在python中对数据进行重采样和切片
在Python中，对数据进行重采样和切片可以使用NumPy和Pandas库来实现。
- 重采样（Resampling）： 重采样是指将时间序列数据从一个时间频率转换为另一个时间频率的过程。常见的重采样方法有降采样（Downsampling）和升采样（Upsampling）。
- 降采样：将高频率的数据转换为低频率的数据，常见的方法有取平均值、取最大值、取最小值等。例如，将分钟级别的数据降采样为小时级别的数据。
- 升采样：将低频率的数据转换为高频率的数据，常见的方法有线性插值、向前填充、向后填充等。例如，将小时级别的数据升采样为分钟级别的数据。
推荐的腾讯云相关产品：
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供了大数据处理和分析的解决方案，可用于处理重采样后的数据。详情请参考：腾讯云弹性MapReduce（EMR）
- 切片（Slicing）： 切片是指从一个数据集中选择特定的部分或范围。在Python中，可以使用切片操作符（:）来实现对数据的切片。
- 对于列表、元组、字符串等序列类型的数据，可以使用切片操作符来选择指定范围的元素。
- 对于NumPy数组和Pandas数据框，同样可以使用切片操作符来选择指定范围的数据。
推荐的腾讯云相关产品：
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：可用于处理大规模数据集的切片操作。详情请参考：腾讯云弹性MapReduce（EMR）
总结： 在Python中，可以使用NumPy和Pandas库来对数据进行重采样和切片操作。重采样可以通过降采样和升采样来改变时间频率，而切片可以选择特定范围的数据。腾讯云的弹性MapReduce（EMR）是一个适用于大数据处理和分析的解决方案，可用于处理重采样和切片后的数据。
相关·内容
我想记录16000赫兹的音频，并得到它的谱图。我的模型输入了null.1998.101。我无法在javascript中实现它。
const mic = await tf.data.microphone({
fftSize: 256,
columnTruncateLength: 101,
numFramesPerSpectrogram: 1998 ,
sampleRateHz:16000,
includeSpectrogram: true,
includeWaveform: true
});
const audioData = await
浏览 3提问于2020-04-28得票数 2
回答已采纳
2回答
非周期信号的傅里叶变换
、、、
我试图计算python中非周期数据的Fourier变换，我的意思是非周期性的。通常我们使用的是定期数据：
x=[0,1,2,3,4,5,6,7]
y=[1,0,2,0,1,0,1,0]
可以很容易地得到傅里叶变换和频域，
from scipy.fft import fft, fftfreq, fftshift
f=fftfreq(len(x), dx)
fy=fft(y)
用它我们可以很容易地用scipy fft计算傅里叶变换，但是在我们的数据不是完全周期性的情况下，例如，
x=[0,1,1.5,1.7,3,4,5...]
y=[...]
任何人都知道如何使用python获得傅里叶变换(
浏览 23提问于2022-04-21得票数 0
2回答
对于我来说，在图像处理中重采样和插值的区别是什么，我并不清楚。如果我有一个geotiff，并且我想提高它的分辨率，我是否应该使用重采样方法，例如最近邻，对吗？例如，我发现gdalwarp函数可以做到这一点。
插值方法，也就是克里格法呢？如果我的数据不是均匀分布的是不是更好？如果我想要考虑数字高程模型来校正我的图像呢？非常感谢您的帮助，并对您的困惑表示歉意。
劳拉
浏览 6提问于2013-07-25得票数 4
1回答
我希望对PET和CT的数据进行插值，以便底层阵列具有相同的维度-在正常情况下，这很简单，但我有PET和CT扫描范围不同的数据集-因此，我需要首先修剪更大的研究。 问题是，选择切片的子集将导致较大图像的小而可见的部分从较小的图像中突出(因为体素的大小不同)，如果我理解正确的话，这可能会破坏插值。 我想这是一个常见的问题，那么如何在不仅体素维度不同，范围也不同的情况下实现插值？ 下面的代码在不同图像范围的情况下不能像我希望的那样工作 sitk.Resample(imagePET, ctImage) 链接到提到的数据集 https://wiki.cancerimagingarchive.net/d
浏览 6提问于2021-10-18得票数 0
回答已采纳
我想做一个矩阵，其中的数据在一个矩阵中，我可以拉出矩阵中的每个网格作为某个较长的、较晚的点。数据持续超过3年，所以我也需要一个三维的时间。
我现在拥有的是三个1437x159双精度的经度、经度和海冰数据。我如何将它们组合成一个符合我上面提到的标准的3d矩阵？基本上，我希望能够说，我需要零下50度的数据和47天的50W长的数据，并能够索引到数组中并找到答案。
谢谢!
