这个问题在这里已经有答案了：

在一维numpy数组中用numpy求局部极大值/极小值（12个答案）
matplotlib散点图，每个数据点有不同的文本（9个答案）
在绘图上标记python数据点（2个答案）
19天前关门了。
这个问题以前被删除过，前提是它是重复的。然而，我要问的问题不同于之前提出的问题，因为我不仅要问如何绘制极小值，而且要问如何在某个临界值或阈值以下进行绘制。
我在Pandas数据框中有一个数据集，如下所示：

code   HR
1      80
1      92
1      76
.      .
.      .
.      .
60    114

每个患者（对应于一个唯一的代码）有50个数据点（对应于医疗程序后连续50个小时），我创建了描绘这50个小时内心率（hr）的曲线图：

pt_code= np.unique(df.id.values)
fig,axes = plt.subplots(30,2)
ax = axes.flatten()
index = 0 
for id in ids:
    subset = df.HR[df["ids"]==id]
    flt[index].plot(subset.values)
    index=index+1
plt.show()

但是，我想注解低于某个阈值（40小时）的局部极小值。所以我想以每分钟65次以下的最小值在每个图中突出显示的图结束。这可能吗？如果是的话，我该怎么做呢？