Question

我是Python的新手。我在脑电图中用它来进行机器学习。这是我提取“功能”的功能。有没有办法改善它？我的意思是，每次我需要其他范围时，我都不想改变频率。所以，在B部分，你会看到我的尝试。

第A部分

def computePowerBands(f, amp):
    return (np.mean(amp[(f >= 0.5)*(f <= 4.5)]),
            np.mean(amp[(f >= 4.5)*(f <= 8.5)]),
            np.mean(amp[(f >= 8.5)*(f <= 11.5)]),
            np.mean(amp[(f >= 11.5)*(f <= 15.5)]),
            np.mean(amp[(f >= 15.5)*(f <= 32.5)]) )

B部分

def computePowerBands(f, amp, fce):
    return (np.mean(amp[k * k for k in fce]))

我有什么方法可以做到这一点吗？

Answer 1

我不完全确定你要实现的是什么，因为它实际上是代码模糊，但通过简单的代码重构，你可以通过对列表对它进行参数化：

def computePowerBands(f, amp, fce):
    return [np.mean(amp[(f >= low)*(f <= up)]) for low, up in fce]

并用

调用它

computePowerBands(f, amp, [(0.5, 4.5), (4.5, 8.5)])

等等。

或者如果以下乐队总是分享结尾：

def computePowerBands(f, amp, fce):
    return [np.mean(amp[(f >= fce[fid])*(f <= fce[fid+1])])
            for fid in range(len(fce)-1)]

并用

调用它

computePowerBands(f, amp, [0.5, 4.5, 8.5])

python中的一个命令行，用于自动化代码

1 个答案: