Hướng dẫn python cumulative sum plot - âm mưu tổng tích lũy của python
Tôi có một tệp CSV như thế này: Show
Tôi đã thêm tiêu đề với:
Đầu ra là:
Tôi đã tạo ra một ngày colum trong Roder để cố gắng nhóm thông tin theo ngày:
Tôi đã cố gắng để có một khoản tiền tích lũy với chỉ mục vì tôi không có một phần lớn sự kiện, sau đó tôi đã cố gắng nhóm theo nhiều ngày nhưng tôi thất bại:
Ý tưởng là tạo ra một sơ đồ tích lũy với thông tin DataFrame (trục X có ngày Y trục y với thông tin tích lũy), tôi đã cố gắng có một âm mưu như https://stackoverflow.com/questions/53895480/python-plot-pimedelta- và giá trị tích lũy Bạn có phiền cho tôi một số mẹo để đạt được mục tiêu không ?, Đầu ra mong đợi có thể như thế này, trong trường hợp của tôi chỉ với một trạm được gọi là Redde: Cảm ơn bạnĐể biết thêm thông tin, hãy xem Run Chức năng MATLAB với các mảng phân tán (Hộp công cụ tính toán song song).Lịch sử phiên bảnĐược giới thiệu trước R2006A Cú pháp computes the discrete Fourier transform (DFT) of 2 using a fast Fourier transform (FFT) algorithm.
Được giới thiệu trước R2006A Cú pháp returns the 3-point DFT. If no value is specified, 5 is the same size as 2.
Được giới thiệu trước R2006A Cú pháp returns the Fourier transform along the dimension S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);2. For example, if 2 is a matrix, then S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);5 returns the n-point Fourier transform of each row. Sự mô tảthí dụ df['TrigDT'] = pd.to_datetime(df['TrigDT']) df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date 1 = FFT (________ 32) Tính toán biến đổi Fourier (DFT) riêng biệt của df['TrigDT'] = pd.to_datetime(df['TrigDT']) df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date 2 bằng thuật toán Biến đổi Fourier (FFT) nhanh.Nếu 2 là một vectơ, thì 5 sẽ trả về biến đổi Fourier của vectơ.Nếu 2 là ma trận, thì 5 sẽ xử lý các cột của 2 làm vectơ và trả về biến đổi Fourier của mỗi cột.Fs = 1000; % Sampling frequency T = 1/Fs; % Sampling period L = 1500; % Length of signal t = (0:L-1)*T; % Time vector Nếu 2 là một mảng đa chiều, thì 5 xử lý các giá trị dọc theo kích thước mảng đầu tiên có kích thước không bằng 1 như vectơ và trả về biến đổi Fourier của mỗi vectơ.S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); 1 = FFT (________ 32, ________ 43) Trả về DFT ____ 43 điểm. Nếu không có giá trị được chỉ định, 5 có cùng kích thước với 2.X = S + 2*randn(size(t)); Nếu 2 là một vectơ và chiều dài 2 nhỏ hơn 3, thì 2 được đệm với các số 0 theo chiều dài 3.plot(1000*t(1:50),X(1:50)) title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise") xlabel("t (milliseconds)") ylabel("X(t)") Nếu 2 là một vectơ và chiều dài 2 lớn hơn 3, thì 2 bị cắt theo chiều dài 3.Nếu 2 là một ma trận, thì mỗi cột được xử lý như trong trường hợp vectơ.P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); Nếu 2 là một mảng đa chiều, thì kích thước mảng đầu tiên có kích thước không bằng 1 được xử lý như trong trường hợp vectơ. 0 1 = FFT (________ 32, ________ 43, ________ 62) Trả về biến đổi Fourier dọc theo kích thước S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);2. Ví dụ: nếu 2 là ma trận, thì S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);5 trả về biến đổi Fourier điểm N của mỗi hàng. 1Ví dụsụp đổ tất cả Tín hiệu ồn ào 2Sử dụng các biến đổi Fourier để tìm các thành phần tần số của tín hiệu bị chôn trong tiếng ồn. 3Chỉ định các tham số của tín hiệu với tần số lấy mẫu là 1 kHz và thời lượng tín hiệu là 1,5 giây. Tạo thành tín hiệu chứa hình sin 50 Hz có biên độ 0,7 và hình sin 120 Hz có biên độ 1. Chuyển đổi xung Gaussian thành miền tần số. Xác định miền tần số và vẽ các tần số duy nhất. 4