浏览 0提问于2013-06-13得票数 0
1回答
我有一个data_frame d1：
Date Open High Low Close
2019-07-15 1.25736 1.25782 1.25105 1.25162
2019-07-16 1.25161 1.25207 1.23963 1.24056
2019-07-17 1.24056 1.24564 1.23825 1.24362
2019-07-18 1.24330 1.25585 1.24282 1.25470
2019-07-19 1.25470 1.25562 1.24778 1.25015
20
浏览 4提问于2019-08-23得票数 0
1回答
我是机器学习的新手，目前正在从事一个数据不平衡的项目。我想用随机抽样来平衡数据。我很困惑是应该在测试列车分裂后进行欠采样，还是应该先进行欠采样，然后再进行列车测试分割？
我的方法是: 1.我用火车测试拆分得到: X_train，y_train用于培训，X_test和y_test用于测试。2.将X_train和y_train合并为一个数据集，进行欠采样。3.在欠采样后，进行了基于F1评分的交叉验证和模型选择，并利用X_test、Y_test进行了预测。
我的方法正确吗？如果我错了，请纠正我。
浏览 1提问于2020-05-22得票数 5
1回答
每个时间步具有多个值的熊猫滚动
、、、、
我正在尝试使用python进行异常检测，使用8天的滚动窗口来计算两个指标(err_precent和失败率)的四分位数范围。examples provided似乎每个时间戳/索引只有一个值，而在我的例子中，我有很多值。 我的数据如下所示： customerID err_precent fail_precent
end_date
2019-05-02 29616 0.857143 1.000000
2019-05-02 277023 1.000000 1.000000
2019-05-02 150560 1.000000
浏览 27提问于2019-06-14得票数 1
我创建了一个DatetimeIndex，并希望使用该索引对数据进行重新采样。当我这样做的时候，我得到了一个异常：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.8.1-py2.7-linux-i686.egg/pandas/core/generic.py", line 188, in resample
limit=limit, b
浏览 0提问于2012-10-25得票数 0
1回答
对齐两大词典系列
、、
我对CT图像世界完全陌生。所以，先谢谢你，我有两组相同的病人。对于这两个系列，第一个切片信息是
Series 1
'ImagePositionPatient',
['-205.0966796875', '-384.0966796875', '-1496.5']
'Pixelspacing',['0.806640625', '0.806640625']
slice Thickness' 2mm
Image Orientation (Patient)['1',
浏览 0提问于2019-01-25得票数 0
4回答
如何将熊猫中的时间序列重新采样为周频率，其中周开始于任意一天？我看到有一个可选的关键字库，但它只适用于小于一天的时间间隔。
浏览 4提问于2013-01-26得票数 26
回答已采纳
1回答
我有一个4700条记录的数据集，这是一个分类问题。班级比例分别为33 %和67%
几个问题
1)这一比例是否将数据集定性为不平衡？
2)我是否应该进行交叉验证，然后申请(超过/低于或低于抽样)，或者我应该首先通过这些抽样技术平衡我的样本，然后进行交叉验证？
3)为什么倾向分数匹配仅用于医疗保健相关研究，而不用于其他应用？
4)倾向分数匹配与其他ML分类算法有何不同？
浏览 0提问于2019-12-09得票数 1
回答已采纳
您好，我有一份在实验过程中测量的数据文档。文档的第一列是时间、之后的扭矩和位移读数。我的测量设备本应以200 to的频率采样，但在实验过程中，随着测量数据的增加，计算机速度变慢，导致采样率低于200 to。但是，我要求以精确的采样频率读取数据(0和200 to之间的任何值都可以接受)，如何修改/内插我的数据以使其与所需的频率相关？
浏览 12提问于2013-10-20得票数 0
所以我有一个数据集，包含30只股票的收盘价。我必须找出每只股票的平均年化回报率和波动性。我对公式没有问题，我似乎无法确定如何迭代每只股票，然后找到它的收盘价，然后将每个收盘价保存在不同的列中。
