Wyodrębnianie danych z pliku HDF5

W tym ćwiczeniu wyodrębnisz rzeczywiste dane z eksperymentu LIGO zapisane w pliku HDF5 i zwizualizujesz je.

Aby to zrobić, musisz najpierw zbadać grupę HDF5 'strain'.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do importowania danych w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Przypisz grupę HDF5 data['strain'] do zmiennej group.
W pętli for wypisz klucze grupy HDF5 przechowywanej w group.
Przypisz dane szeregu czasowego data['strain']['Strain'] do tablicy NumPy o nazwie strain.
Ustaw num_samples na 10000 – tyle punktów czasowych chcemy próbkować.
Uruchom pozostałą część kodu, aby wygenerować wykres danych szeregu czasowego z pliku LIGO_data.hdf5.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Get the HDF5 group: group


# Check out keys of group
for key in ____:
    print(____)

# Set variable equal to time series data: strain


# Set number of time points to sample: num_samples


# Set time vector
time = np.arange(0, 1, 1/num_samples)

# Plot data
plt.plot(time, strain[:num_samples])
plt.xlabel('GPS Time (s)')
plt.ylabel('strain')
plt.show()

Edytuj i uruchom kod