【发布时间】:2020-01-31 05:05:37
【问题描述】:
我在这里发现了类似的问题,但没有一个适用于行定义的时间序列数据。我预计可以通过 numpy 或 scipi 找到解决方案。因为我有这么多数据,所以我不想使用 pandas 数据框。
我有 许多 运行 19 通道 EEG 数据存储在 2d numpy 数组中。我已经检查了嘈杂的数据并将其标记为 nan,因此给定的运行可能看起来像:
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19
nan 7 5 4 nan nan 7 9 0 -3 nan 2 nan nan 5 7 6 nan 8
0 6 7 3 5 9 2 2 4 6 8 7 5 6 4 -1 nan -8 -9
6 8 7 7 0 3 2 4 5 1 3 7 3 8 4 6 9 0 0
...
nan nan nan 3 5 -1 0 nan nan nan 1 2 0 -1 -2 nan nan nan nan
(没有频道标签)
每次运行的长度在 80,000 到 120,000 行(周期)之间。
对于这些运行中的每一个,我想创建一个新的连续非重叠 epoch 堆栈,其中没有任何值被人工制品到 nan。比如:
def generate_contigs(run, length):
contigs = np.ndarray(three-dimensional array of arbitrary depth x 19 x length)
count = 0
for row in run:
if nan not in row:
count+=1
if count==length:
stack array of last (length) rows on contigs ndarray
count = 0
else:
count = 0
return(contigs)
例如,假设我指定长度为 4(任意小),并且我的函数找到了 9 个不重叠的 contig,其中 4 行的值为 nan。
我的输出应该类似于:
contigs = [
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array],
[19x4 array]
]
输出堆栈中的每个元素类似于以下内容:
[4 6 5 8 3 5 4 1 8 8 7 5 6 4 3 5 6 6 5]
[5 5 7 2 2 9 8 7 7 8 3 0 7 4 4 6 3 7 3]
[4 4 6 7 9 0 9 9 8 8 7 7 6 6 5 5 4 4 3]
[1 2 3 4 5 4 3 6 5 4 3 7 6 5 8 7 6 9 8]
在原始运行的数据数组中连续找到该元素中包含的 4 行。
我觉得我离这里很近,但我在行操作和最小化迭代方面遇到了困难。如果您能找到一种方法将开始/停止行索引附加为元组以供以后分析,则可以加分。
【问题讨论】:
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你能澄清一下预期的输出应该是怎样的吗?也许添加与您显示的示例数据相对应的预期输出?
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拜托,edit 你的问题:cmets 不适用于代码。
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对不起,我正在努力格式化这里...
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慢慢来,别担心。请记住,cmets 不允许格式良好的多行代码。任何相关信息或代码段都应包含在问题本身中。
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我意识到您要我编辑我的问题,而不是添加评论。新手,感谢您的耐心等待。
标签: python numpy bioinformatics contiguous numpy-slicing