python 获取一组数据的时间域特征

要获取一组数据的时间域特征，可以使用Python中的numpy和scipy库。以下是一些常用的时间域特征：

1. 平均值：使用numpy中的mean函数计算数据的平均值。

2. 标准差：使用numpy中的std函数计算数据的标准差。

3. 最大值和最小值：使用numpy中的max和min函数计算数据的最大值和最小值。

4. 方差：使用numpy中的var函数计算数据的方差。

5. 偏度和峰度：使用scipy中的skew和kurtosis函数计算数据的偏度和峰度。

例如，假设有一个数据数组x，可以使用以下代码计算其时间域特征：

import numpy as np
from scipy.stats import skew, kurtosis

# 计算平均值
mean = np.mean(x)

# 计算标准差
std = np.std(x)

# 计算最大值和最小值
max_val = np.max(x)
min_val = np.min(x)

# 计算方差
variance = np.var(x)

# 计算偏度和峰度
skewness = skew(x)
kurtosis_val = kurtosis(x)

希望这可以帮助你获取时间域特征。