如何使Pyplot识别曲线图中的平稳段(几乎为0的斜率)，然后打印平稳段的ydata值？ - python

我有一个Python程序，显示了温度随时间下降的曲线图。沿下降，温度在一段时间内保持恒定，几乎为0的斜率，然后继续下降。我希望程序在温度恒定时在曲线上的这个区域自动检测并显示y值。稍后将这个值放到方程中。我正在尝试找出方法。我尝试过并失败了，我的最后一次尝试是：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
list_of_files=[('logfile.txt', 'temp')]
datalist = [ ( np.loadtxt(filename), label ) for filename, label in list_of_files]
for data, label in datalist:
    plt.plot( data[:0], data[:,1], label=label )
    plt.ginput(n=1, timeout=30, show_clicks=True, mouse_add=1, mouse_pops=3, mouse_stop=2)
    plt.show()

我希望在高原上单击鼠标会显示并保存y坐标，只是将我引向正确的编程方向。但是，当我单击该图时，所有这些只是一个简短的红色标记。我不想点击鼠标。。谢谢Rico。

参考方案

遍历数据的小块，确定块的斜率，返回符合条件的点

def zero_slope(data, chunksize = 3, max_slope = .001):
    """return the 'first' data point with zero slope

    data --> numpy ndarray - 2d [[x0,y0],[x1,y1],...]
    chunksize --> odd int
    returns numpy ndarray
    """
    midindex = chunksize / 2
    for index in xrange(len(data) - chunksize):
        chunk = data[index : index + chunksize, :]
        # subtract the endpoints of the chunk
        # if not sufficient, maybe use a linear fit
        dx, dy = abs(chunk[0] - chunk[-1])
        print dy, dx, dy / dx
        if 0 <= dy / dx < max_slope:
            return chunk[midindex]

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