获取数组matlab的每一秒元素 - Python

如果您的任务是获取一个matlab数组中每一秒内的元素，那么Python是一个非常强大且灵活的工具。以下是一些可能的方法：

方法一：使用numpy

您可以使用numpy中的arange函数生成从0到数组长度的时间序列，然后使用digitize函数将每个时间点与数组的索引相对应：

import numpy as np
# 假设你的数组名字是myArray，每秒采样一次
myArray = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
# 获取采样率（每秒采样次数）
samplingRate = 1
# 生成时间序列
time = np.arange(0, len(myArray)/samplingRate, 1/samplingRate)
# 将时间序列转换为索引
indices = np.digitize(time, np.arange(0, len(myArray)/samplingRate, 1/samplingRate))
# 获取每秒的元素
perSecondElements = [myArray[np.where(indices==i)] for i in range(1, len(time))]

这个方法有点复杂，但是它可以处理不同的采样率，并且可以通过修改time数组来处理非等时间间隔采样。

方法二：使用pandas

如果您熟悉pandas，那么可以使用它的resample方法：

import pandas as pd
# 假设你的数组名字是myArray，每秒采样一次
myArray = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
# 获取采样率（每秒采样次数）
samplingRate = 1
# 创建一个数据帧（DataFrame），把数组放进去
df = pd.DataFrame(myArray, columns=['value'])
# 生成时间序列
df['time'] = pd.date_range(start='00:00:00', periods=len(myArray), freq='{0:d}T'.format(int(1/samplingRate)))
# 按每秒进行重采样
resampled = df.resample('S', on='time')
# 获取每秒的元素，去掉NaN值
perSecondElements = [resampled.get_group(i)['value'].values for i in resampled.groups]

这个方法的优点是它比较简单，并且可以轻松地处理不同的时间间隔。缺点是它需要pandas库。

方法三：使用自定义函数

最后，如果您希望自定义函数，并且想要避免使用额外的库，那么可以尝试以下方法：

# 假设你的数组名字是myArray，每秒采样一次
myArray = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
# 获取采样率（每秒采样次数）
samplingRate = 1
# 创建一个列表，用于存储每秒的元素列表
perSecondElements = []
# 计算数组的长度，以及每秒的元素数量
arrayLen = len(myArray)
elementsPerSecond = int(samplingRate)
# 遍历数组，将每秒的元素添加到列表中
for i in range(0, arrayLen, elementsPerSecond):
    perSecondElements.append(myArray[i:i+elementsPerSecond])

这种方法最简单，但是它不够灵活，并且在处理非等时间间隔的采样时可能会出现问题。

希望这些方法能够帮助您获取matlab数组的每一秒元素！