Es verwendet numpy und scipy, also importieren Sie es bitte zuerst.
import
import numpy as np
import scipy.stats
max,min
#Maximalwert
np.max(data)
#Mindestwert
np.min(data)
median
#Median
np.median(data)
Wenn die Varianz und die Standardabweichung mit Numpy berechnet werden, werden standardmäßig die unverzerrte Streuung und die unverzerrte Standardabweichung zurückgegeben.
mean,var,std
#durchschnittlich
np.mean(data)
#Verteilt
np.var(data)
#Standardabweichung
np.std(data)
skew,kurt
#Schiefe
scipy.stats.skew(data)
#Kurtosis
scipy.stats.kurtosis(data)
rms
#Quadratische mittlere Quadratwurzel
np.sqrt(np.square(data).mean())
ent
# FFT
fft_data = np.fft.fft(data)
#Leistungsspektrum
power_data = abs(fft_data)**2
#Prozentsatz des Leistungsspektrums
p = power_data / sum(power_data)
#Frequenzbereichsentropie
ent(data)
def ent(data):
ent = 0
for i in range(data_size):
ent += data[i]*np.log2(data[i])
return -ent
Recommended Posts