Python - 在图中寻找模式

Question

该图由以下 gnuplot 脚本生成。 estimated.csv 文件可在此链接中找到:https://drive.google.com/open?id=0B2Iv8dfU4fTUaGRWMm9jWnBUbzg

# ###### GNU Plot
   set style data lines
   set terminal postscript eps enhanced color "Times" 20

   set output "cubic33_cwd_estimated.eps"

   set title "Estimated signal"

    set style line 99 linetype 1 linecolor rgb "#999999" lw 2
    #set border 1 back ls 11
    set key right top
    set key box linestyle 50
    set key width -2
    set xrange [0:10]
    set key spacing 1.2
    #set nokey

    set grid xtics ytics mytics
    #set size 2
    #set size ratio 0.4

    #show timestamp
    set xlabel "Time [Seconds]"
    set ylabel "Segments"

    set style line 1 lc rgb "#ff0000" lt 1 pi 0 pt 4 lw 4 ps 0

    # Congestion control send window

    plot  "estimated.csv" using ($1):2 with lines title "Estimated";

我想找到上一个图的估计信号的模式，类似于下一个图。我的地面实况(实际信号如下图所示)

这是我的初步方法

#!/usr/bin/env python
import sys

import numpy as np
from shapely.geometry import LineString
#-------------------------------------------------------------------------------
def load_data(fname):
    return LineString(np.genfromtxt(fname, delimiter = ','))
#-------------------------------------------------------------------------------
lines = list(map(load_data, sys.argv[1:]))

for g in lines[0].intersection(lines[1]):
    if g.geom_type != 'Point':
        continue
    print('%f,%f' % (g.x, g.y))

然后直接在我的 gnuplot 中调用此 python 脚本，如下所示:

set terminal pngcairo
set output 'fig.png'

set datafile separator comma
set yr [0:700]
set xr [0:10]

set xtics 0,2,10
set ytics 0,100,700

set grid

set xlabel "Time [seconds]"
set ylabel "Segments"

plot \
    'estimated.csv' w l lc rgb 'dark-blue' t 'Estimated', \
    'actual.csv' w l lc rgb 'green' t 'Actual', \
    '<python filter.py estimated.csv actual.csv' w p lc rgb 'red' ps 0.5 pt 7 t ''

这给了我们下面的情节。但这似乎没有给我正确的模式，因为 gnuplot 不是执行此类任务的最佳工具。

有什么方法可以通过使用 python 将峰值形成一个图来找到第一个图 (estimated.csv) 的模式吗？如果我们从最后看，这个模式实际上似乎是可见的。任何帮助，将不胜感激。

Answer 1

我认为pandas.rolling_max()这是正确的方法。我们将数据加载到 DataFrame 中并计算超过 8500 个值的滚动最大值。之后曲线看起来很相似。您可以稍微测试一下该参数以优化结果。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
plt.ion()
names = ['actual.csv','estimated.csv']
#-------------------------------------------------------------------------------
def load_data(fname):
    return np.genfromtxt(fname, delimiter = ',')
#-------------------------------------------------------------------------------

data = [load_data(name) for name in names]
actual_data = data[0]
estimated_data = data[1]
df = pd.read_csv('estimated.csv', names=('x','y'))
df['rolling_max'] = pd.rolling_max(df['y'],8500)
plt.figure()
plt.plot(actual_data[:,0],actual_data[:,1], label='actual')
plt.plot(estimated_data[:,0],estimated_data[:,1], label='estimated')
plt.plot(df['x'], df['rolling_max'], label = 'rolling')

plt.legend()
plt.title('Actual vs. Interpolated')
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,500)
plt.xlabel('Time [Seconds]')
plt.ylabel('Segments')
plt.grid()
plt.show(block=True)

回答评论中的问题:

自 pd.rolling()正在生成定义的数据窗口，第一个值将是 NaN对于 pd.rolling().max 。替换这些NaN s，我建议翻转整个系列并向后计算窗口。之后，我们可以将NaN全部替换掉s 通过向后计算的值。我调整了向后计算的窗口长度。否则我们会得到错误的数据。

此代码有效:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
plt.ion()

df = pd.read_csv('estimated.csv', names=('x','y'))
df['rolling_max'] = df['y'].rolling(8500).max()
df['rolling_max_backwards'] = df['y'][::-1].rolling(850).max()
df.rolling_max.fillna(df.rolling_max_backwards, inplace=True)
plt.figure()
plt.plot(df['x'], df['rolling_max'], label = 'rolling')

plt.legend()
plt.title('Actual vs. Interpolated')
plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0,700)
plt.xlabel('Time [Seconds]')
plt.ylabel('Segments')
plt.grid()
plt.show(block=True)

我们得到以下结果: