Pythonのscipy.signalモジュールには、find_peaksという関数があります。この関数は、1次元のデータセットから極大値を効率的に検出することができます。
from scipy.signal import find_peaks
data = [1, 3, 7, 1, 2, 6, 3, 2, 1]
peaks, _ = find_peaks(data)
print(peaks)
上記の例では、dataの3番目（インデックスは2）と6番目（インデックスは5）にピークが存在します。
find_peaks関数は、さまざまなパラメータを持っており、これらのパラメータを調整することで検出の精度を向上させることができます。主なパラメータとして以下のものがあります。
height: ピークの高さの制約を指定します。threshold: ピークの隣接点との関係を考慮するためのしきい値を指定します。distance: 2つのピーク間の最小距離を指定します。prominence: ピークがどれだけ顕著であるかの指標を指定します。
これらのパラメータを適切に設定することで、さまざまなデータセットに対して効果的にピーク検出を行うことができます。特に金融分野では、時系列データのピーク検出が非常に重要であり、この方法はそのような場面で役立つでしょう。
以上が、PythonとSciPyを用いたピーク検出とその距離計算についての解説です。この情報が皆さんのデータ分析に役立つことを願っています。