ind=[re.search('星期六|星期日',str(i)) !=None for i in media3['星期']] freeday=media3.loc[ind,:] workday=media3.loc[[ind[i]==False for i in range(len(ind))],:] m1=pd.DataFrame(freeday['wat_time'].groupby([freeday['phone_no']]).sum()) m1=m1.sort_values(['wat_time']) m1=m1.reset_index() m1['wat_time']=m1['wat_time']/3600 m2=pd.DataFrame(workday['wat_time'].groupby([workday['phone_no']]).sum()) m2=m1.sort_values(['wat_time']) m2=m1.reset_index() m2['wat_time']=m1['wat_time']/3600 w=sum(m2['wat_time'])/5 f=sum(m2['wat_time'])/2 plt.figure(figsize=(8,8)) plt.subplot(211) colors='lightgreen','lightcoral' plt.pie([w,f],labels=['工作日','周末'],colors=colors,shadow=True, autopct='%1.1f%%',pctdistance=1.23) plt.title('周末与工作日观看时长占比') plt.subplot(223) ax1=sns.barplot(x=m1.index,y=m1.iloc[:,1]) ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户（排序后）') plt.ylabel('观看时长（小时）') plt.title('周末用户观看总时长') plt.subplot(224) ax2=sns.barplot(x=m2.index,y=m2.iloc[:,1]) ax2.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax2.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户（排序后）') plt.ylabel('观看时长（小时）') plt.title('工作日用户观看总时长') plt.show()

使用ind2patch函数在Matlab中为3D图像绘制补丁数据

资源摘要信息: ind2patch 是一个MATLAB函数，用于从三维图像中提取补丁数据。它能够生成面(F)、顶点(V)和颜色数据(C)，并通过线性索引的方式指定3D图像中的特定体素生成补丁。该函数支持不同类型的补丁生成选项，用...

IND570/IND570XX电子称重仪表用户手册概览

"IND570/IND570XX电子称重仪表用户手册提供了全面的仪表介绍、规格、配置选项以及操作指南。手册详细介绍了IND570仪表的多种功能，包括模拟传感器和数字传感器的秤台兼容性，如IDNet秤台、POWERCELL传感器、SICSpro...

ind=[re.search('星期一',str(i)) !=None for i in media3['星期']] workday=media3.loc[[ind[i]==False for i in range(len(ind))],:] m2=pd.DataFrame(workday['wat_time'].groupby([workday['phone_no']]).sum()) m2=m1.sort_values(['wat_time']) m2=m1.reset_index() m2['wat_time']=m1['wat_time']/3600 plt.xlabel('观看用户（排序后）') plt.ylabel('观看时长（小时）') plt.title('周末用户观看总时长') plt.subplot(221) ax2=sns.barplot(x=m2.index,y=m2.iloc[:,1]) plt.show() 以上代码怎么修改才可以将每个星期一的前十位的收视频道的观看时长比较，并将横向的3-4个周一进行比较。

monday = media3[media3['星期'] == '星期一'] monday_top10 = monday.nlargest(10, 'wat_time') 2. 然后将星期一的数据按照日期分组，并计算每个日期的观看总时长： monday_grouped = monday.groupby('...

import re import urllib from bs4 import BeautifulSoup def weixinData(self, name: str) -> str: # 从此处开始编写代码 curns = 'YES' findname = re.compile(r'(.?)', re.S) findind = re.compile(r'<span.>(.?).') urldate = [] url = "http://72.itmc.org.cn:80/JS001/open/show/weixindata.html" head = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36' } text = urllib.request.Request(url, headers=head) html = '' texts = urllib.request.urlopen(text) html = texts.read().decode('utf-8') shem = BeautifulSoup(html, 'html.parser') for tr in shem.find_all('tr'): tr = str(tr) bate = [] ind = re.findall(findind, tr) bate.append(ind) names = re.findall(findname, tr) bate.append(names) urldate.append(bate) # print(urldate) left, right = 1, (len(urldate)) - 1 # print(right) while left <= right: # print(left) tabe = urldate[left] # print(tabe) # print (tabe[0][0]) if tabe[0][0] == name: # print(4) if tabe[1][2][-1] != '+': # print(1) # print(tabe[1][2]) if float(tabe[1][2]) < 90000: curns = 'NO' if str(tabe[1][5])[-1] != '+': # print(2) if int(tabe[1][5]) < 80000: curns = 'NO' if float(tabe[1][1].replace('万', '')) > 300: # print(3) curns = 'NO' left += 1 return curns print(weixinData('占豪'))

这段代码中的问题在于函数weixinData(self, name: str)的定义中使用了self，但是在函数的调用中没有传递任何参数给self。因此，在调用weixinData()函数时，你需要将类的实例作为第一个参数传递给它。如果你只需要...

class UNetEx(nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, filters=[16, 32, 64], layers=3, weight_norm=True, batch_norm=True, activation=nn.ReLU, final_activation=None): super().__init__() assert len(filters) > 0 self.final_activation = final_activation self.encoder = create_encoder(in_channels, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers) decoders = [] for i in range(out_channels): decoders.append(create_decoder(1, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)) self.decoders = nn.Sequential(*decoders) def encode(self, x): tensors = [] indices = [] sizes = [] for encoder in self.encoder: x = encoder(x) sizes.append(x.shape) tensors.append(x) x, ind = F.max_pool2d(x, 2, 2, return_mask=True) indices.append(ind) return x, tensors, indices, sizes def decode(self, _x, _tensors, _indices, _sizes): y = [] for _decoder in self.decoders: x = _x tensors = _tensors[:] indices = _indices[:] sizes = _sizes[:] for decoder in _decoder: tensor = tensors.pop() size = sizes.pop() ind = indices.pop() # 反池化操作，为上采样 x = F.max_unpool2d(x, ind, 2, 2, output_size=size) x = paddle.concat([tensor, x], axis=1) x = decoder(x) y.append(x) return paddle.concat(y, axis=1) def forward(self, x): x, tensors, indices, sizes = self.encode(x) x = self.decode(x, tensors, indices, sizes) if self.final_activation is not None: x = self.final_activation(x) return x 不修改上述神经网络的encoder和decoder的生成方式，用嘴少量的代码实现attention机制，在上述代码里修改。

for i in range(out_channels): decoders.append(create_decoder(1, filters, kernel_size, weight_norm, batch_norm, activation, layers)) self.decoders = nn.Sequential(*decoders) def encode(self, x): ...

#绘图 import matplotlib.pyplot as plt for i in range(1,12): if i!=8: y2 = sales_by_category_product.loc[i] y2 = y2.sort_values(ascending=False) # 准备数据 ind=y2.index x = [f"{ind[0]}",f"{ind[1]}",f"{ind[2]}",f"{in

具体来说，它使用了一个for循环来遍历每个大品类（1到11，不包括第8个），对于每个大品类，它首先从之前计算得到的sales_by_category_product中提取出该品类下每种产品的利润总和，并按照利润从高到低进行排序。...

ind = torch.nonzero(label[i])

For example, if label[i] = [0, 1, 0, 2], then ind will be a tensor containing the indices of non-zero elements: [[1], [3]]. You can use these indices to access the non-zero elements of label[i] as ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 按品类ID列和产品列对数据进行分组，并计算销量总和 sales_by_category_product = df.groupby(['品类id', '产品id'])['利润'].sum() sales_by_category_product #绘图 import matplotlib.pyplot as plt for i in range(1,12): if i!=8: y2 = sales_by_category_product.loc[i] y2 = y2.sort_values(ascending=False) # 准备数据 ind=y2.index x = [f"{ind[0]}",f"{ind[1]}",f"{ind[2]}",f"{ind[3]}",f"{ind[4]}"] y = [y2.iloc[0],y2.iloc[1],y2.iloc[2],y2.iloc[3],y2.iloc[4]] # 创建画布和子图 fig, ax = plt.subplots() # 设置图表标题 plt.title(f'product ID {i}') # 绘制柱状图 ax.bar(x, y) # 显示图形 plt.show() else: y2 = sales_by_category_product.loc[i] y2 = y2.sort_values(ascending=False) # 准备数据 ind=y2.index x = [f"{ind[0]}",f"{ind[1]}"] y = [y2.iloc[0],y2.iloc[1]] # 创建画布和子图 fig, ax = plt.subplots() # 设置图表标题 plt.title(f'product ID {i}') # 绘制柱状图 ax.bar(x, y) # 显示图形 plt.show()

使用了 for 循环遍历了产品ID从1到11（不包括8），对于每个产品ID，首先从 sales_by_category_product 变量中取出对应的利润数据，并进行了排序。然后准备了 x 和 y 数据，用于绘制柱状图。接着创建了画布和子图，...

