OHLC数据的重采样
是指将原始的OHLC数据按照一定的时间间隔重新采样，生成新的OHLC数据。OHLC代表开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）和收盘价（Close），是金融领域中常用的一种数据格式。
重采样的目的是为了将原始数据转换为不同的时间周期，以满足特定的分析需求。例如，将分钟级别的OHLC数据重采样为小时级别或日级别的数据，或者将日级别的数据重采样为周级别或月级别的数据。
重采样可以通过聚合函数来实现，常见的聚合函数包括求平均值、求最大值、求最小值和求和等。在重采样过程中，开盘价和收盘价的取值通常是原始数据中的第一个和最后一个数据点，最高价和最低价则是在时间周期内的最大值和最小值。
重采样在金融领域中具有广泛的应用。它可以用于生成不同时间周期的K线图，用于技术分析和交易决策。同时，重采样也可以用于数据压缩和降噪，减少数据存储和传输的成本。
腾讯云提供了一系列与金融数据处理相关的产品和服务，例如云数据库 TencentDB、云服务器 CVM、云存储 COS 等。这些产品可以帮助用户存储、处理和分析OHLC数据，满足金融行业的需求。
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2回答
import pandas as pd
file = pd.read_csv('D:\\Ayush\\Data\\Bank nifty Data\\Testing.csv')
file['Date_time'] = file['Date/Time'] + ' ' + file['Time']
file['Date_time'] = pd.to_datetime(file['Date_time'])
file.drop(columns=['Date/Time',&#
浏览 3提问于2020-05-05得票数 0
1回答
我有一些表格中的滴答数据：
date price amount
2011-09-13 13:53:36 5.80 1.0000
2011-09-13 13:53:44 5.83 3.0000
2011-09-13 14:32:53 5.90 2.0000
我重估了价格：
resampledData.price.resample('55min', how="ohlc")
现在我需要填写丢失的数据，我想出的唯一方法是：
closes = resampledData.close
closes = cl
浏览 3提问于2013-12-26得票数 3
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我在用Python编写代码时遇到了麻烦。任务是使用金融节拍数据绘制烛台条。首先，我做了四个新的列，从'Bid‘，’Ask‘到"Open"，"High"，"Low"，"Close“(因为烛台需要这样的列)。好了，现在我修复了一些东西，现在我又遇到了新的问题。下面的句子是我不理解的许多错误中的一个：
ValueError: Cannot convert -1 to a date. This often happens if non-datetime
values are passed to an axis that expects
浏览 0提问于2018-09-25得票数 0
1回答
我不确定这是否是一个bug，或者它是否是设计出来的--也许我遗漏了什么，ohlc聚合器不应该使用dataframes。也许这种行为是故意的，因为除了索引列和价格列之外的数据可能会产生奇怪的结果？其他聚合器(平均值、stdev等)处理数据文件。在任何情况下，我都试图从这些数据中获取OHLC，而转换为timeseries似乎也不起作用。
下面是一个例子：
import pandas as pd
rng = pd.date_range('1/1/2012', periods=1000, freq='S')
ts = pd.Series(randint(0, 500,
浏览 4提问于2012-11-19得票数 1
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获得一个错误Timestamp object is not subscriptable.，我理解它的含义，但不知道如何解决代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from mplfinance.original_flavor import candlestick_ohlc
API_URL = 'https://api.coingecko.com/api/v3'
r = requests.get(API_URL + '/coins/bitcoin/market_char
浏览 1提问于2021-02-03得票数 1