Sóng cosineSo sánh sóng cosine trong miền thời gian và miền tần số. Chỉ định các tham số của tín hiệu với tần số lấy mẫu là 1 kHz và thời lượng tín hiệu là 1 giây. 5Tạo một ma trận trong đó mỗi hàng đại diện cho một sóng cosin với tần số tỷ lệ. Kết quả, 2, là ma trận 3 x-1000. Hàng đầu tiên có tần số sóng là 50, hàng thứ hai có tần số sóng là 150 và hàng thứ ba có tần số sóng là 300. 6Vẽ vẽ 100 mục đầu tiên từ mỗi hàng 2 trong một hình duy nhất theo thứ tự và so sánh tần số của chúng. 7Chỉ định đối số S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);2 để sử dụng X = S + 2*randn(size(t));3 dọc theo các hàng của 2, nghĩa là cho mỗi tín hiệu.Tính toán biến đổi Fourier của các tín hiệu. Tính phổ hai mặt và phổ một mặt của mỗi tín hiệu. 8Trong miền tần số, vẽ sơ đồ phổ biên độ một mặt cho mỗi hàng trong một hình duy nhất. 9Giai đoạn của xoangTạo một tín hiệu bao gồm hai hình sin có tần số 15 Hz và 40 Hz. Xiêm đầu tiên là sóng cosin với pha -π/4 và thứ hai là sóng cosin với pha π/2. Lấy mẫu tín hiệu ở 100 Hz trong 1 giây.-π/4, and the second is a cosine wave with phase π/2. Sample the signal at 100 Hz for 1 s. 0Tính toán biến đổi Fourier của tín hiệu. Vẽ độ lớn của biến đổi như là một hàm của tần số. 1Tính toán pha của biến đổi, loại bỏ các giá trị biến đổi cường độ nhỏ. Vẽ pha như một hàm của tần số. 2Nội suy FFTNội suy biến đổi Fourier của tín hiệu bằng cách đệm với số không. Chỉ định các tham số của tín hiệu với tần số lấy mẫu là 80 Hz và thời lượng tín hiệu là 0,8 s. 3Tạo sự chồng chất của tín hiệu hình sin 2 Hz và sóng hài cao hơn của nó. Tín hiệu chứa sóng cosin 2 Hz, sóng cosin 4 Hz và sóng hình sin 6 Hz. 4Vẽ tín hiệu trong miền thời gian. 5Tính toán biến đổi Fourier của tín hiệu. Tính toán phổ biên độ một mặt của tín hiệu. 6Trong miền tần số, vẽ sơ đồ phổ một mặt. Do thời gian lấy mẫu tín hiệu khá ngắn, độ phân giải tần số của biến đổi Fourier không đủ chính xác để hiển thị tần số cực đại gần 4 Hz. 7Để đánh giá tốt hơn các tần số cực đại, bạn có thể tăng chiều dài của cửa sổ phân tích bằng cách đệm tín hiệu gốc bằng các số không. Phương pháp này tự động nội suy biến đổi Fourier của tín hiệu với độ phân giải tần số chính xác hơn. Xác định độ dài đầu vào mới là công suất tiếp theo của 2 từ độ dài tín hiệu ban đầu. Pad tín hiệu 2 với các số không kéo dài để mở rộng chiều dài của nó. Tính toán biến đổi Fourier của tín hiệu bằng không. 8Tính toán phổ biên độ một mặt của tín hiệu đệm. Do độ dài tín hiệu 3 tăng từ 65 lên 128, độ phân giải tần số trở thành plot(1000*t(1:50),X(1:50)) title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise") xlabel("t (milliseconds)") ylabel("X(t)")5, là 0,625 Hz. 9Vẽ phổ phổ một mặt của tín hiệu đệm. Phổ mới này cho thấy tần số cực đại gần 2 Hz, 4 Hz và 6 Hz trong độ phân giải tần số 0,625 Hz. 0Đối số đầu vàosụp đổ tất cả df['TrigDT'] = pd.to_datetime(df['TrigDT']) df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date 2 - Mảng đầu vào | Ma trận | Mảng đa chiềuInput array vector | matrix | multidimensional arrayMảng đầu vào, được chỉ định là một vectơ, ma trận hoặc mảng đa chiều. Nếu 2 là ma trận 0 x 0 x 0, thì 5 sẽ trả về một ma trận 0 x 0 trống.Kiểu dữ liệu: plot(1000*t(1:50),X(1:50)) title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise") xlabel("t (milliseconds)") ylabel("X(t)")9 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);0 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);1 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);2 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);3 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);4 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);5 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);6 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);7 Complex Number Support: Yes df = df.groupby('Date').index.sum() df = df.groupby(df.index.day).cumsum().reset_index() 3 - Độ dài biến đổi ____99 (mặc định) | vô hướng số nguyên không âmTransform length P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);9 (default) | nonnegative integer scalarĐộ dài biến đổi, được chỉ định là P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);9 hoặc vô hướng số nguyên không âm. Chỉ định vô hướng nguyên dương cho độ dài biến đổi có thể cải thiện hiệu suất của X = S + 2*randn(size(t));3. Độ dài thường được chỉ định là công suất 2 hoặc giá trị có thể được tính vào một sản phẩm của các số nguyên tố nhỏ (các yếu tố nguyên tố không lớn hơn 7). Nếu 3 nhỏ hơn chiều dài của tín hiệu, thì X = S + 2*randn(size(t));3 bỏ qua các giá trị tín hiệu còn lại qua mục nhập 3 và trả về kết quả bị cắt. Nếu 3 là 06, thì X = S + 2*randn(size(t));3 trả về một ma trận trống. Ví dụ: 08Kiểu dữ liệu: plot(1000*t(1:50),X(1:50)) title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise") xlabel("t (milliseconds)") ylabel("X(t)")9 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);0 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);1 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);2 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);3 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);4 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);5 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);6 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);7 S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);2 - Kích thước để vận hành theo vô hướng số nguyên cùngDimension to operate along positive integer scalarKích thước để hoạt động cùng, được chỉ định là vô hướng nguyên dương. Nếu bạn không chỉ định kích thước, thì mặc định là kích thước mảng đầu tiên có kích thước lớn hơn 1.
Nếu S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);2 lớn hơn 24, thì 25 trả về 2. Khi 3 được chỉ định, 28 miếng đệm hoặc cắt ngắn 2 đến chiều dài 3 dọc theo kích thước S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);2. Kiểu dữ liệu: plot(1000*t(1:50),X(1:50)) title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise") xlabel("t (milliseconds)") ylabel("X(t)")9 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);0 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);1 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);2 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);3 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);4 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);5 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);6 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);7 Đối số đầu rasụp đổ tất cả df = df.groupby('Date').index.sum() df = df.groupby(df.index.day).cumsum().reset_index() 5 - Đại diện miền tần số | Ma trận | Mảng đa chiều vector | matrix | multidimensional arrayBiểu diễn miền tần số được trả về dưới dạng vectơ, ma trận hoặc mảng đa chiều. Nếu 2 thuộc loại P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);0, thì X = S + 2*randn(size(t));3 tính toán nguyên bản trong độ chính xác đơn và 5 cũng thuộc loại P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);0. Nếu không, 5 được trả về dưới dạng loại plot(1000*t(1:50),X(1:50)) title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise") xlabel("t (milliseconds)") ylabel("X(t)")9. Kích thước của 5 như sau:
Nếu 2 là có thật, thì 5 là đối xứng liên hợp và số lượng điểm duy nhất trong 5 là 61.Kiểu dữ liệu: plot(1000*t(1:50),X(1:50)) title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise") xlabel("t (milliseconds)") ylabel("X(t)")9 | P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);0 Thêm vềsụp đổ tất cả df = df.groupby('Date').index.sum() df = df.groupby(df.index.day).cumsum().reset_index() 5 - Đại diện miền tần số | Ma trận | Mảng đa chiềuBiểu diễn miền tần số được trả về dưới dạng vectơ, ma trận hoặc mảng đa chiều. Nếu 2 thuộc loại P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);0, thì X = S + 2*randn(size(t));3 tính toán nguyên bản trong độ chính xác đơn và 5 cũng thuộc loại P2 = abs(Y/L); P1 = P2(1:L/2+1); P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);0. Nếu không, 5 được trả về dưới dạng loại plot(1000*t(1:50),X(1:50)) title("Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise") xlabel("t (milliseconds)") ylabel("X(t)")9. Kích thước của 5 như sau:Đối với df = pd.read_csv(r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat', sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]) headers = ["TrigDT", "Sta", "Type"] 50 hoặc df = pd.read_csv(r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat', sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]) headers = ["TrigDT", "Sta", "Type"] 51, kích thước của df = df.groupby('Date').index.sum() df = df.groupby(df.index.day).cumsum().reset_index() 5 bằng kích thước của df['TrigDT'] = pd.to_datetime(df['TrigDT']) df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date 2.