def prepare_files(train_path, mixing, order, labels_dic, nb_groups, nb_cl, nb_val): files=os.listdir(train_path) prefix = np.array([file_i.split("_")[0] for file_i in files]) labels_old = np.array([mixing[labels_dic[i]] for i in prefix]) files_train = [] files_valid = [] for _ in range(nb_groups): files_train.append([]) files_valid.append([]) files=np.array(files) for i in range(nb_groups): for i2 in range(nb_cl): tmp_ind=np.where(labels_old == order[nb_cl*i+i2])[0] np.random.shuffle(tmp_ind) files_train[i].extend(files[tmp_ind[0:len(tmp_ind)-nb_val]]) files_valid[i].extend(files[tmp_ind[len(tmp_ind)-nb_val:]]) return files_train, files_valid

这段代码是用来准备数据集的。函数接受训练数据的路径(train_path)、标签混淆(mixing)、标签顺序(order)、标签字典(labels_dic)、组数(nb_groups)、每组的类别数(nb_cl)和验证集大小(nb_val)等参数。...

ef catmap(frame, n): s = frame.shape pic = np.zeros(s, np.uint8) A = np.array([[2, 1], [1, 1]]) ind = A @ np.indices(s).reshape(2, -1) % (np.array(s)[:, None]) pic[ind[0], ind[1]] = frame.reshape(-1) return pic

这段代码实现了一个Cat映射（Cat Map）的函数，它将输入的二维数组（图像）做一次Cat映射，并返回映射后的结果。具体来说，这个Cat映射是由矩阵A = [[2, 1], [1, 1]] 定义的，而映射的过程则是通过将输入的二维...

// 加入购物车 joinShopCar() { alert("加入购物车成功"); let shopcarList = JSON.parse(localStorage.getItem("shopcar")) || []; console.log(shopcarList); this.goodsData.num = 1; this.goodsData.isChecked = false; let ind = shopcarList.findIndex((ele) => { return ele.id == this.goodsId.id; }); console.log(ind); // 如果有相同的返回该数据的下标,没有则返回-1 if (ind == -1) { shopcarList.push(this.goodsData); } else { shopcarList[ind].num++; } localStorage.setItem("shopcar", JSON.stringify(shopcarList)); this.$router.push("/shopcar"); },

这段代码是关于一个加入购物车的函数，当用户点击“加入购物车”按钮时，会向用户弹出一个提示框，然后会从本地存储中获取购物车列表（如果没有则初始化为空数组），并将当前商品的数量设置为1，选中状态设置为false...

# -*- coding: utf-8 -*- import pickle from PCV.localdescriptors import sift from PCV.imagesearch import imagesearch from PCV.geometry import homography from PCV.tools.imtools import get_imlist #载入图像列表 imlist = get_imlist('oxbuild/') nbr_images = len(imlist) #载入特征列表 featlist = [imlist[i][:-3]+'sift' for i in range(nbr_images)] #载入词汇 with open('oxbuild/vocabulary.pkl', 'rb') as f: voc = pickle.load(f) src = imagesearch.Searcher('testImaAdd.db',voc) #查询图像索引和查询返回的图像数 q_ind = 892 nbr_results = 20 # 常规查询(按欧式距离对结果排序) res_reg = [w[1] for w in src.query(imlist[q_ind])[:nbr_results]] print ('top matches (regular):', res_reg) #载入查询图像特征 q_locs,q_descr = sift.read_features_from_file(featlist[q_ind]) fp = homography.make_homog(q_locs[:,:2].T) #用单应性进行拟合建立RANSAC模型 model = homography.RansacModel() rank = {} #载入候选图像的特征 for ndx in res_reg[1:]: locs,descr = sift.read_features_from_file(featlist[ndx]) # get matches matches = sift.match(q_descr,descr) ind = matches.nonzero()[0] ind2 = matches[ind] tp = homography.make_homog(locs[:,:2].T) try: H,inliers = homography.H_from_ransac(fp[:,ind],tp[:,ind2],model,match_theshold=4) except: inliers = [] # store inlier count rank[ndx] = len(inliers) sorted_rank = sorted(rank.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True) res_geom = [res_reg[0]]+[s[0] for s in sorted_rank] print ('top matches (homography):', res_geom) # 显示查询结果 imagesearch.plot_results(src,res_reg[:8]) #常规查询 imagesearch.plot_results(src,res_geom[:8]) #重排后的结果

