阿里心电图数据特征分析

直观感受一下各类心电图的特征。首先，我通过两个函数，分别用于筛选各类别样本，和画图。

def data_query(datain, category):
data = train.query(‘label==@category’).drop([‘id’,‘label’], axis=1).reset_index(drop=True)
print(f’Shape of category {category} is {data.shape}’)
return data

def plot_test01(data, isample=4, icategory=0):
data.loc[isample].plot(), data.mean().plot()
plt.legend(labels=[str(isample), ‘average’])
plt.title(f’Category {icategory}’)

上图中，蓝色为单个类别样本，黄色为该类别样本的平均。可以发现：类别0包含明显的上升和下降阶段，这类别样本最多，也跟平时所认知的正常心电图相似。而其他三类则与类别0存在明显差别，例如：类别2的脉动明显较弱（可能是心衰），类别3的舒张和收缩时间较短（可能是房颤），类别3的单样本和总体平均都明显给出双峰分布（可能是早搏或者房扑）。此外，还可以看出，很多样本在s_150之后都被填充为0，尤其是类别3，说明医生通过前期心电图已经确诊了疾病种类，即患病特征已经明显记录，因此中断了检测。

正常心电图，来源：https://zhidao.baidu.com/question/2073687571868438228.html

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