外部データをFourier変換することで周波数成分を可視化したい

Question

前提・実現したいこと

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
センサーから得られた文字列の外部データの値を読み込んでプロットしようとしています。
そのデータをフーリエ変換することで、周波数成分を可視化したいのですが、エラーが出てしまいました。

どのようにしたらこのwarningを解消して、周波数成分を可視化することができるでしょうか。
初歩的な質問かもしれませんが、よろしくお願いいたします。

i am trying a Matlab code in Python
i want to see FREQUENCY COMPONENT.
so i try to plot by reading data and do Fourier　trans form.
but my code gives a warning

発生している問題・エラーメッセージ

C:\Users******\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py:492: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
  return array(a, dtype, copy=False, order=order)

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

if __name__ == '__main__':
    df = pd.read_csv("sleep.csv", names=('time','values','-400'))

    x = df["time"]
    y = df["-400"]
    z = df["values"]

    f = np.fft.fft(y)
    f_abs = np.abs(f)
    print(f_abs)

    plt.subplot(211)
    plt.plot(y)

    plt.subplot(212)
    plt.plot(f_abs)

    plt.show()

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

人物の転倒検出のために、
横になっている、座っている、転倒するなどの区別をできるような
周波数成分を知りたいです。

Answer 1

フーリエ変換した結果は、周波数ごとのベクトル(大きさと向き(位相))）、もしくは複素数（実数部と虚数部なら成る）になります。

複素数は実数部と虚数部を持ちますが、それを実数にキャストすると虚数部の情報が失われます。
それを警告しているのが"Casting complex values to real discards the imaginary part"という一文です。

どのような周波数成分を見たい（得たい）のでしょうか？
周波数ごとの大きさ（ベクトルの長さ)だけ判れば良いのですか？

Comments

[55cm1m]

回答ありがとうございます。
worningの意味はそういうことだったんですね。納得しました。

今の段階でどのような周波数成分を知ることが最適なのかがわかっていないので、
はっきりとはお答えできないのですが（すみません）、、
まずは、周波数ごとの大きさを知りたいです。

追加の質問になってしまうのですが、
他にどのような周波数成分を知ることができるのでしょうか？