У меня есть данные, к которым я применил кубический сплайн с использованием interp1d (при условии, что x и y были предварительно определены)
f2 = interp1d(x, y, kind='cubic')
xnew = np.linspace(start, end, num=501, endpoint=True)
spline = np.array(f2(xnew))
если я проверю это, я получу ожидаемые значения
print(spline)
[ 2.737e-02 5.0504e-02 ....]
Однако мне нужно определить пики в сплайне, и я использую find_peaks из Numpy Signal
peaks = signal.find_peaks(spline)
Но это возвращает ряд позиций индекса, тогда как я пытаюсь вернуть фактические пиковые значениямассив сплайнов.
print(peaks)
(array([ 15, 123, 290, 432]), {})
Чтение документов (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.find_peaks.html) это не похоже на ожидаемое поведение (хотя вполне возможно, что я неправильно понял). Любые предложения?