python - 如何减少列表中特定点周围的点？

Question

我不知道如何解释这个概念，如果我这样做的话，我可能已经在 Google 上找到了答案。

我想要做的是获取 y 点列表并减少特定选定点上方和下方的所有值。可能位于图表的中间，可能位于开头，等等。

有了图片就更容易了。这是我想要做的事情的可视化。

你可以看到我选择“减少”它周围的点的点。

我编写了这个过于复杂的函数来做到这一点:

import numpy as np
x = [0.0, 4.8, 9.0, 11.3, 13.6, 17.1, 23.1, 29.5, 35.1, 39.8, 42.2] 
y = [1.35, 1.36, 1.39, 1.43, 1.46, 1.48, 1.49, 1.53, 1.59, 1.68, 1.8] 

squash_around = 1.43
squash_min = min([i-squash_around for i in y])
squash_max = max([i-squash_around for i in y])
y = [np.interp(i-squash_around, [squash_min, 0, squash_max], [.9, 1.0, 1.1])*i for i in y]

但是，它无法正确处理某些数据，例如我将 squash_around 设置为 .2，因此它应该修改除左上角之外的所有点，但事实并非如此:

如果有人可以向我指出可能重复的问题，那就太好了。

Answer 1

看来您想要“减少”的是兴趣点(即圈出的点)与每个其他点的 y 值之间的 y 值差异。

如果我们让 (x, y)是你想要“减少”的点周围，那么我们可以“减少”另一个点(x1, y1)相对于(x, y)系数 a进行以下转换

(x1, y1) => (x1, y + (y1 - y) * a)

如果0 < a < 1然后(x, y)准确地保持在原来的位置，点位于y下方向上移动，上面的点 y向下朝它移动。将其放入 numpy 代码

import numpy as np
x = np.array([0.0, 4.8, 9.0, 11.3, 13.6, 17.1, 23.1, 29.5, 35.1, 39.8, 42.2])
y = np.array([1.35, 1.36, 1.39, 1.43, 1.46, 1.48, 1.49, 1.53, 1.59, 1.68, 1.8])

i = 5   # the index of the point to "reduce" around
a = 0.5 # reduction factor

reduced = y[i] + (y - y[i]) * a 

# plt.plot(x, y)
# plt.plot(x, reduced)

这是您正在寻找的那种减少吗？