Question

我有一些不同的二进制时间序列的集合，我想在彼此之上进行可视化。该系列由循环数据组成，因此每个数据点看起来像(start_ts, end_ts, state)，其中start_ts和end_ts都是浮点数，state是布尔值

每个时间序列都由一个像上面那样的元组列表组成，产生类似

的元素

[(t0, t1, s1),
 (t1, t2, s2),
 ...
 (tn-1, tn, sn)]

例如，您可能有类似

的内容

[(0, 5, TRUE),
 (5, 23, FALSE),
 (23, 38, TRUE)]

表示对于该特定时间序列，值从0秒到5秒为TRUE，从5秒到23秒为FALSE，然后从23秒到38秒再次为TRUE

最后，我想要输出看起来像

series_1  XXXXXOOOOOXXXXXOOXOOOXO
series_2  XXXXXXXXOOOOOOXXXXXXOOO
series_3  XXXXOOOOXXXXXXXXXXOOOXX

但是作为彩色图表，而不是一系列X和O的

您对可视化的最佳方法有什么建议吗？谢谢！

更新我已经开始使用下面的代码研究anishtain4的解决方案了。我发现我需要连接并展平列表

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def convert_to_np_list(cycles):
  series_i_shape=[np.ones(int(b[1]-b[0]))*b[2] for b in cycles]
  flattened_shape = np.concatenate(series_i_shape).ravel()
  return flattened_shape

truth_list = convert_to_np_list(truth_cycles)
pred_list = convert_to_np_list(pred_cycles)

print truth_list.shape
print pred_list.shape

timeshape=np.c_[truth_list, pred_list]
plt.pcolor(timeshape.T)

Answer 1

由于我不确定你有多少时间序列以及如何存储它们，所以首先我将解释如何为每个时间序列执行此操作。这会将每个系列转换为一组0和1。

series_i_shape=[np.ones(b[1]-b[0])*b[2] for b in series_i]

然后将它们叠加在列中：

timeshape=np.c_[series_1_shape,series_2_shape,...]

然后您可以使用matplotlib.pyplot as plt：

绘制它

plt.pcolor(timeshape.T)

在python中可视化二进制时间序列数据

1 个答案: