python分類加速度計數據隨着時間的推移

Question

我有一組加速度計數據記錄4種不同類型的事件（和每個重複）。每個點（記錄）由3個向量（X，Y，Z）定義，每個向量150,000個樣本（5秒，採樣率爲30KHz）。所以總而言之，我有很多3x150,000的矩陣。

我想爲這些點使用python的分類器或集羣，以便查看加速度計在不同類型的事件之後的行爲是否存在差異。

1. 什麼是最好的分類器使用？
2. 我應該如何構建我的數據？
3. 我該如何繪製這個圖形以便可視化我的數據？

非常感謝任何幫手。

Answer 1

很難給出關於數據存儲應該做什麼的確切指針。我想你已經明白了這一點？如果不是，這一切都取決於各種參數，例如讀取/寫入訪問的頻率，數據的大小以及其他事情，例如您的DAQ系統。對於這個問題，我認爲這已經解決了，並且數據已經以某種方式記錄和存儲了。這可以是csv文件，數據庫或自定義文件格式。只要你能讀懂它，它並不重要。

使用pandas來構造您的數據。它是圍繞numpy的包裝和被描述爲：

大熊貓是一個開源的，基於BSD授權的圖書館提供高性能，易於使用的數據結構和數據分析工具Python編程語言。

爲繪製，因爲你似乎在做統計分析，無論是使用你的聚類和統計分析等matplotlib您基本的繪圖，或seaborn從Seaborn網站：

Seaborn是基於matplotlib的Python可視化庫。它提供了一個高級界面來繪製有吸引力的統計圖形。

看看Seaborn gallery，可能的情節。它很好地概述了庫的可能圖表以及該圖所需的源代碼。