检测Python中何时发生跳转

我正试图根据以下可视化处理一些数据：

我已经使用下面的代码减少了噪音，但我很难理解如何识别这些跳跃发生的时间，以及如何平滑它们之间的过渡：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.signal import savgol_filter


df = pd.read_csv('e:/Projects/HiringTest/submission/sample.txt', sep = ' ')

# Data befrore filtering.
df.plot(x ='x', y='y', linewidth=0.2)

# Savitzky-Golay filter implementation
dataIIR = df
dataIIR['y'] = savgol_filter(df['y'], 101, 2)
dataIIR.plot(x ='x', y='y', linewidth=0.4)
   
plt.show()

我最初的想法是取N点和N+1点之间的差值，找出它大于某个固定值的地方，并在N-10和N+10之间实现某种算法，对数据应用缩放值以平滑步骤-对于Python来说是新手，但是，我确实知道如何将这种事情付诸实践。如果任何人对以下方法有任何建议，将不胜感激：

• 检测何时发生跳转
• 平滑跳跃之间的过渡

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不完全是复制品，但可能会有帮助。。。google“site:stackoverflow.com”只需循环遍历xy的索引和值，并使用您描述的阈值方法记录发生跳转的索引不完全是重复的，但可能会有所帮助。。。google“site:stackoverflow.com”只需循环遍历xy的索引和值，并使用您描述的阈值方法记录发生跳转的索引