python平均每秒比特率答案

【问题标题】：python average bitrate per secondpython平均每秒比特率
【发布时间】：2013-02-01 18:03:08
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的txt 文件：

0.065998       81   
0.319601      81   
0.539613      81  
0.768445      81  
1.671893      81  
1.785064      81  
1.881242      954  
1.921503      193  
1.921605      188  
1.943166      81  
2.122283      63  
2.127669      83  
2.444705      81

第一列是以字节为单位的数据包到达和第二个数据包大小。

我需要获取每秒字节的平均值。例如，在第一秒，我只有值为 81 的数据包，因此平均比特率为81*8= 648bit/s。然后我应该以秒为单位绘制一个图表 x 轴时间，每秒 y 轴平均比特率。

到目前为止，我只设法将我的数据作为数组上传：

import numpy as np

d = np.genfromtxt('data.txt')

x = (d[:,0])  
y = (d[:,1 ])

print x  
print(y*8)

我是 Python 新手，因此非常感谢您从哪里开始提供任何帮助！

这是结果脚本：

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
x, y = np.loadtxt('data.txt', unpack=True)  
bins = np.arange(60+1)  
totals, edges = np.histogram(x, weights=y, bins=bins)  
counts, edges = np.histogram(x, bins=bins)  

print counts  
print totals*0.008/counts  

plt.plot(totals*0.008/counts, 'r')  
plt.xlabel('time, s')  
plt.ylabel('kbit/s')  
plt.grid(True)  
plt.xlim(0.0, 60.0)  
plt.show()

脚本读取包含数据包大小（字节）和到达时间的 .txt 文件，并绘制一个时间段内的平均比特率/秒。用于监控服务器传入/传出流量！

【问题讨论】：

第一秒，你只收到了 81*4 位，对吧？
您能否指定“平均比特率”的定义。想要自数据开始以来的平均值？还是对平均值的最新估计？
是的，第一秒我收到了 4 个 81 字节的数据包。我想获得每秒的平均数据包大小（以比特为单位）。假设我们在第一秒收到了 10 个不同大小的数据包，所以我需要在第一秒获取这 10 个数据包的平均值，以此类推。

标签： python average bitrate

【解决方案1】：

您的数据已经按时间排序，所以我可能只使用 itertools.groupby 这个：

from itertools import groupby
with open('data.txt') as d:
     data = ([float(x) for x in line.split()] for line in d)
     for i_time,packet_info in groupby(data,key=lambda x:int(x[0])):
         print i_time, sum(x[1] for x in packet_info)

输出是：

0 324.0
1 1578.0
2 227.0

【讨论】：

好答案，虽然 OP 想要平均水平。
@sotapme -- 我不确定 OP 所说的“每秒平均字节数”是什么意思。
你是对的，它确实读起来令人困惑——我假设他在 81 秒的 1 秒内有 4 个样本，平均为 81 ；然后将比特率乘以 8。不管怎样——你的回答已经让他们完成了 90% 的工作，剩下的只是细节。

【解决方案2】：

如果要使用numpy，可以使用numpy.histogram：

>>> import numpy as np
>>> x, y = np.loadtxt('data.txt', unpack=True)
>>> bins = np.arange(10+1)
>>> totals, edges = np.histogram(x, weights=y, bins=bins)
>>> totals
array([  324.,  1578.,   227.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.])

这给出了每个 bin 的总数，您可以除以 bin 的宽度以获得近似的瞬时速率：

>>> totals/np.diff(bins)
array([  324.,  1578.,   227.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.,
           0.,     0.])

（好吧，因为 bin 宽度都是一，这不是很有趣。）

[更新]

我不确定我是否理解您的后续评论，即您需要每秒的平均数据包大小——我在您的问题中没有看到任何地方提到过这一点，但我因错过了显而易见的事情而臭名昭著。 :-/ 在任何情况下，如果您想要一个时间箱中的数据包数量，那么您根本不需要设置权重（默认为 1）：

>>> counts, edges = np.histogram(x, bins=bins)
>>> counts
array([4, 6, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

其中 counts 是到达每个 bin 的数据包数。

【讨论】：

感谢您的回答！这几乎完成了这项工作，由此我得到了在那一秒到达的所有包中每秒传输的总比特数。但我需要每秒获得平均数据包大小。我需要在那一秒用 len(y) 将我从总数中得到的结果除以，因为我每秒得到不规则数量的数据包。如何计算每秒的 len(y)？
非常感谢！如果您有兴趣了解我所说的平均值，我已经在第一篇文章中编辑了代码。 :)

【解决方案3】：

由于到达时间是不规则的，我建议将它们量化为整数秒，然后汇总给定秒内所有到达的总字节数。完成此操作后，绘图和其他分析变得容易得多。

【讨论】：