在python中隨着時間的推移對加速度計數據進行分類

Question

在發生了4種不同類型的事件（每種事件都有很多重復）之后，我有一組加速度計數據記錄。 每個點（記錄）由3個向量（X，Y，Z）定義，每個向量有150,000個采樣（5秒，采樣率為30KHz）。 所以總的來說，我有很多3x150,000矩陣。

我想使用python對這些點使用分類器或聚類，以查看不同類型事件后加速度計的行為之間是否存在差異。

1. 最佳分類器是什么？
2. 我應該如何構造我的數據？
3. 我如何繪制此圖以便可視化我的數據？

非常感謝任何幫助者。

Answer 1

在數據存儲方面，很難為您提供確切的指示。 我想您已經知道了嗎？ 如果不是，那么這一切都取決於各種參數，例如對其的讀/寫訪問頻率，數據大小以及其他因素，例如DAQ系統。 為此，我認為這已經解決，並且數據已經以某種方式記錄和存儲。 這可以是csv文件，數據庫或自定義文件格式。 只要您能閱讀它，就沒有關系。

使用熊貓來構建數據。 它是numpy的包裝，描述為：

pandas是BSD許可的開源庫，為Python編程語言提供了高性能，易於使用的數據結構和數據分析工具。

對於繪圖，由於您似乎正在進行統計分析，請使用matplotlib進行基本繪圖，或者使用seaborn進行聚類和統計分析等。從Seaborn網站：

Seaborn是基於matplotlib的Python可視化庫。 它提供了用於繪制吸引人的統計圖形的高級界面。

看一下Seaborn畫廊 ，尋找可能的情節。 它很好地概述了庫中可能的圖表以及該圖所需的源代碼。