Supervised Learning Pandas的shift()函数 将时间序列数据转化为监督学习问题所需的关键函数是Pandas的shift()函数。...可以看到，通过前移序列，我们得到了一个原始的监督学习问题（ X 和 y 的左右顺序是反的）。忽略行标签，第一列的数据由于存在NaN值应当被丢弃。...在这种问题中，我们在一个时间序列中不是仅有一组观测值而是有多组观测值（如温度和大气压）。此时时间序列中的变量需要整体前移或者后移来创建多元的输入序列和输出序列。我们稍后将讨论这个问题。...该函数返回一个值： return：为监督学习重组得到的Pandas DataFrame序列。 新的数据集将被构造为DataFrame，每一列根据变量的编号以及该列左移或右移的步长来命名。...具体来说，你了解到： Pandas的 shift（） 函数及其如何用它自动从时间序列数据中产生监督学习数据集。 如何将单变量时间序列重构为单步和多步监督学习问题。
图1 相移干涉测量抗振技术分类 一、被动抗震方法 1、 时域移相下的抗振技术 时域移相技术将移相器加入参考光路或测试光路，移相器能够在时间序列下改变两束光的相位差，从而达到使干涉条纹移动的目的。...这种方法对移相量没有定步长的要求，干涉仪上随机移相产生的干涉图亦可用于求解。Wang 等 在 Kong 的工作上再进行优化，提出了先进迭代算法（AIA），其算法步骤如图 2所示。...图 3 振动引入前后的恢复相位误差 1. 2 单帧处理技术 单帧处理旨在从单幅干涉图中提取相位，因此只需要单次曝光。由于没有移相过程，可避免环境振动的干扰且能够节省测量时间。...1.3 空域（同步）移相技术 在时域移相中，振动会通过时间序列上的移相过程将误差引入干涉图中，因此若能够在同一时刻采集多幅具有固定相位差的干涉图，便可避免环境振动对移相过程所造成的影响。...空域移相技术以其优越的抗振特性可适用于车间环境下的测量，虽然振动不会对空域移相中的移相量造成随机误差，但起偏器的方位角偏差仍会产生空域上的移相误差，而空域移相技术采用的定步长移相算法要求精确的移相量，因此空域上的移相误差仍能导致相位的提取结果产生误差
由此构成了语音信号的“短时分析技术”。 在短时分析中，将语音信号分为一段一段的语音帧，每一帧一般取10-30ms，我们的研究就建立在每一帧的语音特征分析上。...为了避免窗边界对信号的遗漏，因此对帧做偏移时候，帧间要有帧移(帧与帧之间需要重叠一部分)，帧长(wlen) = 重叠(overlap)+帧移(inc)。...inc为帧移，表示后一帧第前一帧的偏移量，fs表示采样率，fn表示一段语音信号的分帧数。...帧和帧之间的时间差常常取为10ms，这样帧与帧之间会有重叠（下图红色），否则，由于帧与帧连接处的信号会因为加窗而被弱化，这部分的信息就丢失了。...第一个是一个包含着特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量。第二个返回值是每一帧的能量。
由此构成了语音信号的“短时分析技术”。 在短时分析中，将语音信号分为一段一段的语音帧，每一帧一般取10-30ms，我们的研究就建立在每一帧的语音特征分析上。...分帧 分帧是将不定长的音频切分成固定长度的小段。为了避免窗边界对信号的遗漏，因此对帧做偏移时候，帧间要有帧移(帧与帧之间需要重叠一部分)，帧长(wlen) = 重叠(overlap)+帧移(inc)。...inc为帧移，表示后一帧第前一帧的偏移量，fs表示采样率，fn表示一段语音信号的分帧数。...帧和帧之间的时间差常常取为10ms，这样帧与帧之间会有重叠（下图红色），否则，由于帧与帧连接处的信号会因为加窗而被弱化，这部分的信息就丢失了。 ?...第一个是一个包含着特征的大小为nfilt的numpy数组，每一行都有一个特征向量。第二个返回值是每一帧的能量。
Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...关键技术:注意这里使用的是一个中括号,这里的2代表步长: [“张某” : “段某” :2] =[下界:上界:步长]。..."sales.csv" ,使用Python的join()方法,将两个数据表切片数据进行合并。...较低：i 较高：j 最近：i或j二者以最近者为准 中点：(i+j）/2 返回值.返回Series对象或DataFrame对象。 【例55】通过分位数确定被淘汰的35%的学生。...首先使用quantile()函 数计算35%的分位数,然后将学生成绩与分位数比较，筛选小于等于分位数的学生,程 序代码如下： 五、数值排序与排名 Pandas也为Dataframe实例提供了排序功能
