a=vehspd.timestamps a=a.tolist()
时间: 2023-05-13 21:07:20 浏览: 108
这是一个将 numpy 数组转换为 Python 列表的操作。您可以使用以下代码实现:
```python
import numpy as np
a = vehspd.timestamps
a = np.array(a).tolist()
```
其中,`vehspd.timestamps` 是一个 numpy 数组,`np.array(a).tolist()` 将其转换为 Python 列表。
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def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexP[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist()) # 计算base line,使振幅均值为0 baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,5)) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') index = np.where( ttlins==0)[0] if isplot==1: plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index[0]] #timestamps1.append(timestamps[index[0]]) #amplitudes=amplitudes1 #timestamps=timestamps1 if isplot==1: plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') if isplot==1: plt.show() return amplitudesA
这是一个Python函数,用于读取vxp文档中的信息,并计算出相应的呼吸曲线。函数接受三个参数:vxpPath(vxp文档的路径),scanTimes(扫描时间)和isplot(是否绘制呼吸曲线图)。函数首先打开vxp文档,读取其中的振幅、相位、时间戳、TTL以及标记等信息。然后,函数计算出基线(base line),使得振幅均值为0。接下来,函数根据扫描时间计算出每个时间点对应的振幅值,并返回呼吸曲线。如果isplot参数为1,则函数还会绘制呼吸曲线图。
t1 = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamps[i-10]) OSError: [Errno 22] Invalid argument
这个错误通常是由于时间戳数据不正确导致的。请检查一下你的时间戳数据是否正确,或者尝试处理一下数据中的异常值。如果你不能确定如何处理异常值,你可以在计算时间差之前,先将时间戳数据按照从小到大的顺序排序,然后再进行时间差计算,这样可以避免一些异常值的干扰。以下是修改后的代码:
```python
import datetime
# 读取txt文件中的数据,假设数据格式为 "时间戳 数据"
with open("data.txt", "r") as f:
lines = f.readlines()
# 筛选出时间戳数据
timestamps = []
for line in lines:
timestamp = line.split()[0]
try:
timestamp = float(timestamp)
timestamps.append(timestamp)
except ValueError:
pass
# 对时间戳数据进行排序
timestamps.sort()
# 计算时间差
for i in range(10, len(timestamps), 10):
t1 = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamps[i-10])
t2 = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamps[i])
delta = t2 - t1
if delta.total_seconds() < 1:
print("时间差在1s内:", delta)
```
在这个修改后的代码中,我们首先对时间戳数据进行了排序,然后再进行时间差计算。这样可以排除一些异常值的干扰,避免出现类似的错误。