如何检测熊猫的上升和下降趋势？
如何检测熊猫的上升和下降趋势？
提问于 2019-05-18 05:08:40
对于使用下面的代码生成的图，我希望获得通过pandas逻辑生成的信号。
当曲线比上一个局部最小值高(或更多) +3个点时，输出信号应从-4更改为-2。当曲线比上一个局部最大值低(或更少)2个点时，它应该从-2变回-4。
图1显示了由以下代码生成的曲线。图2大致显示了输出信号应该是什么样子。
图1：
图2：
代码：
import matplotlib
matplotlib.use('QT5Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(5)
b = np.arange(5, -4, -1)
c = np.arange(-4, 7, .5)
d = np.arange(7, 2, -1)
e = np.arange(2, 6, .2)
f = np.arange(6, -3, -1)
g = np.arange(-3, 2, .25)
r1 = np.append(a, b)
r2 = np.append(r1, c)
r3 = np.append(r2, d)
r4 = np.append(r3, e)
r5 = np.append(r4, f)
r6 = np.append(r5, g)
plt.rcParams['font.size'] = 6
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(r6,'g-o',markersize=3)
plt.annotate('start upward', xy=(0,0), textcoords='data',)
plt.annotate('end upward', xy=(3,3), textcoords='data',)
plt.annotate('start downward', xy=(5,5), textcoords='data',)
plt.annotate('end downward', xy=(7,3), textcoords='data',)
plt.annotate('start upward', xy=(14,-4), textcoords='data',)
plt.annotate('end upward', xy=(20,-1), textcoords='data',)
plt.annotate('start downward', xy=(36,7), textcoords='data',)
plt.annotate('end downward', xy=(38,5), textcoords='data',)
plt.annotate('start upward', xy=(41,2), textcoords='data',)
plt.annotate('end upward', xy=(56,5), textcoords='data',)
plt.annotate('start downward', xy=(61,6), textcoords='data',)
plt.annotate('end downward', xy=(63,4), textcoords='data',)
plt.annotate('start upward', xy=(70,-3), textcoords='data',)
plt.annotate('end upward', xy=(82,0), textcoords='data',)
ax1.minorticks_on()
ax1.grid(b=True, which='major', color='g', linestyle='-')
ax1.grid(b=True, which='minor', color='y', linestyle='--')
plt.show()Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-05-18 08:29:53
我想你想要的是：
s = pd.Series(np.concatenate((a,b,c,d,e,f,g,)))
# is increasing
incr = s.diff().ge(0)
# shifted trend (local minima)
shifted = incr.ne(incr.shift())
# local max
local_max = shifted & (~incr)
# thresholding function
def thresh(x, threshold=3, step=2):
ret = pd.Series([0]*len(x), index=x.index)
t = x.min() + threshold
ret.loc[x.gt(t)] = step
return ret
signal = s.groupby(local_max.cumsum()).apply(thresh)
signal += s.min()
# draw
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
s.plot(ax=ax)
signal.plot(drawstyle='steps', ax=ax)
plt.show()输出：
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56193600
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