数组 – 跨时间压缩数据有哪些好方法？

2023年11月14日 172次阅读

我有一组具有时间和值属性的对象.看起来像这样.

更新：具有纪元时间而非时间字符串的数据集

[{datetime：1383661634,value：43},{datetime：1383661856,value：40},{datetime：1383662133,value：23},{datetime：1383662944,value：23}]

阵列远大于此.可能是6位数的长度.我打算构建一个图表来表示这个数组.由于显而易见的原因,我无法使用每一位数据来构建此图(值与时间的关系);所以我需要在一段时间内将其标准化.

所以这是主要问题 – 这些对象的时间戳没有趋势;所以我需要动态选择时间槽,我可以在其中平均值或显示该槽中对象的数量.

如何计算用户友好的插槽.即每分钟,每小时,每天,八小时左右.我期待从阵列中完成最多25个插槽,我将在图表中显示.

我希望这有助于理解我的观点.

最佳答案 您可以将日期/时间转换为纪元,并使用numpy.histogram获取范围：

import random, numpy
l = [ random.randint(0, 1000) for x in range(1000) ]
num_items_bins, bin_ranges = numpy.histogram(l, 25) 
print num_items_bins
print bin_ranges

得到：

[34 38 42 41 43 50 34 29 37 46 31 47 43 29 30 42 38 52 42 44 42 42 51 34 39]
[    1.      40.96    80.92   120.88   160.84   200.8    240.76   280.72
   320.68   360.64   400.6    440.56   480.52   520.48   560.44   600.4
   640.36   680.32   720.28   760.24   800.2    840.16   880.12   920.08
   960.04  1000.  ]
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