我试过的是：
我尝试迭代这些列，然后返回这些列，然后将函数赋值给如下所示的变量：
def get_columns(df):
for columns in df:
return columns
namesOfColumn = get_columns(df)
当我检查namesOfColumn，的类型时，它返回str，当我检查字符串的内容时，它是dataset中第一列的标题。
我也
浏览 3提问于2019-09-21得票数 0
我学到，在训练CNN时调整不平衡的数据会影响模型的表现，这让我思考“在ML中怎么样？”所以我自己做了一些测试，您可以在这里查看-> https://haneulkim.medium.com/handling-imbalanced-class-in-machine-learning-classifiers-1b5c528f427f
最后我得出结论，当我们用随机抽样来平衡我们的数据时，我们的精度和准确性就会下降。我想知道为什么会这样..。
如果它需要我做更多的研究，链接到资源将是非常感谢的。谢谢!
浏览 0提问于2021-03-15得票数 1
回答已采纳
我有一个数据集在列车，测试和验证分裂分开。
在每个时代之后，我将评估验证分割中的损失和准确性。
当验证分割中的损失不佳时，我停止训练，并选择它作为最终模型。
但是，我应该把训练和验证作为最终模型吗？我怎样才能选择最好的模特？
浏览 0提问于2019-08-26得票数 3
1回答
我正在尝试实现AdaBoost算法，有两个问题。
1)在每次迭代中，必须根据概率分布对训练数据进行重新采样。重采样数据集的大小是否与原始数据集的大小相同。2)如果我根据概率分布对训练数据集进行重新采样，则很有可能获得单个数据点的多个副本。我是否应该保留所有这些冗余副本，同时在每次迭代中训练弱分类器。
浏览 1提问于2012-12-07得票数 5
回答已采纳
1回答
我想读一个音频文件，它是从220赫兹到8000赫兹的下采样。220 0Hz缓冲器大小为512。是否有任何解决方案或其他方法来读取在java中被降采样的.wav文件？
这种读取音频文件的方法是使用ReadExample类从中实现的，该类对220 to原始音频正常工作。
当我用Python的librosa降低音频采样并以8000‘s写入文件时，使用ReadExample方法读取该文件时，它抛出了一个异常-
Error :WavFileException: Compression Code 3 not supported WavFileException: Compression Code 3 no
浏览 0提问于2019-02-11得票数 0
回答已采纳
我需要用PyQtGraph绘制一个大时间序列(百万点)。按实际情况绘制它是不可能的，当打开优化选项(使用setDownsampling进行下采样，使用setClipToView进行裁剪)时，当缩放时(只有当缩放由于裁剪而变得快速时)，它仍然几乎无法使用。
不过我有个主意。因为数据是静态的，所以我可以预降采样。然后，我可以使用放大时缓存的下采样数据和放大时的原始数据。
我怎样才能做到这一点？
浏览 8提问于2015-05-28得票数 4
回答已采纳
我用的是两个光栅，它们的来源、范围和分辨率不同。我有一个水深测量光栅，具有更高的分辨率(x=0.0008333333，y=0.0008333333)和很大的空间范围。我还有一个海面温度光栅，它的分辨率要粗得多(x=0.04166667，y=0.04166667)。两个光栅具有相同的投影(longlat，datum=WGS84)。
我想操纵水深光栅来匹配海面温度光栅的范围、来源和分辨率。然而，我没有什么经验，也不确定什么是“最佳实践”。
我尝试了两种不同的方法，我想知道哪种方法更好，也许可以解释它们在基本过程方面有何不同。我也对其他可能更好地保存数据的方法持开放态度。
方法1: 1)首先，我聚合
浏览 4提问于2016-12-16得票数 0
回答已采纳
1回答
长问题短，什么是适当的重新采样的freq/规则？有时我得到的数据主要是用NaNs填充的，有时效果很好。我以为我有把柄。
下面是一个例子，
我正在处理大量数据，并且更改了我的频率，并注意到由于某些原因，某些重采样规则在每一行中只生成一个元素来具有一个值，其余的元素则生成NaN的元素。
例如,
df = pd.DataFrame()
df['date']=pd.date_range(start='1/1/2018', end='5/08/2018')
创建一些示例数据，
df['data1']=np.random.randint(1,