# 随机种子以提高可重复性 numpy.random.seed(7) 我们还可以使用上一部分中的代码将数据集作为Pandas数据框加载。...我们可以使用numpy.reshape（）将准备好的训练和测试输入数据转换为预期的结构 ，如下所示： # 将输入修改为[样本，时间步长，特征] numpy.reshape(trainX, (trainX.shape...使用窗口方法进行回归的LSTM 我们还可以使用多个最近的时间步长来预测下一个时间步长。 这称为窗口，窗口的大小是可以针对每个问题进行调整的参数。...LSTM随时间步长回归 你可以看到LSTM网络的数据准备包括时间步长。 某些序列问题每个样本的时间步长可能不同。 时间步长为表达我们的时间序列问题提供了另一种方法。...我们可以使用与上一个示例相同的数据表示方式来执行此操作，我们将列设置为时间步长维度，例如： # 将输入修改为[样本，时间步长，特征] numpy.reshape(trainX, (trainX.shape
第一步 - 准备数据集 从 Kaggle 下载奥斯卡金像奖数据集，并将 CSV 文件移动到名为 "data" 的子目录中。...由于我们主要关注与 2023 年相关的奖项，让我们将其过滤出来并创建一个新的 Pandas 数据帧。同时，我们还将把类别转换为小写，并删除电影值为空的行。...例如，数据帧的前两行中 “text” 列的值如下： Austin Butler got nominated under the category, actor in a leading role, for...import tiktoken from scipy import spatial 我们将创建一个帮助函数来执行余弦相似度搜索。它将查询转换为嵌入，并将其与数据帧中的每个嵌入进行比较。...目标是从具有关键字引用的数据帧中获取前三个值。
在进行任何操作之前，最好先设置随机数种子，以确保我们的结果可重复。# 随机种子以提高可重复性numpy.random.seed(7)我们还可以使用上一部分中的代码将数据集作为Pandas数据框加载。...X Y112 118118 132132 129129 121121 135如果将前5行与上一节中列出的原始数据集样本进行比较，则可以在数字中看到X = t和Y = t + 1模式。...使用窗口方法进行回归的LSTM我们还可以使用多个最近的时间步长来预测下一个时间步长。这称为窗口，窗口的大小是可以针对每个问题进行调整的参数。...LSTM随时间步长回归你可以看到LSTM网络的数据准备包括时间步长。某些序列问题每个样本的时间步长可能不同。时间步长为表达我们的时间序列问题提供了另一种方法。...我们可以使用与上一个示例相同的数据表示方式来执行此操作，我们将列设置为时间步长维度，例如：# 将输入修改为[样本，时间步长，特征]numpy.reshape(trainX, (trainX.shape[
当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。...Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...你只能对数据子集进行可视化。最近情况发生了变化，因为 Databricks 宣布他们将对 Spark 中的可视化提供原生支持（我还在等着看他们的成果）。...你完全可以通过 df.toPandas() 将 Spark 数据帧变换为 Pandas，然后运行可视化或 Pandas 代码。 问题四：Spark 设置起来很困呢。我应该怎么办？...作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。 它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。
我是 zhenguo 已推Pandas数据分析小技巧系列第一集，今天第二集，往下阅读前可以先星标：Python与算法社区，只有这样才会第一时间收到我的推送。...介绍一个小技巧，使用 pd.util.testing.makeTimeDataFrame 只需要一行代码，便能生成一个 index 为时间序列的 DataFrame: import pandas as...某些场景需要重新排序 DataFrame 的列，如下 DataFrame: ? 如何将列快速变为： ? 下面给出 2 种简便的小技巧。...小技巧9：如何完成数据下采样，调整步长由小时为天？ 步长为小时的时间序列数据，有没有小技巧，快速完成下采样，采集成按天的数据呢？...columns = ['商品编码','商品销量','商品库存']) df.index = pd.util.testing.makeDateIndex(240,freq='H') df 生成 240 行步长为小时间隔的数据
