Step detection in one-dimensional data

Question

Is there an existing implementation in Python for detecting steps in one dimensional data?

E.g. something that detects one step in this data:

There are quite a few descriptions of algorithms out there but I am wondering if something suited for the job exists in Python?

I'm not sure if/how I should provide that data but here it is:

[ 594.          568.55555556  577.22222222  624.55555556  546.66666667 552.88888889  575.55555556  592.33333333  528.88888889  576.11111111 625.          574.22222222  556.33333333  567.66666667  576.66666667 591.66666667  566.33333333  567.33333333  547.44444444  631.11111111 555.66666667  548.66666667  579.44444444  546.88888889  597.55555556 519.88888889  582.33333333  618.88888889  574.55555556  547.44444444 593.11111111  565.66666667  544.66666667  562.66666667  554.11111111 543.88888889  602.33333333  609.77777778  550.55555556  561.88888889 719.33333333  784.44444444  711.22222222  843.66666667  691.33333333 690.11111111  684.33333333  749.11111111  759.11111111  653.33333333 817.11111111  705.22222222  689.44444444  712.33333333  659. 683.88888889  713.          740.44444444  692.22222222  677.33333333 681.44444444  640.          717.55555556  717.88888889  769.22222222 690.88888889  786.          774.66666667  799.44444444  743.44444444 789.88888889  673.66666667  685.66666667  709.88888889  645.55555556 846.11111111  792.77777778  702.22222222  749.44444444  678.55555556 707.55555556  665.77777778  643.55555556  671.44444444  795.66666667 627.22222222  684.55555556  708.44444444  829.66666667  719.        ] 

Answer 1

convolve with a step, see if peak resolution is good enough

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt   d = '''594.          568.55555556  577.22222222  624.55555556  546.66666667 552.88888889  575.55555556  592.33333333  528.88888889  576.11111111 625.          574.22222222  556.33333333  567.66666667  576.66666667 591.66666667  566.33333333  567.33333333  547.44444444  631.11111111 555.66666667  548.66666667  579.44444444  546.88888889  597.55555556 519.88888889  582.33333333  618.88888889  574.55555556  547.44444444 593.11111111  565.66666667  544.66666667  562.66666667  554.11111111 543.88888889  602.33333333  609.77777778  550.55555556  561.88888889 719.33333333  784.44444444  711.22222222  843.66666667  691.33333333 690.11111111  684.33333333  749.11111111  759.11111111  653.33333333 817.11111111  705.22222222  689.44444444  712.33333333  659. 683.88888889  713.          740.44444444  692.22222222  677.33333333 681.44444444  640.          717.55555556  717.88888889  769.22222222 690.88888889  786.          774.66666667  799.44444444  743.44444444 789.88888889  673.66666667  685.66666667  709.88888889  645.55555556 846.11111111  792.77777778  702.22222222  749.44444444  678.55555556 707.55555556  665.77777778  643.55555556  671.44444444  795.66666667 627.22222222  684.55555556  708.44444444  829.66666667  719.        '''  dary = np.array([*map(float, d.split())])  dary -= np.average(dary)  step = np.hstack((np.ones(len(dary)), -1*np.ones(len(dary))))  dary_step = np.convolve(dary, step, mode='valid')  # get the peak of the convolution, its index  step_indx = np.argmax(dary_step)  # yes, cleaner than np.where(dary_step == dary_step.max())[0][0]  # plots  plt.plot(dary)  plt.plot(dary_step/10)  plt.plot((step_indx, step_indx), (dary_step[step_indx]/10, 0), 'r')