浏览 0提问于2020-01-04得票数 0
回答已采纳
我在频域中有这样的数据：
这意味着我有一个向量Y，它包含向量x中频点的振幅。
f = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
Y = [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
执行反傅立叶变换应该得到频率为5 5Hz的正弦波。
MATLAB中的ifft函数可以将Y和f变换到时域。让我们调用时域y和t中的向量。我正在寻找一种方法，如何获得具有指定采样频率和指定信号长度的时域数据。例如，我希望时域数据的信号长度为1秒，采样频率为1000 of。
MATLABs函数的输出总是与输入的长度相同，所以我不确定输入什么才能获得所需的采样频率和信号长度。
总而言之，我正在尝试编写
浏览 1提问于2011-11-23得票数 0
1回答
我正在使用的DataQ采集设备在Matlab 32位与数据采集工具箱.
有时，当我将抽样率设置为300时，它告诉我：
警告:此硬件无法支持SampleRate请求的300值。SampleRate已被设置为1000“
但是，如果我将SampleRate设置为1000，它有时会使用相同的错误消息将其设置为300。
另外，如果我设置了程序，以便在错误显示和设备开始记录后返回SampleRate，这总是在我设置的任何位置，而不是程序声称将其更改为什么。
有谁知道我是怎么找出实际采样率的，还是不让它重置我的？我需要知道每秒有多少样本来进一步计算。
浏览 1提问于2013-05-08得票数 5
由于内存的限制，我在处理数据之前对数据进行了分段和重新采样。然而，在重采样过程中，不知何故，样本不对准，即，如果我有一个长度为N的信号A，我将其分成两个较小的段B和C，其中B=A(1:j)和C=A(j+1:N)，j之后的信号部分与原始信号A相比是不对准的。
下面的代码和图片说明了我的问题。我不太相信在片段的边缘得到差异，但是误差的累积对我来说是有问题的。
target_freq = 1000;
sampling_frequency = 32556;
order = 2;
fcutlow_low = 140;
fs = sampling_frequency;
[b_low,a_low] =
浏览 7提问于2017-04-29得票数 1
2回答
关于本教程的抽样率，我有一个绝对基本的问题： (第一部分)
两个第一信号具有FS=4096，而第三个信号是8192。简单地说，第三个信号的采样频率是原来的两倍。他们说，要使采样率相等，“最安全的方法是以较低的采样率重采样信号”。因此，他们的程序实际上是在第一次信号的每秒钟取样。但第三个信号的采样频率不是高出两倍吗？我的直觉正好相反:如果某物的取样频率更高，那么我每秒钟都会取其中的样本。
我错过了什么？非常感谢,
瓦迪姆
浏览 1提问于2013-12-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我发现的关于JPEG标准的所有信息都指定数据单元应该是8x8，所以我想知道，如果给定的图片的尺寸不是8的倍数，该怎么办。
例如，512x512灰度图像:如果我将其裁剪到508x508 (以便从顶部和左侧删除像素)，我将有16个系数不能整齐地容纳到8x8数据单元中。我想我必须引入一些包含原始图像系数的数据单元和一些填充的0，然后信任另一端的解码器依赖更新的头信息，这样就不会显示那些0。我说得对吗?还是我看错了？
那么，如果我想要裁剪一幅使用4:2:0色度次采样的彩色图片，会发生什么？“向上采样”到4:4:4，做裁剪，添加填充0，然后再降到4:2:0，这样做有什么意义吗?基本上允许填充0对图像的右
浏览 2提问于2013-08-25得票数 1
回答已采纳
1回答
在我下面分享的流程图中，我想将6 6MHz带宽的广播分成2 6MHz的部分，并从3个不同的PUB发送它，因为我不能用ZMQ发送6 6MHz的IQ文件。我正在试着在最底层听88.4兆赫的声音。底部块滤波器的过渡带宽为44100 KHz，其余为2 2MHz。在这个流程图中我不能得到一个合适的结果，一般来说，记录似乎非常快。我的错误是在流程图中还是在我使用的值中？flow diagram
浏览 32提问于2021-08-23得票数 0
2回答
我正计划对CNN进行CT扫描分类训练。问题是CT扫描是逐片进行的，而在一个典型的扫描中，可能有200多个切片。扫描中的切片数不一致，取决于扫描机器和扫描对象的年龄。
(1)如何将切片数统一到深度学习网络中？