Thêm vềBiến đổi Fourier rời rạc của vectơ df = pd.read_csv(r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat', sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]) headers = ["TrigDT", "Sta", "Type"] 50 và df = pd.read_csv(r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat', sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]) headers = ["TrigDT", "Sta", "Type"] 65 thực hiện biến đổi Fourier và biến đổi Fourier nghịch đảo, tương ứng. Đối với df['TrigDT'] = pd.to_datetime(df['TrigDT']) df['Date'] = df['TrigDT'].dt.date 2 và df = df.groupby('Date').index.sum() df = df.groupby(df.index.day).cumsum().reset_index() 5 chiều dài df = df.groupby('Date').index.sum() df = df.groupby(df.index.day).cumsum().reset_index() 3, các biến đổi này được xác định như sau:ở đâu là một trong n rễ của sự thống nhất.Lời khuyên Generate C and C++ code using MATLAB® Coder™.Thời gian thực hiện của
Mã GPU GenerationGenerate Cuda® CODA® cho GPU NVIDIA® bằng GPU Coder ™. Generate CUDA® code for NVIDIA® GPUs using GPU Coder™.Mã môi trường dựa trên luồng trong nền bằng MATLAB® df = pd.read_csv(r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat', sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]) headers = ["TrigDT", "Sta", "Type"] 82 hoặc tăng tốc mã với Công cụ điện toán song song ™ df = pd.read_csv(r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat', sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]) headers = ["TrigDT", "Sta", "Type"] 83. Run code in the background using MATLAB® df = pd.read_csv(r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat', sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]) headers = ["TrigDT", "Sta", "Type"] 82 or accelerate code with Parallel Computing Toolbox™ df = pd.read_csv(r'D:\Inves\SM\CC_Cbba\REDPy\OSCREDDE_3_\redde_3_trigs.dat', sep=',', header=None, usecols=[0, 1, 2]) headers = ["TrigDT", "Sta", "Type"] 83.Chức năng này hỗ trợ đầy đủ các môi trường dựa trên chủ đề. Để biết thêm thông tin, hãy xem Chạy các chức năng MATLAB trong môi trường dựa trên luồng. GPU ArraysAccelate Code bằng cách chạy trên đơn vị xử lý đồ họa (GPU) bằng Công cụ điện toán song song ™. Accelerate code by running on a graphics processing unit (GPU) using Parallel Computing Toolbox™.Ghi chú và giới hạn sử dụng:
Để biết thêm thông tin, hãy xem Chạy các chức năng MATLAB trên GPU (Hộp công cụ tính toán song song). (Parallel Computing Toolbox). Mảng phân tán Các mảng lớn trên bộ nhớ kết hợp của cụm của bạn bằng Công cụ điện toán song song ™. Partition large arrays across the combined memory of your cluster using Parallel Computing Toolbox™.Ghi chú và giới hạn sử dụng:
Để biết thêm thông tin, hãy xem Chạy các chức năng MATLAB trên GPU (Hộp công cụ tính toán song song). (Parallel Computing Toolbox). Mảng phân tán Các mảng lớn trên bộ nhớ kết hợp của cụm của bạn bằng Công cụ điện toán song song ™.Đối với các mảng phân tán, thay vì sử dụng thuật toán FFT song song, |