使用自定义颜色标记时间序列数据的波峰和波谷是一种常见的数据可视化需求

最新推荐文章于 2025-11-25 11:46:32 发布
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本文介绍了如何在Python中使用NumPy和Matplotlib库来标记时间序列数据的波峰和波谷。通过生成示例正弦波数据，找出极值点，然后用不同颜色的散点在图形上表示波峰和波谷，提供了一种可视化数据的方法。自定义颜色可以让波峰以红色显示，波谷以蓝色显示，或者根据需要更改颜色代码。

使用自定义颜色标记时间序列数据的波峰和波谷是一种常见的数据可视化需求。在Python中，我们可以使用一些库和技术来实现这个目标。下面是一份详细的代码示例，演示如何标记时间序列数据的波峰和波谷，并使用自定义颜色进行形状标记。

首先，我们需要导入必要的库，包括NumPy和Matplotlib：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们可以生成一些示例时间序列数据。这里，我们使用NumPy的sin函数生成一个周期为2π的正弦波：

# 生成示例时间序列数据
x = np.linspace(0
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时间序列 平稳性检验 白噪声 峰度 偏度（转载）
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11-10 1931
转自:时间序列 平稳性检验 白噪声 峰度 偏度 - 简书 时间序列 简而言之，时间序列就是带时间戳的数值序列。股票，期货等金融数据就是典型的时间序列。量化的过程，很多时间都是在分析时间序列，找到稳定赚钱因子。 平稳性定义 所谓时间序列的平稳性，是指时间序列的均值，方差以及协方差都是常数，与时间t无关。这样的序列才可以作为我们基于历史预测未来的基础。 满足以上条件属于严平稳，一般达到弱平稳都是可以接受的。 平稳性是当前时间序列分析的前提条件，因为我们的建模过程基本都是以大数定理和中心极限定理为理论基
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Python使用matplotlib可视化时间序列、将时间序列数据的波峰和波谷进行使用自定义颜色的形状标记（Time Series with Peaks and Troughs Annotated）
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【代码】python 获取数字波峰及峰值。
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