这类问题是在NLP中通过填充所选择的向量(或类似的内容)来处理的，其长度小于预定长度的句子和长度大于预设长度的截短语句。
(2)是否可以采用类似的方法使切片(时间步骤)统一，或者有更好的方法？
浏览 0提问于2018-06-03得票数 0
回答已采纳
我有一个DataFrame，它有许多字符串列和datetime列。我想适当地使用熊猫df.resample()重新整理datetime列。例如，我的数据看起来如下：
from pandas import *
import numpy as np
df = DataFrame({
'username' : ["bob","bob","nancy"],
'session' : ["one","two","three"],
'timestamp' : [n
浏览 3提问于2013-12-26得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试写一个程序，在Adobe Illustrator中创建的两个形状之间使用javascript步进。我可以通过将图形导出为SVG然后使用Raphael.js来实现：
然而，两个形状之间的插值看起来相当糟糕。我从 那里了解到，最好使用使用b样条曲线的算法进行插值，并在适当的地方添加或减去顶点，我假设拉斐尔使用的SVG标准不这样做。我想知道是否有可能用d3.js来实现这一点，因为我注意到它的SVG文档中有插值选项，而"basis“似乎使用了b样条。我的jsfiddle可以通过适当的插值在d3中完成吗？
或者，有没有更好的方法来解决这个问题呢？我使用SVG可能走错了路，因为生成的路
浏览 4提问于2012-08-09得票数 3
目前，我已经编写了一些Python代码，可以插入到管道中。
传入的数据以numpy形状数组(1,512,19,25)的形式出现。我使用scipy.ndimage.interpolation.zoom来调整数组的形状(1,512,38,50)。这可以通过对函数的一次调用来完成。基本上，它将每个(19,25)块的大小调整为(38,50)。
在代码的后面，当数据向另一个方向移动时，不同的数据在另一个方向(38,50)到(19,25)上再次调整大小。
每件事都按照实现的方式工作，但是我发现这真的很慢。例如，我测试了用于调整图像文件大小的scipy.ndimage.interpolation.zoom函
浏览 5提问于2016-02-13得票数 12
3回答
我正在写一个文件压缩实用程序在C++中，我想要支持PCM文件，但我想保持它在PCM编码，只是转换成一个较低的采样率和改变它从立体声到单声道，如果适用，以产生一个较低的文件大小。
我了解WAV文件头，但我对实际声音数据是如何工作的没有经验或知识。所以我的问题是，以编程方式操作WAV文件中的"data“子块以将其转换为另一个采样率并更改频道号是相对容易的，还是使用现有的库更好？如果是，那该怎么做呢？提前谢谢。
浏览 1提问于2010-05-19得票数 3
在python中，可以使用以下代码片段绘制百分比变化、累计和、标准偏差：
df=quandl.get('EURONEXT/XYZ.4')
df_changes = df.pct_change(periods=1)
df_cumsum = df_changes.cumsum()
df_filled = df.asfreq('D', method='ffill')
df_returns = df_filled.pct_change()
df_std = df_returns.window=30,minperiod=30).std()
df_chang
浏览 24提问于2020-05-18得票数 2
回答已采纳
请原谅任何明显的错误，因为我是Pandas和编码的新手。
我正在过滤原始数据帧，并使用选定的列创建一个副本。这是我的数据框的样子：
(数据帧过滤器例程)：
df_new=df.filter(['date','location','value','lat_final','lon_final'], axis=1)
df_new = df_new.set_index('date')
print (df_new.head())
新的数据帧：
location value lat_final lon
浏览 30提问于2020-02-05得票数 0
回答已采纳
考虑一个数据帧，如下所示：
time
18:00:00.051563 2575.50
18:00:01.023444 2575.50
18:00:02.000000 2575.50