用一块1920*1080*32bit的内存，可以存放下整个屏幕的一帧，这块内存叫做frame buffer。...把这块内存的数据，使用相应的硬件转换成VGA、HDMI传送给显示器，显示器就可以显示出来画面。 那么，所谓的硬解画图，就是一种画图能力很强的硬件（即GPU），来操作frame buffer。...如果鼠标从point1（x1，y1）移动到point2（x2，y2），如果画图响应很快，那么在显示器上看到的鼠标就移动到对应的位置上，如果画图很慢，就会看到鼠标是一顿一顿的移动到位置上。...可见，前后两帧的内容变化很大，就会觉得卡顿。前后两帧的内容变化比较均匀，帧率高一些，就会觉得画面流畅。 在虚拟化平台上，使用vnc、spice会使用一定的网络带宽。...tablet并不是从本质上解决鼠标的移速问题，而且通过tablet校验，修改了数据。而且，这种方法在windows上表现比较好。 4，鼠标不重合 在web的vnc上，这个问题比较常见。
语法2： //键盘输入符号，光标移动到光标所在行的行尾 语法3：gg //键盘输入字母gg，光标移动到文件的首行 上图中，当输入一个g时不是正确语法在右下角可以看到输入的内容g，当输入两个g时立刻会执行命令...，光标所在行的下面行会上移填补剪切行 语法2：数字dd //键盘输入数字+字母dd，从光标所在行起向下剪切指定行(数字对应的行数，包括了光标所在行)，后面行会上移填补剪切部分 语法3：D //键盘输入字母...D，剪切光标所在行但后面行不会上移填补剪切行，剪切行变空 删除语法：删除即剪切后不复制，删除操作使用剪切语法 4.撤销与恢复 撤销语法：:u //键盘输入符号:和字母u再回车(属于末行模式)，撤销上一步操作...文件，找到上图内容处可按格式加入自己创建的指令，如最后一行是我加的，即haha指令将等效于clear指令(笑两下就可以清屏了，不过我的失败了，好像是添加的位置不对)； 注意：加入自己的指令后需要重启才能生效...； 4.退出方式 语法：:x //文件未被修改直接退出，文件被修改过保存并退出 x和:wq的区别： 使用:wq，文件的修改时间一定会改变； 而使用:x，在文件未被修改的情况下，并不会改变文件的修改时间
以下内容检索数据帧的第二行： 请注意，此结果已将行转换为Series，数据帧的列名称已透视到结果Series的索引标签中。...创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...访问数据帧内的数据 数据帧由行和列组成，并具有从特定行和列中选择数据的结构。 这些选择使用与Series相同的运算符，包括[]，.loc[]和.iloc[]。...布尔选择的结果将返回表达式为 True 的行的副本。 要删除行，只需构造一个表达式，为要删除的行返回False，然后将该表达式应用于数据帧。 下面的示例演示删除Price大于300的行。...这些行尚未从sp500数据中删除，对这三行的更改将更改sp500中的数据。 防止这种情况的正确措施是制作切片的副本，这会导致复制指定行的数据的新数据帧。
一、Pandas 基础 在本章中，我们将介绍以下内容： 剖析数据帧的结构 访问主要的数据帧组件 了解数据类型 选择单列数据作为序列 调用序列方法 与运算符一起使用序列 将序列方法链接在一起 使索引有意义...序列和数据帧的索引组件是将 Pandas 与其他大多数数据分析库区分开的组件，并且是了解执行多少操作的关键。 当我们将其用作序列值的有意义的标签时，我们将瞥见这个强大的对象。...在视觉上，Pandas 数据帧的输出显示（在 Jupyter 笔记本中）似乎只不过是由行和列组成的普通数据表。 隐藏在表面下方的是三个组成部分-您必须具备的索引，列和数据（也称为值）。...请注意，以便最大化数据帧的全部潜力。 准备 此秘籍将电影数据集读入 pandas 数据帧中，并提供其所有主要成分的标签图。...和cumprod 四、选择数据子集 在本章中，我们将介绍以下主题： 选择序列数据 选择数据帧的行 同时选择数据帧的行和列 同时通过整数和标签和选择数据 加速标量选择 以延迟方式对行切片 按词典顺序切片
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...可以读取 RFC4180 兼容和不兼容的文件。 pandas 读取 下面，使用 Pandas 包来读取相同的一批数据，并查看程序所运行的时间。...包的性能明显优于 Pandas，Pandas 需要一分多钟时间来读取这些数据，而 datatable 只需要二十多秒。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...来计算每列数据的均值，并比较二者运行时间的差异。