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我正在寻找一种大规模(数千万或数亿条数据记录)的resample time series数据的解决方案。Pandas resample()运行良好，直到达到大约10MIO数据记录，之后它实际上停止了工作，因为硬件没有足够的内存。我在大数据集上使用Pandas时遇到过几次这个问题。但是如果我只是在巨大的数据集上使用for循环，我就可以读取数据并使用它，即使它要慢得多。有没有人知道没有pandas的resample time series data的好解决方案
数据的来源是MySQL服务器，记录包含OHLC数据和时间戳。时间序列的频率是1分钟，重采样频率是5min，30min，1h，6h，1d，1
浏览 19提问于2018-02-04得票数 0
我已经将每天的ohlcv数据重放到每周和每月，以获得周和月的%返回。
现在我意识到，当我把它重新整理到日常生活中时，我在每个月的每一天都没有价值，这当然是有道理的。但我不知道如何在保持每周和每月的百分比的同时，把这些数据转回来。你们认为什么是最好的方法，因为我想把这个应用于前50种货币的市场上限。
对不起，我是一条蟒蛇/熊猫
import pandas as pd
import datetime
import pandas_datareader.data as web
import numpy as np
df = pd.read_csv("ethusdt.csv",parse
浏览 5提问于2021-07-22得票数 0
我有一个滴答数据的数据帧，我已经将其重新采样为分钟数据。做一个香草
df.resample('1Min').ohlc().fillna(method='ffill')
超级简单。
我现在需要每天一次迭代重新采样的数据帧，但我找不到最好的方法。
我试着取我的1分钟重采样的数据帧，然后对"1D“重采样，然后将其转换为一个列表，以迭代和过滤，但这给了我一个列表：
Timestamp('2011-09-13 00:00:00', freq='D')
对象，它不会让我在此基础上切分数据帧。
这看起来很容易，但我就是找不到答案。谢谢-
浏览 7提问于2019-07-11得票数 1
2回答
如下图所示，我从TDAmeritrade获得了熊猫数据中的1H蜡烛数据。使用4H数据运行这个数据并创建一个新的数据的最佳方法是什么？我不是一个程序员，我只是在用Python编写一个股票程序，我写的是供我个人使用的，可以得到你的帮助。提前谢谢。
PS:我使用了以下代码，但它似乎混淆了关闭值。有更好的办法吗？
ohlc_dict = {'open':'first', 'high':'max', 'low':'min', 'close': 'last'}
newdf2=df
浏览 1提问于2021-07-05得票数 0
我有一个由DateTimeIndex索引的pandas DataFrame中的历史贸易数据，其中包含价格和数量列。
例如：
>>> print df.tail()
price volume
2014-01-15 14:29:54+00:00 949.975 0.01
2014-01-15 14:29:59+00:00 941.370 0.01
2014-01-15 14:30:17+00:00 949.975 0.01
2014-01-15 14:30:24+00:00 941.370
浏览 2提问于2014-01-15得票数 14
我有一些时间序列数据(金融股票交易数据)：
TIMESTAMP PRICE VOLUME
1294311545 24990 1500000000
1294317813 25499 5000000000
1294318449 25499 100000000
我需要将它们转换为基于价格列的OHLC值(JSON列表)，即(打开、高、低、关闭)，并将其显示为具有highstock JS框架的OHLC图。产出应如下：
[{'time':'2013-09-01','open':24999,'high':
浏览 2提问于2013-09-03得票数 1
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我有一个dataframe df，它包含一个不规则的时间序列，其中有1000多个记录，大致如下所示：
2014-05-10 00:07:04 10
2014-05-10 00:07:48 -20
2014-05-10 00:07:51 -30
2014-05-10 00:09:28 70
2014-05-10 00:09:59 80
2014-05-10 00:10:05 0
2014-05-10 00:10:11 80
2014-05-10 00:10:22 40
2014-05-10 00:11:12 10