18:00:03.000000 2575.50
18:00:04.000000 2575.50
18:00:05.000000 2575.50
18:00:06.000000 2575.50
18:00:07.000000 2575.50
我想重新采样为2秒的间隔，开始间隔为18:00:00.000000。但是，由于我的系列中的第一个数据点是18:00:00.0515
浏览 0提问于2017-11-01得票数 1
当通过模型时间/ tidymodels框架处理时间序列时，提出了以下工作流来验证模型的交叉验证性能。
library(modeltime)
library(modeltime.resample)
library(tidyverse)
library(timetk)
resamples_tscv <- time_series_cv(
data = m750,
assess = "2 years",
initial = "5 years",
skip = "2 years&
浏览 6提问于2021-02-03得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一段时间的观察，分辨率为一分钟，连续几天，但完整的日子。数据被组织成一个支点表，列上有天数，行上有时间。
2006-01-21 2006-01-24 ... 2006-02-08 2006-03-22
00:00:00 5.80 4.14 ... 7.03 4.27
00:01:00 4.71 5.22 ... 7.04 5.66
00:02:00 4.82 5.57 .
浏览 0提问于2018-09-25得票数 1
我对下采样的理解是，通过保留第一个样本，然后在第一个样本之后，每n个样本来降低x的采样率。从重采样方法中提供的示例清楚地说明了此操作，如从链接()可访问的图片或下面提取的图片所示。
从扩大的角度来看，显然原始数据点是逐点重新放大的。
但是，使用通过链接：访问的mne下采样示例，我注意到数据点没有被逐点重放，如下图所示
在此基础上，mne重采样基于重采样方法，如mne重采样函数所示：。
请问这个问题究竟是因为振铃的伪制品，还是其他的问题呢？
此外，是否有补救办法来缓解这一问题。
谢谢你的见解。欣赏它
mne的讨论回复中也提出了同样的问题，但在撰写本报告时还没有回答。
浏览 2提问于2020-07-23得票数 0
回答已采纳
1回答
垃圾邮件分类数据集的重采样
、、、、
以下数据集存在类不平衡问题：
Text is_it_capital? is_it_upper? contains_num? Label
an example of text 0 0 0 0
ANOTHER example of text 1 1 0 1
What's ha
浏览 11提问于2021-02-17得票数 4
回答已采纳
1回答
我有一些被划分为event-related.的值所以并不是每分钟都有相同数量的数据。为了能够更好地处理这些数据，我的目标是只有每分钟取第一行值。
从csv导入数据的时间如下所示：
时间
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:11
2011年11月11日11:12
2011年11月11日11:12
2011年11月11日11:13
其他的数值是温度。一个主要的问题是以正确的格式导入时间。我试图用这样的方法来解决这个问题：
with open('my_file.csv','r') as file:
for l
浏览 5提问于2022-01-04得票数 0
如何将月度数据重采样为年度数据，但从10月1日开始。 我尝试了以下方法，据我所知，使用base works在一天中的某一小时开始，但似乎在一年中的某个月都不起作用。 df = (df.resample(rule='Y', base=10).sum().reset_index())
浏览 25提问于2021-04-30得票数 2
1回答
我在处理多类分类器。我的数据不平衡。因此，我需要在培训前应用抽样技术(抽样过少或过抽样)。当我申请低采样时，loss和val_loss，以及acc和val_acc都表现出很好的适应性。在这种情况下，是否仍有必要对数据进行过采样？我应该期待什么结果？
浏览 0提问于2021-09-07得票数 3
我有一个长达一年的数据集(netCDF)，其中时间、纬度和经度作为坐标，KBDI-AWAP作为变量，每天都会采样。 使用Python将数据加载到xarray的数据集，并按如下方式打印数据： print(mds_kbdi) 输出： <xarray.Dataset>