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...可以读取 RFC4180 兼容和不兼容的文件。 pandas 读取 下面，使用 Pandas 包来读取相同的一批数据，并查看程序所运行的时间。...datatable 包的性能明显优于 Pandas，Pandas 需要一分多钟时间来读取这些数据，而 datatable 只需要二十多秒。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示：...来计算每列数据的均值，并比较二者运行时间的差异。
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...可以读取 RFC4180 兼容和不兼容的文件。 pandas 读取 下面，使用 Pandas 包来读取相同的一批数据，并查看程序所运行的时间。...datatable 包的性能明显优于 Pandas，Pandas 需要一分多钟时间来读取这些数据，而 datatable 只需要二十多秒。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...来计算每列数据的均值，并比较二者运行时间的差异。
该方法已经存在了相当长的时间，但是最近被称为拆分应用组合。...，关联表以及主键和外键 有关wide_to_long函数的更多信息，请参阅本章中的“同时堆叠多组变量”秘籍 九、组合 Pandas 对象 在本章中，我们将介绍以下主题： 将新行追加到数据帧 将多个数据帧连接在一起...merge方法提供了类似 SQL 的功能，可以将两个数据帧结合在一起。 将新行追加到数据帧 在执行数据分析时，创建新列比创建新行更为常见。...以下非常简单的切片将产生准确的结果： >>> crime_sort.loc[:'2012-06'] 有十二个日期偏移对象，可以非常精确地向前或向后移动到下一个最近的偏移量。...第 4 步创建一个特殊的额外数据帧来容纳仅包含日期时间组件的列，以便我们可以在第 5 步中使用to_datetime函数将每一行立即转换为时间戳。
GetProgramsDirectory() IO::ZipFileStream 类移动到io/zipfs 移动路径重定向(path assign)方法从IoServer 移动到新的InterfaceSingleton...) -> 注意: 会被移进addon 新的CoreUI 和UI 子系统(简单的用户界面系统) -> 注意: 会被移进addon 新的Video 子系统(视频播放, 现在只有Xbox360的) ->注意...: 会被移进addon 新的Particles 子系统(从头重写) -> 注意: 会被移进addon 新的PostEffect 子系统(从Mangalore引入) -> 注意: 会被移进addon...如在合适的时间播放脚步声) 新内容: 角色附属物(attachments) (剑什么的...)...加入GPU 实体(instance)渲染 RenderTarget: 加入解析深度缓冲到纹理的支持(只有Xbox360才行) RenderTarget: 加入创建张CPU可以快速访问的解析纹理的支持
k 上移一行 +或Enter 把光标移至下一行第一个非空白字符 – 把光标移至上一行第一个非空白字符 w 前移一个单词，光标停在下一个单词开头 e 前移一个单词，光标停在下一个单词末尾 b 后移一个单词...移动到行首 $ 移动到行尾 ^ 移动到本行第一个非空白字符 n| 把光标移到递n列上 nG 到文件第n行 :n 移动到第n行 :$ 移动到最后一行 H 把光标移到屏幕最顶端一行 M 把光标移到屏幕中间一行...n% 到文件n%的位置 zz 将当前行移动到屏幕中央 zt 将当前行移动到屏幕顶端 zb 将当前行移动到屏幕底端 文本的插入 基本插入 快捷键 含义 i 在光标前插入 a 在光标后插入 I 在当前行第一个非空字符前插入...something 在前面的文本中查找something /pattern/+number 将光标停在包含pattern的行后面第number行上 /pattern/-number 将光标停在包含pattern...如：%s/old/new/gc，加上i则忽略大小写(ignore) 宏的使用 快捷键 含义 q[a-z] 开始录制宏 q 停止录制 @[a-z] 使用宏 @@ 调用最近使用的宏 n@[a-z] 重放宏
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