2014-05-10 00:1
浏览 1提问于2014-05-11得票数 0
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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
我有OHLC数据和缺失的时间框架。假设我有以下熊猫数据，由变量df表示：
Open High Low Close
2019-04-19 00:00:00 0.67068 0.67123 0.67064 0.67123
2019-04-19 00:02:00 0.67062 0.67425 0.67060 0.67223
现在，我重新整理了熊猫的数据，以填补缺失的空白，我得到了以下信息：
df = df.resample('T').ffill()
Ope
浏览 5提问于2022-01-27得票数 2
回答已采纳
我使用tick data和带有ohlc的resample来获取1min数据。
我正在尝试弄清楚，如果不可用，resample是否会填充值，例如，如果10 seconds立即丢失，resample是否会填充数据？如果是，那么此fill是否可能更改ohlc的值？
和上面的一样，比如说60秒的数据丢失？
timestamp close bid ask
2 2019-08-20 15:29:10 28021.00 28015.20 28020.0
3 2019-08-20 15:29:20 28021.00 28015.20 28020.0
4
浏览 0提问于2019-08-27得票数 0
1回答
我有一个市场价格的数据，时间戳是微秒，例如。
Time Bid
0 2014-03-03 23:30:30.224323 0.892500
1 2014-03-03 23:30:30.224390 0.892525
2 2014-03-03 23:30:30.224408 0.892525
3 2014-03-03 23:30:30.364299 0.892525
4 2014-03-03 23:30:31.022652 0.892500
5 2014-03-03 23:30:31.022702 0.892525
6 2014-03-03 23:30:31
浏览 2提问于2014-03-05得票数 2
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当我尝试以1秒的间隔重新采样数据时，我得到了ipython kernel died unexpectedly Error。index_result大约是60000000行乘15列，以datetime对象作为索引。当我从5秒重新采样到18小时时，没有错误。然而，每当我想以1秒的间隔对其进行重新采样时，它就会给出kernel died unexpectely error。
代码如下：
resample_interval= ['1S','5S','10S','15S','30S','60S','9
浏览 0提问于2016-04-13得票数 0
1回答
从订购簿上获得蜡烛
、、、
我想创造基于订单的OHLC蜡烛。我有一个熊猫系列，以日期为指数，中间价为价值。
2020-08-04 18:06:40.207934746+00:00 3.9415
2020-08-04 18:06:40.453107131+00:00 3.9415
2020-08-04 18:06:41.009450726+00:00 3.9415
2020-08-04 18:06:41.206957872+00:00 3.9415
2020-08-04 18:06:41.534236063+00:00 3.9415
2020-08-04 18:06:42.207130934+
浏览 2提问于2020-08-05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
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
1回答
我得到了一个我必须要做的项目
收集数据
缩小它的大小
通过蓝牙将数据发送到其他存储器。
起初，我认为这是简单的数据压缩，并使用zlib并编写了一个程序。
在向我的导师展示了它之后，他说他不需要压缩algo；他希望减少表示输入波形所需的数据集的数量。
例如:如果一个中波用大约100个点来表示，他想用80个点来表示。
有什么算法或函数可以帮助我吗？
允许少量的数据丢失。
浏览 2提问于2016-06-09得票数 0
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取样所需的数据来自SQLite。它已在这里提供：
代码：
import sqlite3
import pandas as pd
