python - 在Python中对加速度计数据随时间的变化进行分类

Question

在 4 种不同类型的事件(以及每种事件的多次重复)之后，我有一组加速度计数据记录。 每个点(记录)由 3 个向量 (X,Y,Z) 定义，每个向量有 150,000 个样本(5 秒，采样率为 30KHz)。所以总而言之，我有很多 3x150,000 矩阵。

我想使用 python 对这些点使用分类器或聚类，以便查看不同类型事件后加速度计的行为是否存在差异。

1. 最好使用的分类器是什么？
2. 我应该如何构建我的数据？
3. 如何绘制此图以可视化我的数据？

非常感谢任何帮助者。

Answer 1

很难为您提供关于数据存储方面应该做什么的准确指示。我想你已经明白这一点了吗？如果不是，这一切都取决于各种参数，例如读/写访问的频率、数据的大小和其他因素，例如您的 DAQ 系统。就此而言，我认为这个问题已经解决，并且数据已经以某种方式记录和存储。它可以是 csv 文件、数据库或自定义文件格式。只要你能读懂，这并不重要。

使用pandas构建您的数据。它是 numpy 的包装器，描述如下:

pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language.

对于绘图，由于您似乎正在进行统计分析，因此可以使用 matplotlib用于您的基本绘图，或 seaborn用于聚类和统计分析等。来自 Seaborn 网站:

Seaborn is a Python visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive statistical graphics.

看看 Seaborn gallery ，对于可能的情节。它很好地概述了库中可能出现的图表以及该图所需的源代码。