Python: 如何计算我的数据在特定时间范围内的平均心率？
Python: How to calculate the mean heart rate during a specific time frame of my data?
我正在尝试测量实验中连续休息和运动期间心率的变化。如何计算大约 0 到 120 秒的休息时间的平均心率？
For reference, this is the filtered heart rate vs time graph.
为了提供一些背景知识，我从 ECG 模拟信号开始，找到了 R 波峰值并计算了 RR 间隔。使用 RR 间隔，我能够计算出心率。我过滤掉了原始心率图的异常值，从而得出了我链接的图表。提前致谢！
我认为你有该图表背后的值列表？
import numpy
numpy.mean([1,2,3])
import statistics
statistics.mean([1,2,3])
请注意，统计数据比 numpy 慢得多 - 尽管在分数上更准确（说小数点后第 12 位更准确或类似的东西！）。
如果您有相邻的时间范围（绘制 x 值时必须这样做），那么您可以通过（定义 和 ):
iStart = timeList.index(<start_time>)
iEnd = timeList.index(<end_time>)
然后按照你的意思去做
meanRate = numpy.mean(rateList[iStart:iEnd])
我正在尝试测量实验中连续休息和运动期间心率的变化。如何计算大约 0 到 120 秒的休息时间的平均心率？
For reference, this is the filtered heart rate vs time graph.
为了提供一些背景知识，我从 ECG 模拟信号开始，找到了 R 波峰值并计算了 RR 间隔。使用 RR 间隔，我能够计算出心率。我过滤掉了原始心率图的异常值，从而得出了我链接的图表。提前致谢！
我认为你有该图表背后的值列表？
import numpy
numpy.mean([1,2,3])
import statistics
statistics.mean([1,2,3])
请注意，统计数据比 numpy 慢得多 - 尽管在分数上更准确（说小数点后第 12 位更准确或类似的东西！）。
如果您有相邻的时间范围（绘制 x 值时必须这样做），那么您可以通过（定义
iStart = timeList.index(<start_time>)
iEnd = timeList.index(<end_time>)
然后按照你的意思去做
meanRate = numpy.mean(rateList[iStart:iEnd])