在python列表中查找局部极大值及其索引

Question

我有一个很大的数据集，我正在试图找到局部最大值及其索引。我是为了得到当地的极大值而去的，但是我想不出一个方法来得到他们的指数。问题是，我只需要正值的最大值，我们应该忽略负值。换句话说，这就像将列表分割成几个具有正值的段，然后得到这些最大值。

例如，test_data = 2，35，-45，56，5，67，21,320，55，-140，-45，-98，-23，-23，35，67，34，-30，-86，4，-93，35，88，32，98，-6

我的代码是：

def global_peaks(test_data):
    counter1 = []
    index = []
    global_peak = []
    global_idx = []
    for idx, data in enumerate(test_data):
        if data > 0:
            counter1.append(data)
            index.append(idx)                                    
        else:
            if(len(counter1) != 0):
                global_peak.append(max(counter1))
                index.append(idx)
                global_idx.append(index)
            counter1.clear()
            index.clear()
    return global_peak, global_idx

global_peaks(test_data)

([35, 320, 67, 4, 98], [[], [], [], [], []])

当涉及到值时，结果是正确的，而不是指数。

Answer 1

def global_peaks(test_data):
    counter1 = []
    index = []
    global_peak = []
    global_idx = []
    for idx, data in enumerate(test_data):
        if data > 0:
            counter1.append(data)
            index.append(idx)
        else:
            if(len(counter1) != 0):
                global_peak.append(max(counter1))
                index.append(idx)
                global_idx.append(index)
            counter1.clear()
            index.clear()
        index.append(1) # <-- for demonstration
    return global_peak, global_idx

global_peaks(test_data)

# Output
([35, 320, 67, 4, 98], [[1], [1], [1], [1], [1]])

一个问题是附加一个list (global_idx.append(index))，它是一个可变的对象。您正在添加对此列表的引用，因此输出将在输出时显示该列表中的任何内容。您需要使用的是该列表(index.copy())的副本，尽管这仍然没有给出所需的结果。为什么这些行应该给出相应的索引

index.append(idx)
global_idx.append(index)

这将为您提供相应的索引：

max_idx = index[counter1.index(max(counter1))]

关于您的一般方法的一个注意事项:如果您在一个仅为正值的区域中有2个或更多的局部最大值，则只会找到一个。这就是你想要的吗？

完整代码如下所示：

def global_peaks(test_data):
    counter1 = []
    index = []
    global_peak = []
    global_idx = []
    for idx, data in enumerate(test_data):
        if data > 0:
            counter1.append(data)
            index.append(idx)                                    
        else:
            if(len(counter1) != 0):
                global_peak.append(max(counter1))
                max_idx = index[counter1.index(max(counter1))] # <- changed 
                global_idx.append(max_idx) # <- changed
            counter1.clear()
            index.clear()
    return global_peak, global_idx

#Output
globla_peaks(test_data)
([35, 320, 67, 4, 98], [1, 7, 15, 19, 24])