不等距抽帧python

在Python中，不等距抽帧通常是指从时间序列数据（如视频或音频）中按照非均匀的时间间隔选取帧。这在一些数据分析、信号处理或机器学习任务中可能会很有用，比如异常检测或实时分析。

你可以使用NumPy数组和Pandas库来操作这样的数据，结合`numpy.diff()`函数计算时间差，然后选择满足特定条件的时间点。例如：

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设df是一个包含时间戳和对应值的数据框
data = {'time': [0, 1, 2, 4, 5], 'value': [1, 2, 3, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算时间差并设置采样率
time_diff = df['time'].diff().dropna()
sampling_rate = [t for t in time_diff if t != 1]  # 如果想要不等间距，这里设定间隔不是固定的1

# 抽取新帧
new_frames = df.iloc[np.cumsum(sampling_rate)]

在这个例子中，`np.cumsum(sampling_rate)`会得到新的时间索引，使得每两帧之间的间隔符合给定的不等距采样率。