找到第一个最小梯度python答案

【问题标题】：Find first minimum gradient python找到第一个最小梯度python
【发布时间】：2021-05-18 10:45:08
【问题描述】：

我需要找到 gradient_array 数组的第一个最小值，然后是前 50 米内的局部最小值。

gradient_array= np.gradient(moving_avg_RCS)
MLH = min(gradient_array)

附加：图中您可以看到它找到的最小值点。我需要50米内的第一个最小值

编辑：

sodar_data = pd.read_csv('20141222_sodar-data.csv')    
headers=(sodar_data.columns).tolist()
height_str=headers[1:]    
height=[float(i) for i in height_str]  

gradient_array= np.gradient(moving_avg_RCS) 
MLH = min(gradient_array)
gradient = gradient_array.tolist()
index = gradient.index(MLH)
MLHS_height = height[index]

【问题讨论】：

如何获取深度计信息？请提供更多信息，并编辑您的帖子：无需粘贴整个阵列的图像...
@RandomGuy 好的，完成。

标签： python matplotlib plot gradient analysis

【解决方案1】：

你需要np.array ：

height = np.array(height)  
gradient_array_within_50_meters = gradient_array[height < 50]

min_within_50_meters = gradient_array_within_50_meters.min()
height_min_within_50_meters = height[gradient_array_within_50_meters.argmin()]

【讨论】：

IndexError: 布尔索引与维度 0 的索引数组不匹配；尺寸为 152，但对应的布尔尺寸为 156
这意味着您的height 数组的长度与moving_avg_RCS 的长度不同。这是一个数据问题，您应该检查您的 .csv 文件以了解问题所在。