Определение времени для загрузки процессора - PullRequest
Новая
       19

Определение времени для загрузки процессора

3 голосов
/ 06 марта 2019

Мне интересно узнать, как долго загрузка процессора моей системы оставалась на уровне 70% или выше. Мой пример данных выглядит как ниже. Полные данные здесь 

Time                    CPUDemandPercentage
2019-03-06 03:55:00     40.17
2019-03-06 14:15:00     77.33
2019-03-06 14:20:00     79.66

Чтобы достичь того, чего я хочу, я изучил следующие вещи. Я пытался:

  • определить местоположение пика
  • определить ширину пика 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
import scipy.signal
from pandas import read_csv
data=read_csv('data.csv',header=0,usecols=["CPUDemandPercentage"])
y = np.array(data['CPUDemandPercentage'])
indexes = scipy.signal.find_peaks_cwt(y, np.arange(1, 4))
plt.plot(indexes, y[indexes], "xr"); plt.plot(y); plt.legend(['Peaks'])
plt.show()

Это дает мне график Peak

  • Это не очень точно, отрицательные пики не показаны. как я могу повысить точность здесь.
  • Также как я нахожу ширину пиков.

Я здесь не в курсе. Может ли кто-нибудь помочь мне.

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 07 марта 2019

Еще один ответ, полные панды: это решение является общим, нет необходимости в том же времени, что и меры www 1001 * 

df['Time']=df['Time'].apply((lambda x: pd.to_datetime(x)))
df['TimeDelta'] = df['Time'].shift(-1) - df['Time']
filter = df['CPUDemandPercentage'] >= 70.0
df['changes'] = [(x,y) for x,y in zip(filter , filter.shift(-1))]
result  = df[df['changes']==(True,True)]['TimeDelta'].sum()

print(f'TimeCPU>=70%: {result} or {result.total_seconds()/60} minutes')

выход: 

TimeCPU>70%: 0 days 03:10:00 or 190.0 minutes
1 голос
/ 06 марта 2019

Не решение на основе панд ниже.Идея состоит в том, чтобы взглянуть на предыдущий и текущий уровни процессора и увеличить счетчик, если они оба «достаточно высоки» 

import csv

# Assuming delta time between rows is 5 minutes

DELTA_T = 5


def get_cpu_time_above_pct(pct):
    time_above_pct = 0
    previous_cpu_level = None
    with open('cpu.csv', 'rb') as f:
        reader = csv.reader(f, delimiter=',')
        for row in reader:
            current_cpu_level = float(row[1])
            if previous_cpu_level is not None and
               current_cpu_level >= pct and
               previous_cpu_level >= pct:
                   time_above_pct += DELTA_T
            previous_cpu_level = current_cpu_level

    return time_above_pct


print('CPU Time above 70\% : {} minutes'.format(get_cpu_time_above_pct(70)))
...