Dimensions: (latitude: 106, longitude: 193, time: 365)
Coordinates:
* latitude (latitude) float32 -39.2 -39.149525 ... -33.950478 -33.9
* longitude (lo
浏览 65提问于2019-01-31得票数 0
我正在研究不平衡数据集中的分类，我正在学习抽样策略下的/过度抽样策略，以解决这个问题。虽然文献一致认为，我们需要对“少数”类和“多数”类进行过抽样，但对于如何定义/衡量少数群体/多数群体，我还没有找到明确的定义。
虽然这在二进制分类任务中不是什么大问题，但我的问题是一个多分类的问题，那里有200多个类，有些有数以万计的例子，有些例子在100以下。但是你是如何科学地决定哪一个是多数，哪个是少数呢？
我希望能在这方面提供一些帮助，特别是如果你有任何我能准备好的推荐信。
谢谢
浏览 0提问于2022-03-17得票数 1
这与我的问题密切相关：
假设我总是从需要裁剪的API中获得图像。他们总是有黑色字母拳击在顶部和底部。
现在我可以编程地将每个UIImage裁剪到它应有的大小，但实际上修改图像似乎是一个非常昂贵的操作，而且当我真的需要隐藏它时，这是一种浪费。
我怎样才能最好地把它放在一个UIImageView中，并确保黑条是不可见的？为了更容易，可以安全地假设它将被裁剪成与没有黑条的图像相同的纵横比(所以在上面的例子中，16:9)。
浏览 2提问于2014-10-23得票数 0
使用TF1.7，我们在输入管道中添加了新的tf.contrib.data.shuffle_and_repeat。我们的管道还使用tf.contrib.data.rejection_resample来平衡数据集。
唉，当两者都被使用时，平衡并不能平衡DataSet。(它没有失败，但似乎没有按要求过滤数据集)
在玩弄它之后，我们得出结论，我们不能使用融合的tf.contrib.data.shuffle_and_repeat，并且需要遵循以下协议：
重复数据集(dataset.repeat)
平衡数据集：
( input_dataset.apply(rejection_resample(cl
浏览 0提问于2018-05-06得票数 1
1回答
时域数据的傅里叶级数
、、、
我花了几天的时间试图解决这个问题，但没有运气，所以我求助于你。我有一份带有时间和振幅数据的恒星测光文件。我应该使用这些数据来查找周期变化。我使用的是pysca库中的Lomb-Scargle，但我必须使用傅立叶分析。我试过scipy和numpy的快速傅立叶变换( fft )，但我找不到任何与频谱或傅立叶系数相似的东西。我甚至尝试使用pynfft库中的nfft，因为我的数据不是均匀采样的，但我没有得到任何结果。所以，如果你们谁知道如何从傅立叶分析中获得周期性数据的主频率，请告诉我。
浏览 0提问于2015-11-29得票数 0
我正在构建一个简单的Python应用程序，它涉及到改变音频轨道的速度。(我承认，改变音频的框架也会使音高显得不同，我不关心音频的音高被改变)。我尝试过使用pydub使用，它如下所示。
from pydub import AudioSegment
sound = AudioSegment.from_file(…)
def speed_change(sound, speed=1.0):
# Manually override the frame_rate. This tells the computer how many
# samples to play per second
浏览 12提问于2022-10-20得票数 1
当你想在python中根据时间戳对数据进行重采样时，pandas的重采样函数很容易使用。例如，从一个以秒为单位的时间戳的dataframe1到另一个重采样到10分钟的平均值。
df1_10m=df1.resample('10T', how='mean')
现在我需要在matlab中做同样的事情，但我没有找到一种明确的方法。
函数重采样似乎是另一回事。
我尝试了重塑，但我得到了错误。
function[Data_10mean]=resamp(table)
table.ts=datestr(table.ts); % format the time stamp
Tab
浏览 3提问于2016-07-02得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
