我正在使用 pandas.Series.Rolling.apply 功能中的scipy函數Find_Peaks尋求幫助。我拋出 TypeError: only size-1 arrays can be convert to Python scalars in my每次嘗試，我無法理解 1.) 為什么 2.) 如何正確編寫我的最終目標：從透視日期開始，找到信號中的歷史峰值。find_peaks 函數根據峰值屬性識別信號內的峰值。我正在使用 Mathworks -> prominence 方法中的突出方法有用示例該函數本身接受一個一維數組并返回一個元組（peaks:ndarray, properties:dict）。期望的輸出：x = np.ones((12,))x[3] = 10x[7] = 10x[11] = 10x = pd.Series(x)x.rolling(4).apply(lambda x: find_peaks(x,prominence=.2)[0])0      []1      []2      []3      [3]4      [3]5      [3]6      [3]7      [3,7]8      [3,7]9      [3,7]10     [3,7]11     [3,7]dtype: float64嘗試/錯誤消息：x.rolling(4).apply(lambda x: find_peaks(x,prominence=.2)[0])類型錯誤：只有大小為 1 的數組可以轉換為 Python 標量來自SO36680402發生此錯誤當函數需要單個值但您傳遞數組時，會引發錯誤“僅長度為 1 的數組可以轉換為 Python 標量”。但是，SO45254174似乎與此示例相矛盾：import numpy as npimport pandas as pdn = 3a = np.arange(5)df = pd.DataFrame(a, columns=['a'])def keep(window, windows):    windows.append(window.copy())    return window[-1]windows = list()df['a'].rolling(n).apply(keep, args=(windows,))df = df.tail(n)df['a_window'] = windows它將數組/向量添加到每個滾動塊，從而產生：   a         a_window2  2  [0.0, 1.0, 2.0]3  3  [1.0, 2.0, 3.0]4  4  [2.0, 3.0, 4.0]第一次嘗試：x.rolling(4).apply(lambda x: find_peaks(x,prominence=.2)[0])錯誤：類型錯誤：只有大小為 1 的數組可以轉換為 Python 標量第二次嘗試：def _find_peaks(array,prominence=.2):   peaks,_ = find_peaks(array,prominence=prominence)   return np.empty((0,0)) if peaks.shape[0]==0 else peaksx.rolling(4).apply(_find_peaks)類型錯誤：只有大小為 1 的數組可以轉換為 Python 標量關于如何寫作以及為什么我會拋出錯誤的任何想法將不勝感激！