conn = sqlite3.connect('sqlite_database.db')
query = "SELECT * FROM XXXX WHERE timestamp BETWEEN '2019-01-24 09:15:00' AND '2019-01-24 09:59:59'"
df = pd.read_sql_query(query, conn, index_col=[
浏览 0提问于2019-03-09得票数 2
# retrieve task
task = tsk("pima")
# load learner and set search space
learner = lrn("classif.rpart", cp = to_tune(1e-04, 1e-1, logscale = TRUE))
# nested resampling
rr = tune_nested(
method = "random_search",
task = task,
learner = learner,
inner_resampling = rsmp
浏览 4提问于2022-02-18得票数 1
2回答
所以，我有很多原始的交易数据，我想把它转换成olhc格式，这样分析就更容易了。所以，在快速的研究过程中，我在python中遇到了熊猫，更具体的说是这个命令。
df.resample('60s', how={'price': 'ohlc'})
所以，我的所有数据都在csv文件中，所以我运行的是
df=pd.read_csv("xao.csv")
df.resample('60s', how={'price': 'ohlc'})
如果我正确的话，这是正确的格式和命令，我的问题是时间格式，
浏览 3提问于2014-12-23得票数 0
回答已采纳
我正在尝试将OHLC数据重新采样到30分钟。市场数据从9:15开始，我希望重新采样的时间是9:15-9:45，以此类推。但我能在9:00-9:30重新采样数据
pd.DataFrame(download_data).set_index('date'['close'].resample('30T').ohlc()
浏览 8提问于2018-11-05得票数 1
1回答
我有包含在'mid‘列中的ohlc数据，并且不知道如何重采样以保持正确的ohlc数据
这是我的数据。列是时间，中间，卷，完成
candle_data
time \
0 2021-08-20 19:43:00+00:00
1 2021-08-20 19:44:00+00:00
2 2021-08-20 19:45:00+00:00
3 2021-08-20 19:46:00+00:00
4 2021-08-20 19:47:00+00:00
5 2021-08-20 19:48:00+00:00
浏览 3提问于2021-08-20得票数 0
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1回答
我有一组圆柱形零件的X光图像。这样，我就可以创建卷并将其可视化，但是数据看起来就像一个从-Z到Z的切片堆栈，这是我们所期望的。我想要的是旋转每一片图像，沿Y轴增加一个角度，使整个体积圆柱形。类似于下面的c++代码。
我尝试过vtkImageReslice，但是它以增量的方式转换了整个卷数据，而不是每一片。如何对每个切片分别执行这种转换？在VTK或ITK中有解决方案吗？
谢谢,
void RotateEachSliceImage(VtkSliceImages& images)
{
int countImages = images.size();
d
浏览 1提问于2019-05-23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
这是关于Linux内核的OSS声音子系统及其功能的问题。我正在使用Linux2.6内核，而且我有一块不同寻常的声卡。该卡应该只输入和输出48 kHz信号；并且没有硬件重采样(我不能在该卡上播放16 kHz WAV文件)。这张卡的另一个缺点是，它使用了一些更高级的卡的OSS驱动程序(驱动程序不会限制它所需的采样速率中的应用程序)。这张卡没有ALSA。
我想使用这个卡与一些SIP编解码器(语音实时压缩)，但他们只支持8 kHz，16 kHz，7 kHz，32 kHz，但不支持48 kHz。现在我使用的是linphone3，在声音播放和录音方面遇到了一些问题。Linphone以16 kHz速率(Sp
浏览 2提问于2012-12-18得票数 0
回答已采纳
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
1回答
不改变螺距和比率的重采样
、、、、
