在python

Question

我在4种不同类型的事件（以及每种事件的多次重复）之后有一组加速度计数据记录。 每个点（记录）由3个矢量（X，Y，Z）定义，每个矢量150,000个样本（5秒，采样率为30KHz）。总而言之，我有很多3x150,000个矩阵。

我想使用python为这些点使用分类器或聚类，以查看在不同类型的事件之后加速度计的行为是否存在差异。

1. 什么是最好的分类器？
2. 我应该如何构建数据？
3. 如何绘制此图以便可视化我的数据？

非常感谢任何帮助者。

Answer 1

很难给出关于在数据存储方面应该做些什么的确切指示。我想你已经弄清楚了吗？如果不是全部取决于各种参数，例如读/写访问频率，数据大小和其他内容，例如DAQ系统。就此而言，我认为这已经解决，数据已经以某种方式记录和存储。它可以是csv文件，数据库或自定义文件格式。只要你能阅读它，它就没关系了。

使用pandas构建数据。它是numpy的包装，描述为：

  pandas是一个开源的，获得BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。

对于绘图，由于您似乎正在进行统计分析，因此可以使用matplotlib进行基本绘图，或使用seaborn进行聚类和统计分析等。来自Seaborn网站：

  

Seaborn是一个基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面，用于绘制有吸引力的统计图形。

查看Seaborn gallery，了解可能的情节。它对库可能的图表以及该图表所需的源代码进行了很好的概述。