Python调用find_peaks查找峰值时如何获取数值而非索引

scipy.signal.find_peaks()返回值为二元元组：

• 第一个元素：存储所有峰值对应位置索引的一维数组
• 第二个元素：存储峰值高度、突出度、宽度等计算属性的字典
  未拆分返回值直接使用时，无法单独拿到索引做后续取值操作。

方法1：配合numpy批量取值（适配scipy生态，写法最简洁） #

scipy信号处理接口原生适配numpy数组，numpy数组支持直接传入索引序列批量取值，是官方文档示例的通用写法：

from scipy.signal import find_peaks
import numpy as np

a = [2, 3, 4, 1]
# 拆分返回值，不需要属性字典时可以用_占位
peaks_idx, _ = find_peaks(a)
# 转numpy数组后按索引批量取峰值
peak_values = np.array(a)[peaks_idx]

print(peaks_idx)    # 输出：[2]
print(peak_values)  # 输出：[4]

方法2：纯Python列表推导取值（无额外依赖） #

如果不想引入numpy，可以遍历拆分出的索引，逐个从原列表取对应值：

from scipy.signal import find_peaks

a = [2, 3, 4, 1]
peaks_idx, _ = find_peaks(a)
peak_values = [a[idx] for idx in peaks_idx]

print(peaks_idx)    # 输出：[2]
print(peak_values)  # 输出：[4]

如果需要获取峰值的相对高度、半高宽等衍生属性，不需要手动计算，直接读取返回的第二个属性字典内的对应字段即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abhilipsa