Mi nuevo reloj de la computadora funciona a una velocidad que los cambios en impar de pasos a lo largo del tiempo, incluso después de que me sintonizado a través de la Linux adjtimex software. Aquí es un gráfico que se de el cambio en el acumulado del reloj de la deriva para cada uno de alrededor de 1700 muestras tomadas cada 10000 segundos, con un montón de perdida de puntos y los valores extremos cuando yo estaba fuera de la red y ntpdate no iba a funcionar. E. g. desde el principio, el reloj ganó alrededor de 0.09 segundos cada 10000 segundos (9 ppm).
Estoy buscando algo inteligente biblioteca de funciones que pueden identificar automáticamente lo que voy a llamar a los diversos estadísticos "modos" de este conjunto de datos - es decir, hay un modo en el medio donde y es sobre -0.02 por un largo tiempo, luego otro cerca 0.09 temprano y uno en 0.202 al final.
La mayor parte del código para encontrar el modo de datos que yo he visto ofertas de hoteles con números enteros y datos discretos, pero como puede ver, esta tiene bastante desordenado valores de punto flotante. En cualquier caso, lo ideal sería que me gustaría un resumen en el que se encuentra automáticamente los modos he señalado anteriormente, y también me da la desviación estándar para cada uno. Inicio/puntos de parada para cada modo de extra crédito. El código de Python preferido.
