通过函数计算分割数组中的值来填充分割数组

Question

我陷入了for循环问题。

我有一个信号作为一个数组，我把它分成多个时代。

for i in range(0,epochs):
    Rxy[i], freqs_xy[i] = mlab.csd(x2[i], y2[i], NFFT=nfft, Fs=sfreq)

我是第二次为y信号做这个。 假设我的信号x的形状为（100），那么我的2个时期的分裂数组应该具有（2,50）的形式。

现在我想在for循环中使用一个函数来计算我的拆分数组的每个段的每个值的值......类似于：

cron -f

所以我会得到一个Rxy数组，如（2,50）

希望你得到我想做的事。

问候， 丹尼尔

Answer 1

要将Rxy构建为数组，请先为数组分配空间：

Rxy = np.empty_like(x2)
freqs_xy = np.empty_like(x2)

然后您可以使用循环填写Rxy行：

for i in range(2):
    Rxy[i], freqs_xy[i] = mlab.csd(x2[i], y2[i], NFFT=nfft, Fs=sfreq)

顺便说一句，np.array_split(x,epochs)会返回数组的列表。那不是 与形状(2, 50)的数组相同。如果你能保证epochs 将x拆分为相等长度的数组，您可以使用

x2 = x.reshape(2, -1)

代替。然后x2将是形状(2, 50)的数组。 reshape更快 比array_split更reshape，因为array_split只需更改属性 mlab.csd必须将数据分配并复制到新数组中。无论如何，它是 通常更好地将数据保存在一个大数组而不是列表中的部分 数组，因为列表上的计算通常需要Python循环 使用NumPy时的性能祸害。当然，有时Python循环 无法避免，例如在调用UserOrganization newuserorg = new UserOrganization(); newuserorg.setCostCenter = "test"; newuserorg.setDepartment = "test"; ... ... 时就是这种情况。