我在做语音识别和去噪。为了将数据提供给我的模型，我需要重采样并使它成为两个通道。虽然我不知道每个声音的最佳重采样率。当我用一个固定的数字来重采样率(Resr)，比如20000或16000，有时起作用，有时会使音高变差或变慢。在这种情况下，重采样是如何工作的？我需要优化器吗？另外，如果我接到一个电话，而一个人的声音太安静，以至于它确实被识别为噪音，我该怎么办呢？
这是我的密码：
num_channels = sig.shape[0]
# Resample first channel
resig = torchaudio.transforms.Resample(sr, resr)(sig[:1,:
浏览 15提问于2022-10-20得票数 0
2回答
从数组中选择数据
、、、
我想选择采样频率为0.02的数组中的数据，即0、0.02、0.04等。
我想从中提取数据，以便我的数据具有0.3的采样频率，即0、0.3、0.6、0.9等。考虑到我可能必须从数组中选择0.29或0.31之间的数据，最好的方法是什么？
阿米特
浏览 2提问于2012-12-20得票数 0
2回答
我有一个每小时OHLC的数据框架，如下所示(请忽略OHLC的值，我键入它们是为了更好地说明问题)， hr_df =
Close High Low Open
2017-09-04 05:00:00 0.715035 0.715035 0.715035 0.715035
2017-09-04 06:00:00 0.715035 0.715045 0.715015 0.715035
2017-09-04 07:00:00 0.715040 0.715050 0.714035 0.715035
:
浏览 53提问于2017-11-18得票数 3
回答已采纳
我刚刚开始尝试R包mlr，我想知道我是否可以定制培训集和测试集。例如，一个时间序列的所有数据都是除了最后一个之外的训练集，最后一个是测试集。
以下是我的例子：
library(mlr)
library(survival)
data(lung)
myData2 <- lung %>%
select(time,status,age)
myData2$status = (myData2$status == 2)
myTrain <- c(1:(nrow(myData2)-1))
myTest <- nrow(myData2)
肺数据来自生存包。我只使用三个维度:时间、
浏览 4提问于2017-08-11得票数 2
回答已采纳
我使用pandas从具有15分钟采样间隔的数据集中获取每小时一次的数据。我在使用resample('H', how='ohlc')方法时遇到的问题是，它会提供该小时内的值，而我希望得到最接近小时的值。例如，我想取一个在2:55采样的值，而不是3:10采样的值，但是我不知道如何找到最接近的值，如果它出现在被评估的时间戳之前。
任何帮助都将不胜感激。
浏览 2提问于2013-11-06得票数 1
我希望有一个ohlc表，以便稍后分析蜡烛图案，使用当前代码，如您在下面看到的，我能够看到我的ohlc表，但“蜡烛”与数据序列不匹配。
# my testing code
import pandas as pd
df = pd.read_csv('tmp/NEG_20180829.txt', header=None, delimiter="\;", skiprows=1,
names=["Session Date", "Symbol", "Deal Number", "Deal Pric
浏览 12提问于2018-09-02得票数 1
回答已采纳
我想用USRP1发送数据速率(3.84M)的信号，但当我发送信号时，它在终端中告诉我一些类似的东西：
警告
目标数据速率: 3840000 bps
实际数据速率: 4000000 bps
但我正在尝试实现与UMTS空中接口工作的TX，我不希望在数据速率中出现这种错误，任何人都可以帮助我？
浏览 6提问于2012-07-15得票数 2
1回答
我想将每日股票数据重新采样为每月股票数据。 data = yf.download(['AAPL', 'TSLA', 'FB'], '2018-01-01', '2019-01-01')['Close']
for column in data:
data[column].resample('M').last()
print(data[column])
print(data) 我的数据： AAPL FB
浏览 21提问于2019-02-11得票数 1
回答已采纳
伙计们。我正在学习android的AEC，更具体地说，我正在研究金枪鱼项目的HAL。代码：
static void get_capture_delay(struct tuna_stream_in *in,
size_t frames,
struct echo_reference_buffer *buffer)
...
delay_ns = kernel_delay + buf_delay + rsmp_delay;
...
