Плоские многомерные данные в Python

Question

У меня есть данные о человеческой деятельности, выполняющей различные движения ног. Данные состоят из ориентации датчика гироскопа X, Y, Z. Данные выглядит следующим образом:

Мероприятие 1:

метку времени, X рад/с, у рад/с, г рад/сек

1474242172,0203, -0,440601, -2,377124, -0,379635

1474242172,09023, -0,402881, 0,03603, -0,436877

1474242172,11018, -0,079664, 0,071131, -0,969909

активность 2:

1474242172,13019, 0,504345, 0,21577, -1,171976

1474242172,15017, 1,485681, 0,95263, -1,050102

1474242172,32995, 2,162143, -2,888519, -1,274397

1474242172,34995, 2,178419, -2,332485, -1,130116

активность 3:

1474242172,27003, 2,71125, -0,618401, -0,394154

1474242172,29002, 2,421668, -1,14887, -0,846701

1474242172,30999, 2,212555, -2,497823, -1,096355

Я собрал 3 мероприятий в течение 7 дней. Каждая информация находится в отдельном файле csv. Я хотел бы построить эти данные в Python/R. Я хочу взять среднее значение X, значение y и значение Z для каждой активности за один день и построить их с использованием параллельных координат. Активность (1,2,3) по одной координате, День 1 - День 7 в разных координатах. X, Y, Z - разные цвета. Моя классификация деятельности отсутствует в наборе данных. Я должен запрограммировать тики для Activity.

Может ли кто-нибудь предложить, если параллельные координаты - это правильный способ показать последовательность каждого вида деятельности за 7 дней? Или это их привлекательный способ построить их как на поверхностном графике, так и на 3D-графике.

Может ли кто-либо предоставить входные данные? Я очень благодарен за любой совет или пример подобной ситуации.

Answer 1

в python, вы можете использовать pylab, чтобы построить в 3d, используя что-то вроде: plt.plot(x_vals_list,y_vals_list,z_vals_list). Если у вас более трех измерений, вы можете использовать Principle Component Analysis, чтобы разбить эти размеры на 3 основных компонента.