Mengurangi array numpy untuk menggambar grafik

Saya ingin menggambar grafik di aplikasi python saya, tetapi array sumber numpy terlalu besar untuk melakukan ini (sekitar 1'000'000+). Saya ingin mengambil nilai rata-rata untuk elemen tetangga. Ide pertama adalah melakukannya dalam gaya C++:

step = 19000 # every 19 seconds (for example) make new point with neam value
dt = <ordered array with time stamps>
value = <some random data that we want to draw>

index = dt - dt % step
cur = 0
res = []

while cur < len(index):
    next = cur
    while next < len(index) and index[next] == index[cur]:
        next += 1
    res.append(np.mean(value[cur:next]))
    cur = next

tapi solusi ini bekerja sangat lambat. Saya mencoba melakukan seperti ini:

step = 19000 # every 19 seconds (for example) make new point with neam value
dt = <ordered array with time stamps>
value = <some random data that we want to draw>

index = dt - dt % step
data = np.arange(index[0], index[-1] + 1, step)
res = [value[index == i].mean() for i in data]
pass

Solusi ini lebih lambat dibandingkan solusi pertama. Apa solusi terbaik untuk masalah ini?


python numpy scipy
person Artem Mezhenin    schedule 20.06.2012    source sumber

Jawaban (1)


arrow_upward
3
arrow_downward

np.histogram dapat memberikan jumlah pada tempat sampah yang berubah-ubah. Jika Anda memiliki deret waktu, misalnya:

import numpy as np

data = np.random.rand(1000)          # Random numbers between 0 and 1
t = np.cumsum(np.random.rand(1000))  # Random time series, from about 1 to 500

maka Anda dapat menghitung jumlah binned dalam interval 5 detik menggunakan np.histogram:

t_bins = np.arange(0., 500., 5.)       # Or whatever range you want
sums = np.histogram(t, t_bins, weights=data)[0]

Jika Anda menginginkan nilai rata-rata, bukan jumlah, hilangkan bobotnya dan gunakan penghitungan bin:

means = sums / np.histogram(t, t_bins)][0]

Metode ini mirip dengan yang ada di jawaban ini.

person marshall.ward    schedule 20.06.2012