我发现包括rsmp_delay.I在内的get_capture_delay并不认为这是真
浏览 3提问于2013-11-04得票数 0
我的应用程序将PCM二进制数据从服务器流式传输到Web Audio API。
为了标准化音频，我使用DataView将传入的数据转换为Int16，将每个样本除以32768，然后再将它们转换回Float32进行播放：
var data = new DataView(arrayBuffer);
var tempArray = new Int16Array(data.byteLength / Int16Array.BYTES_PER_ELEMENT);
var len = tempArray.length;
for (var jj = 0; jj < len; ++jj) {
te
浏览 0提问于2016-08-12得票数 1
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
我是ffmpeg的新手，我发现许多解决方案都是通过命令行给出的，而不是代码或函数，所以我的问题是：
为什么人们更喜欢在ffmpeg中使用命令行，以及如何将命令行转换为代码？
例如，文档建议将视频的大小调整为指定的大小：
ffmpeg -i input.avi -vf scale=320:240 output.avi
但是，如何在我的应用程序中以编程方式实现它呢？
顺便说一句，在ffmpeg中有两个名为libswresample和libswscale的库，"sw“代表什么？
浏览 3提问于2015-11-24得票数 4
我有一个1分钟的OHLC CSV文件，其中包含使用UTC的日期。
df = pd.read_csv('...', usecols=['Date','Open','High','Low','Close'],
index_col=['Date'], parse_dates=['Date'])
我正在使用以下方法重新对其进行重新校准：
ohlc_head = {'Open':'first', 'High':'m
浏览 1提问于2020-10-18得票数 0
回答已采纳
在使用搅动数据集时，我们通常会发现不平衡的数据集。我的问题是如何决定我们应该在什么基础上重新整理数据。例如:在训练前分割数据时，我们在训练中分开测试(70-30或70-25)，同样地，如果我有0级的62%，在这种情况下是1级的38%，我们需要重采样数据吗？
浏览 0提问于2021-05-28得票数 2
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
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错误的是，我在对方内部使用了一个CostSensitiveAnalysis，每一个都有不同的权重矩阵。其中之一是
(matrix 1a)
0 3
1 0
另一个是
(matrix 1b)
0 1
3 0
并取得了很好的效果。当我发现这个错误时，我把我的体重矩阵改为：
(matrix 2)
0 1
1 0
但不能得到和以前一样的结果。我也试过
(matrix 3)
0 3
3 0
我认为，与其他对成本敏感的分析相比，用矩阵1a和1b进行成本敏感分析，可以得到与矩阵2甚至3相同的结果，但结果却大不相同。
成本敏感分析是否以其他方式改变成本值，而不是使用指定的权重？
谢谢
--
我编写了一个用于演示
浏览 2提问于2015-06-12得票数 2
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我有一个netcdf数据集(每月的timexlatitudexlongitude经度)。月数是216，所以总共是18年。第一个索引表示一月数据，第二个索引表示二月数据……第十二个索引表示十二月数据，第十三个索引表示一月数据，第14个索引表示二月数据，依此类推。现在我想找出所有一月份数据的平均值，所有二月份数据的平均值...所有12月数据的平均值。因此，在执行此操作后，数组的大小将减少到12xlatxlon(以前是216xlatxlon)。我怎么才能做到这一点呢？
浏览 50提问于2021-05-07得票数 0
1回答
通过使用scikit学习中的K-方法，我将我的数据聚集到了3个集群中。我想要绘制一个线条图，它将有多个颜色，这取决于它所在的集群。当集群中没有数据时，我该如何弥补空白呢？
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(nocutoff_diffdf_windowed2d)
y_kmeans = kmeans.predict(nocutoff_diffdf_windowed2d)
plt.scatter(nocutoff_diffdf_windowed2d[:, 0], nocutoff_diffdf_windowed2d[:, 1], c=y_kmeans)
浏览 9提问于2022-04-16得票数 1
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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
我正在做脑瘤的分类工作。该数据集由来自不同角度的脑图像组成，带有肿瘤位置的边界和掩膜。我已经裁剪了包含肿瘤的矩形，因为图像的其他部分是无关的，并且由于拍摄图像的不同角度而不同。现在，我得到了一系列肿瘤的图像，每个图像都属于3个可能的肿瘤病例中的1个。但为了训练这些数据进行分类，我需要让2d图像阵列具有均匀的形状。 可能的方法： 1)将每个图像裁剪为固定大小(例如100x100)。但这会导致数据丢失，而且根据肿瘤在图像中的位置，我可能会因为到达图像的边缘而面临不均匀的裁剪。 2)将图像填充到固定形状，大于最大的裁剪图像形状(例如350x350)。但这又会在数据中引入噪声，我不确定如何才能在矩形
浏览 52提问于2019-01-27得票数 1
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