基于Python的实时数据采集/处理

Question

我试图编写一个代码，它将从缓冲区(作为多维数组返回)获取信息，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)

这将返回如下所示的输出：

[[  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当数据进来时，我想添加一个"0“作为每个数组的第一个元素，所以实际上我有一个装满了零的第一列。我尝试过这样做，但它并没有将它添加到每个数组的每个元素中，仅仅是第一个元素，而不是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其他每一个“列”的平均值，所以我已经尝试过了，但是我不能让它在我的生活中工作！

 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:当数据进来时，我想添加一个"0“作为每个数组的第一个元素，所以实际上我有一个装满了零的第一列。我尝试过这样做，但它并没有将它添加到每个数组的每个元素中，仅仅是第一个元素，而不是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其他每一个“列”的平均值，所以我已经尝试过了，但是我无法让它工作起来！

Numpy有一个普通的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

假设一个数组或一个数组达到顶点：

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

问题2

您也可以使用以前创建的数组进行切片.

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