假设数据共有N个点,采样周期为0.25秒 N = len(samples) t = np.arange(N) * 0.25 #组合时间序列和采样值 data = np.column_stack((t, samples)),要求把这组数据变为离散型
时间: 2024-02-25 13:53:58 浏览: 25
如果你想将这个二维矩阵变为离散的数据,可以对采样数据进行离散化处理,将连续的数值转化为离散的类别。离散化可以使用上面提到的等宽离散化、等频离散化或聚类离散化等方法。
下面是一个使用等宽离散化的示例代码:
``` python
import numpy as np
import pandas as pd
# 假设采样数据为随机生成的一组数值
samples = np.random.rand(100)
# 将采样数据等宽离散化为10个类别
labels = pd.cut(samples, bins=10, labels=False)
# 组合时间序列和离散化后的采样数据
N = len(samples)
t = np.arange(N) * 0.25
data = np.column_stack((t, labels))
print(data[:10]) # 打印前10行数据
```
上述代码中,使用pd.cut()函数对采样数据进行等宽离散化,将采样数据分为10个类别,并将每个类别用一个整数标识。然后将离散化后的采样数据和时间序列组合成一个二维矩阵。最终得到的data是一个二维矩阵,第一列是时间序列,第二列是离散化后的采样数据。
相关问题
# 读取Excel文件 data = pd.read_excel('./处理过的训练集/984151.xlsx') # 提取第一列第二行以后的数据 samples = data.iloc[1:, 0].tolist() # 假设数据共有N个点,采样周期为0.25秒 N = len(samples) t = np.arange(N) * 0.25 #组合时间序列和采样值 data = np.column_stack((t, samples))要求把这组数据变为离散型
如果你想将这个二维矩阵变为离散的数据,可以对采样数据进行离散化处理,将连续的数值转化为离散的类别。离散化可以使用上面提到的等宽离散化、等频离散化或聚类离散化等方法。
下面是一个使用等宽离散化的示例代码:
``` python
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('./处理过的训练集/984151.xlsx')
# 提取第一列第二行以后的数据
samples = data.iloc[1:, 0].tolist()
# 将采样数据等宽离散化为10个类别
labels = pd.cut(samples, bins=10, labels=False)
# 组合时间序列和离散化后的采样数据
N = len(samples)
t = np.arange(N) * 0.25
data = np.column_stack((t, labels))
print(data[:10]) # 打印前10行数据
```
上述代码中,使用pd.cut()函数对采样数据进行等宽离散化,将采样数据分为10个类别,并将每个类别用一个整数标识。然后将离散化后的采样数据和时间序列组合成一个二维矩阵。最终得到的data是一个二维矩阵,第一列是时间序列,第二列是离散化后的采样数据。
取得的这组数据是以0.25秒作为采样周期的对应采样值
如果你取得的这组数据是以0.25秒作为采样周期的对应采样值,那么你可以使用Python中的numpy库来将其转换为时间序列数据。具体步骤如下:
1. 导入numpy库
```
import numpy as np
```
2. 创建时间序列
```
# 假设数据共有N个点,采样周期为0.25秒
N = len(samples)
t = np.arange(N) * 0.25
```
上述代码中,`np.arange(N)`用于生成0到N-1的整数序列,然后将其乘以0.25,得到对应的时间序列。
3. 组合时间序列和采样值
```
data = np.column_stack((t, samples))
```
上述代码中,`np.column_stack`函数用于将时间序列和采样值按列组合成一个二维数组,其中第一列为时间序列,第二列为采样值。
经过上述步骤,你就可以将以0.25秒作为采样周期的采样值转换为时间序列数据了。
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