对于第一列的数据,实际上是采样周期0.25S一次的采样数据,从第一列第二行开始的数据依次是每一次采样周期的采样值

时间: 2024-02-25 13:52:05 浏览: 110
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adc 采样时间 采样周期 采样频率计算

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明白了,您的第一列数据是从第二行开始的,每行数据表示在0.25秒的采样周期内采集的数据值。如果您需要绘制这些数据的图形,您可以使用Python中的Matplotlib库进行绘图。您可以使用以下代码读取这些数据并绘制出简单的图形: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 读取数据 data = np.loadtxt('your_data_file.txt', skiprows=1) # 提取第一列数据 time = data[:, 0] # 提取第二列及以后的数据 values = data[:, 1:] # 绘制图形 fig, ax = plt.subplots() for i in range(values.shape[1]): ax.plot(time, values[:, i], label='Data {}'.format(i+1)) ax.legend() ax.set_xlabel('Time (s)') ax.set_ylabel('Value') plt.show() ``` 这个代码会读取您的数据文件(假设名为“your_data_file.txt”),提取第一列作为时间轴,提取后面的列作为数据值,然后使用Matplotlib绘制出每个数据值随时间变化的曲线。您可以根据需要进行修改,以便更好地满足您的要求。
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import pandas as pd import openpyxl # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('./处理过的训练集/987027.xlsx') # 选择需要读取的工作表 ws = wb['Sheet1'] # 读取第一列第二行之后的数据 data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=1, values_only=True): data.append(row[0]) # 打印读取的数据 # print(data) # # 将浮点型数据按照等宽离散化的方法转化为离散型数据 # bin_edges = np.linspace(min(data), max(data), num=10) # discretized_data = np.digitize(data, bin_edges) # # 打印转化后的数据 # print(discretized_data) # 假设数据共有N个点,采样周期为0.25秒 N = len(data) t = np.arange(N) * 0.25 # labels2 = pd.cut(t, bins=10, labels=False) #组合时间序列和采样值 data1 = np.column_stack((t,data)) print(data1[:10]) # 打印前10行数据 # train_test_split函数用于将数据集划分为训练集和测试集,其中test_size参数指定了测试集所占的比例, # random_state参数指定了随机种子,以保证每次划分的结果相同。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data1[:, :-1], data1[:, -1], test_size=0.2, random_state=42) clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0) clf.fit(X_train, y_train) clf.predict([[0,0,0,0]]) clf.score(X_train, y_train)报错ValueError: X has 2 features, but AdaBoostClassifier is expecting 1 features as input.

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