使用 Python 的实时数据 acquisition/processing

Question

我正在尝试编写一个代码，该代码将从缓冲区（作为多维数组返回）获取信息，并从所述数组中提取某些元素。

这就是我所拥有的：

Drest = np.array([])              #Set up array for data to be read to (not sure if this is needed)
t_end = time.time() + 5            
while time.time() < t_end:
Drest = ftc.getData()             #fts is the buffer that I'm connecting to.
print("Drest: %s" %Drest)

这 returns 输出如下所示：

[[  6.79609478e-01   6.79609478e-01   6.79609478e-01   6.79609478e-01
6.79609478e-01   6.79609478e-01   6.79609478e-01   6.79609478e-01
6.79609478e-01   6.79609478e-01   6.79609478e-01   6.79609478e-01
6.79609478e-01   6.79609478e-01   6.79609478e-01   6.79609478e-01]
[  6.81910694e-01   6.81910694e-01   6.81910694e-01   6.81910694e-01
6.81910694e-01   6.81910694e-01   6.81910694e-01   6.81910694e-01
6.81910694e-01   6.81910694e-01   6.81910694e-01   6.81910694e-01
6.81910694e-01   6.81910694e-01   6.81910694e-01   6.81910694e-01]]

问题 1 随着数据的到来，我想添加一个“0”作为每个数组的第一个元素，所以我基本上第一列全是零.我试过了，但它并没有将它添加到每个元素中，只是第一个元素，而不是每个数组的每个元素中的第一个元素。

block = 1
np.append(block, [Drest])

问题 2 我还需要从多维数组中创建每个其他 "column" 的平均值，所以我已经尝试过了，但我这辈子都做不到！

 for i in range(0, len(Drest), 2):
    HbO2 = Drest[i]
    HbO2Rest = sum(HbO2)/float(len(HbO2))

感谢期待您的帮助:)

Answer 1

问题 1：随着数据的到来，我想添加一个“0”作为每个数组的第一个元素，所以我基本上有一个充满零。我试过了，但它并没有将它添加到每个元素中，只是第一个元素，而不是每个数组的每个元素中的第一个元素。

import numpy as np
New_Drest = np.asarray([0 for x in xrange(len(Drest))])
Modified_Drest = np.concat(New_Drest,Drest)

问题 2: 我还需要从多维数组中创建每个其他 "column" 的平均值，所以我试过了，但我不能'为了我的生活让这个工作！

Numpy 有一个平均值 api。

 for i in xrange(len(Drest)):
    if i % 2 == 0:
        HbO2 = Drest[i]
        HbO2Rest = np.mean(HbO2)

Python 鼓励使用 xrange 而不是 range。

Answer 2

问题 1

假设Drest一个数组或数组：

b = [x.insert(0,0) for x in Drest]

问题二

您可以使用先前创建的数组进行切片来做同样的事情...

c = [sum(y[1:])/len(y[1:])*1.0 for y in b]

使用 Python 的实时数据 acquisition/processing

real time data acquisition/processing using Python

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