Python 发现持续发布数据的涨落

嗨，我有一系列的强度数据正在公布。使用Python发现数据突然上升和下降的最佳方法（最有效）是什么？数据连续发布，如下所示：

11433
12899
12134
4399
11003
12001

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使用

np.diff

并检查一些阈值（？）查看源代码，

np.diff

只是对连续元素使用

np.subtract

的抽象。在您的场景中，最好使用

np。直接减去
，并指定
out
关键字，以防止多余的内存分配。然后取差值的绝对值（或平方）并检查极值，这可以通过布尔掩码方便地完成。创建一个包含3、5或9个元素的固定长度deque，并将每个新样本推入，将最旧的样本从另一端挤出，然后查看此样本是否与其他样本的平均值/标准差太远。