这段代码是一个图像检索的例子，其中使用了SIFT算法提取图像的关键点和特征描述符，使用了单应性矩阵和RANSAC算法进行匹配和筛选，使用了词汇表和倒排索引技术来加速查询。具体来说，代码中首先载入了图像列表和特征...

def evaluate(self, obs): pos_ind = np.where(obs) pos_set = [(pos_ind[0][i], pos_ind[1][i]) for i in range(len(pos_ind[0]))] score_atk, score_def = 0, 0 for x, y in pos_set: c = obs[x][y] pt_score = self.evaluate_point(obs, (x, y)) if c != self.color: score_def = max(score_def, pt_score) else: score_atk = max(score_atk, pt_score) return score_atk, score_def

这是一个评估函数，它以一个观察值 obs 作为输入，然后计算出攻击方和防守方的分数。函数首先找出观察值中所有非零元素的位置，然后对于每个位置，调用 evaluate_point 函数来计算该位置的得分。...

if markk=='aa**': im = Image.open('C:/Users/renzi/Desktop/robot_chat_app/client/emoji/weixiao.gif') # 获取 GIF 中的所有帧 frames = [] for frame in ImageSequence.Iterator(im): frames.append(frame.copy()) # 显示 GIF 动图 def update(ind): frame = frames[ind] photo = ImageTk.PhotoImage(frame) label.config(image=photo) label.image = photo ind += 1 if ind == len(frames): ind = 0 chatbox.after(100, update, ind) label = chatbox.image_create(tkinter.END, label) label.pack() chatbox.after(0, update, 0)怎么让label显示在滚动的聊天框里

你可以将label添加到Text窗口中，然后使用窗口的yview_moveto()方法将滚动条移动到最下方。可以像这样修改代码： label = tkinter.Label(chatbox, image=photo) chatbox.window_create(tkinter.END, window=...

embed_ind = torch.max(score, dim=1)

This line of code finds the maximum value and corresponding index along the second ... The resulting "embed_ind" tensor contains the indices of the maximum values for each row in the "score" tensor.

修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) # 构建KDTree tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) # 搜索最近邻 dist, ind = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=1) # 将搜索到的第三列的值替换1.txt文件中的第三列的值 df1.iloc[:, 2] = df2.iloc[ind, 2].values # 将新的数据写入4.txt文件中 df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)，将搜索到的所有满足条件的第三列的值求平均值再替换

df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) # 构建KDTree tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) # 搜索最近邻 dist, ind = tree....

embed_ind = torch.max(score, dim=1)[1]

The resulting index tensor "embed_ind" contains the index of the maximum value for each row of "score". This is often used in classification tasks where the predicted class is chosen as the one with ...

请解释以下代码： inds = [] for i in range(dist.shape[0]): ind = np.argpartition(dist[i, :], -(topk+1))[-(topk+1):] inds.append(ind)并举例说明

例如，对于一个3行4列的距离矩阵dist，topk=2，第1行距离分别为[2, 5, 1, 3]，利用np.argpartition(dist[i, :], -(topk+1))[-(topk+1):]排序后返回的结果为[2, 0, 3]，取出最后的topk=2个索引值[0, 3]，并将其加入到...

Mettler Toledo IND246用户操作手册

资源摘要信息:"IND246操作手册是由Mettler Toledo公司编写，为用户提供了关于IND246型号产品的详细使用指南。Mettler Toledo是一家国际知名的精密仪器和设备制造商，其产品广泛应用于化学、制药、食品和工业等众多...

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#绘图 import matplotlib.pyplot as plt for i in range(1,12): if i!=8: y2 = sales_by_category_product.loc[i] y2 = y2.sort_values(ascending=False) # 准备数据 ind=y2.index x = [f"{ind[0]}",f"{ind[1]}",f"{ind[2]}",f"{in

ind = torch.nonzero(label[i])

ef catmap(frame, n): s = frame.shape pic = np.zeros(s, np.uint8) A = np.array([[2, 1], [1, 1]]) ind = A @ np.indices(s).reshape(2, -1) % (np.array(s)[:, None]) pic[ind[0], ind[1]] = frame.reshape(-1) return pic

embed_ind = torch.max(score, dim=1)

embed_ind = torch.max(score, dim=1)[1]

请解释以下代码： inds = [] for i in range(dist.shape[0]): ind = np.argpartition(dist[i, :], -(topk+1))[-(topk+1):] inds.append(ind)并举例说明

Mettler Toledo IND246用户操作手册

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