Sub CreatePivot()
Dim NewSheet As Worksheet
Dim PTCache As PivotCache
Dim PT As PivotTable
Dim PTRange As Range
Dim FinalRow As Long
Dim FinalCol As Long
Set NewSheet = Workbooks("東京威力_樞紐分
析.xlsm").Sheets.Add(Before:=Workbooks("
我正在尝试寻找给定图像的一些相对最大值。我知道有两种可能的方法,第一种是使用scipy.ndimage.maximum_filter(),第二种是使用skimage.feature.peak_local_max()。
为了比较这两种方法,我修改了skimage 中的一个示例,以便比较找到的峰值。
from scipy import ndimage as ndi
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.feature import peak_local_max
from skimage import data, img_as_float
im
文本到语音
我一直试图在windows和Linux环境中运行pyttsx .
Linux环境:
import pyttsx
engine = pyttsx.init()
python在执行第一行之后就挂起了。我通过在交互式shell提示符中运行这两行来验证上述语句。
windows环境:
import pyttsx
engine = pyttsx.init()
engine.say('Sally sells seashells by the seashore.')
engine.say('The quick brown fox jumped over the lazy
我有以下查询,即与ms-SQL完美地工作,但在oracle中失败。
有示例查询,原始查询很复杂,但这个查询会复制错误。
@Query("SELECT new Map((s.name + ' - ' + s.name) as name , s.idStandard as idStandard) FROM Standard s ")
jpa模型
public class Standard
{
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
@Column(unique = t
分而治之的方法在寻找峰的过程中起了很大作用
find_peak(a,low,high):
mid = (low+high)/2
if a[mid-1] <= a[mid] >= a[mid+1] return mid // this is a peak;
if a[mid] < a[mid-1]
return find_peak(a,low,mid-1) // a peak must exist in A[low..mid-1]
if a[mid] < a[mid+1]
return find_peak(
我想在给定的数据向量中寻找波峰和波谷,定义如下。
“峰”是比前一个低谷高出至少x%的局部最大值,而“低谷”是比前一个峰值低至少x%的局部最小值。X在这里被称为截止点。在我写的这篇论文中,截止值是指数据的标准差。
我想写一个函数,使我能够找到一个波峰和波谷。我写的函数是这样的。我将从主数据中调用它。
function [vectpeak,vecttrough]=peaktrough(cutoff,x,lastobs,t)
% This function gives you two outputs: a vector of ones and zeros that locate PEAKS and
我有以下任务:我们有以下MSSQL表:国家- has ID和CountryName,MountainsCountries -创建国家和山脉之间的多对多关系山脉- has ID和MountainName山峰- has Id,PeakName和山ID。
我们需要找到每个国家的最高峰(S)和他们的名字一起显示。当一个国家没有山或者一座山没有峰时,我们也需要显示null。我们必须显示两个峰,以防有两个最高的峰具有相同的海拔。结果必须如下所示
国家最高峰名称最高峰海拔山脉阿富汗零零阿根廷阿空加瓜6962和保加利亚穆萨拉2925里拉
如果我们不需要显示峰的名称,我可以完成这项任务。但我现在想不出来了。当我
给定一个数量级的ndarray,如何找到所有的峰,但每个峰应该至少与其他峰有一定的距离。原因是通常只有一个峰,然后接下来的多个峰只是第一个峰的邻近点,所以它们不是任何“新”峰。
我相信一定会有更好的实现,这就是我所要求的。为了说明我想要什么,这里有一个我刚刚拼凑在一起的例子(我已经编辑改进了这个例子,并在最后添加了一个图像):
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import scipy as sp
import scipy.ndimage
def findpeaks(objective, maxpeaks=10, g
快速上升和指数衰减的瞬间“尖峰”,你可以看到左边绿色代表神经活动,这是随着时间的变化。蓝色是基线参考信号。蓝色和绿色都有一些漂移加班费,正如你所看到的。
因为我正经历基线漂移和一般的噪声信号,所以我尝试高通滤波器。我能够通过反向低通过滤来对它们进行高通过滤(参见简短的教程)。右边是滤波信号。
N=101
Fc=0.001
Fs=1.14 # it's imaging data being acquired at just over 1Hz
h=scipy.signal.firwin(N, Fc, Fs/2)
h=-h
h[N/2] = h[N/2] + 1
#this is