" % (data[i][j], i, j))

它将打印:

67 at [2, 6] is a peak
87 at [4, 3] is a peak

请注意，我们的索引是从零开始的。