Czytanie danych zawierających ciągi znaków NaN¶
NaN to oznaczenie ,,Not a Number'' które może pojawić się (na wydrukach z programu komputerowego) gdy procesor wykona jakąś operację ,,niedozwoloną''.
Dzielenie przez zero wykonywane jest przez współczesne bez problemów, generując jako wynik wartość ,,nieskończoność'' (która podczas wyprowdzania oznaczona będzie Inf albo -Inf). Procesor poprawnie wykonuje proste operacje na nieskończonościach, na przykłąd Inf + 1 to będzie Inf. Natomiast próba dodawania $-\infty + \infty$ wygeneruje wynik NaN.
Dygresja: przykład NaNów i nieskończoności¶
duze = 1e300
male = 1e-300
dzielenie = duze/male
dzielenie
dzielenie +5
dzielenie - dzielenie
Koniec dygresji¶
Dane generowane przez RRDB będą zawierały takie znaczniki wszędzie tam, gdzie z jakichś powodów, nie udało się dokonać pomiarów. Na przykład plik AVERAGE86400.dat zawiera takie wartości
import numpy as np
import numpy.ma as ma
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = (12,9) # Tu definiujemy rozmiary wykresu.
# Standardowo wydaje się być zbyt mały.
Funkcja genfromtext() pozwala takie dane importować (ale zachowując wartości nan w wybranych punktach. Sprawdźmy co się dzieje w 19 wierszu pliku AVERAGE86400.dat?
np.genfromtxt('AVERAGE86400.dat')[19,:]
np.isnan(np.genfromtxt('AVERAGE86400.dat')[19,1])
np.isnan(np.genfromtxt('AVERAGE86400.dat')[19,0])
Funkcja np.isnan() pozwala sprawdzić czy zmienna przyjmuje wartośc NaN.
Zatem, wydaje się, że można tu użyć metody maskowania tablic opisanej gdzie indziej używając funkcji masked_invalid lub masked_where.
Odrzucenie NaNów¶
dane = np.genfromtxt('AVERAGE1800.dat')
temperatura = ma.masked_invalid(dane)
plt.plot(dane[:,0],dane[:,1],'.');
plt.show()
Odrzucenie wartości błędnych¶
Okazuje się, że dane ciągle są nieprawdopodobne (zawierają błędne wartości). Zatem trzeba je filtrować ze względu na te wartości i NaN-y. Przyjmijmy, że temperatury większe od $55^o$ i mniejsze od $-25^o$ są nieprawdopodobne.
Można to zapewne zrobić na wiele sposobów: albo stworzyć dwie maski i połączyć je operatorem OR, albo spróbować od razu stworzyć maskę na podstawie złożonego warunku. Skorzystamy z funkcji np.logical_or, która pozwala wykonywać operacje logiczne na elemantach całych tablic.
temp = dane[:,1]
temp = ma.masked_where(np.logical_or(np.isnan(temp), np.logical_or(temp < -25, temp > 55)), temp)
czas = ma.masked_array(dane[:,0], mask=temp.mask)
temp[~temp.mask].data
czas = czas[~czas.mask].data
temp = temp[~temp.mask].data
plt.plot(czas, temp, '.')
plt.show()
Teraz powinniśmy jeszcze zastąpić czymś odrzucone wartości. Można, w tym celu, posłużyć sę interpolacją jak to opisano w innym notatniku. 9Nie trzeba — choć można — robić resamplingu, wystarczy użyć interpolacji aby zastąpić „puste miejsca” na wykresie danymi z interpolacji.
Opis osi X¶
Unix timestamp może jest i wygodny, ale trudno zorientować się jakiego okresu dotyczy powyższy wykres. Chcielibyśmy mieś os X opisaną jako daty.
W tym celu należy (niestety) skonwertować timestamp do postaci zrozumiałej dla oprogramowania. Służy do tego funkcja fromtimestamp
import matplotlib.dates as md
import datetime as dt
dates=[dt.datetime.fromtimestamp(ts) for ts in czas]
plt.xticks( rotation=25 )
ax = plt.gca()
xfmt = md.DateFormatter('%Y-%m-%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(xfmt)
plt.plot(dates, temp, '.')
plt.show()
Czasami będziemy potrzebowali aby zastąpić czymś wartości w odrzuconych punktach. Można wówczas posłużyć się interpolacją w sposób opisany gdzie indziej.