for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = []

时间: 2024-03-04 08:53:57 浏览: 63
RAR

test_pthread_kill测试程序_

这段代码的作用是遍历一个名为 `sig_cell_volt` 的列表,对其中的每个元素进行操作,并将操作后的结果保存到 `cell_list` 中。具体操作为: 1. 对每个元素执行 `i = i[2:]`,即将该元素的第一个字符到第二个字符之前的部分切掉。 2. 对切掉后的字符串执行 `i.split('_')`,即使用下划线 `_` 作为分隔符,将该字符串分割成一个新的列表 `cell_str`。 3. 遍历新列表 `cell_str` 的每个元素,将其转换为整数类型,并添加到另一个空列表 `cell_list` 中。 最终,`cell_list` 中存储的是原始列表 `sig_cell_volt` 中的每个元素的第三个字符到最后一个字符组成的字符串,经过转换后得到的整数列表。
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优化代码 def module_split(self, save_on=True): """ split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = os.path.join(self.result_path_down, m_sn) cols_obj = ChuNengPackMustCols(ms, self.mod_cell_num, self.mod_cell_num) # 传入当前的module序号(如0,1,2,3,4),电芯电压个数,温度NTC个数。 aim_cols = [i for i in cols_obj.total_cols if i in self.df.columns] print(m_sn, aim_cols) self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'], inplace=True) volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=volt_col, inplace=True) self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) self.modules[m_sn].reset_index(drop=True, inplace=True) print(self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1]) self.module_cap[m_sn] = [self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['charge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['soh'].iloc[-1]] self.module_peaks[m_sn] = list(quick_report(self.modules[m_sn], module_path, f'quick_report_{m_sn[:8]}')) # check soc status mod_soc = self.modules[m_sn]['soc'] self.module_soc_sig[m_sn] = [np.nanmedian(mod_soc), np.max(mod_soc), np.min(mod_soc)] if save_on: single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_box.png', 'box', 'SOC') single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_violin.png', 'violin', 'SOC')

f = open('G:\jiont\比赛数据2022\charging_data79.csv', encoding='utf-8') data = pd.DataFrame(pd.read_csv(f, encoding='utf-8-sig', low_memory=False)) soc = np.array(data['standard_soc']) # 放电深度DoD current = np.array(data['total_current']) current = [ float(x)/10 for x in current ] all_vol = np.array(data['cell_volt_list']) mileage = np.array(data['mileage']) mileage = [ float(x)/10 for x in mileage ] all_sig_data = cycle_sig(all_vol) all_sig_data = clean_data(all_sig_data) def split_chargedata(chargr_data): a_data = [] all_data = [] for index, m in enumerate(mileage): if index + 1 < len(mileage): if m == mileage[index + 1]: a_data.append(chargr_data[index]) else: a_data.append(chargr_data[index]) all_data.append(a_data) a_data = [] else: all_data.append(a_data) return all_data all_charge_data = split_chargedata(all_sig_data) all_charge_current = split_chargedata(current) all_charge_soc = split_chargedata(soc) dod1 = [] for t in all_charge_soc: dod1.append(t[-1]-t[0]) ind = [] for ind1, t in enumerate(dod1): if t<10: ind.append(ind1) all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind, axis=0) ind9 = [5, 13, 25, 35, 47, 55, 81, 84, 86, 88, 89, 92, 94, 101, 111, 115, 116, 126, 157, 162, 167, 174, 180, 198, 200, 216, 237, 245, 261] all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind9, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind9, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind9, axis=0)

将这个代码修改为自适应序列采样的插值方法:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if __name__ == '__main__': snum = 12 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量:snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -4 xe = 4 x1 = np.linspace(xs, xe, snum) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

from __future__ import print_function from imutils.object_detection import non_max_suppression from imutils import paths import numpy as np import argparse import imutils import cv2 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--images",required=True, help="path to images directory") winSize = (128,128) blockSize = (16,16) blockStride = (8,8) cellSize = (8,8) nbins = 9 hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins) defaultdetector=cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector() hog.setSVMDetector(defaultdetector) image_Path="./images" sig=0 for imagePath in paths.list_images(image_Path): #args["images"] image = cv2.imread(imagePath) # image = imutils.resize(image, width=min(400, image.shape[1])) image = imutils.resize(image, (128,128)) orig = image.copy() # (rects, weights) = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), # padding=(8, 8), scale=1.05) (rects, weights) = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05) for (x, y, w, h) in rects: cv2.rectangle(orig, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) rects = np.array([[x, y, x + w, y + h] for (x, y, w, h) in rects]) pick = non_max_suppression(rects, probs=None, overlapThresh=0.65) for (xA, yA, xB, yB) in pick: cv2.rectangle(image, (xA, yA), (xB, yB), (0, 255, 0), 2) filename = imagePath[imagePath.rfind("/") + 1:] print("[INFO] {}: {} original boxes, {} after suppression".format( filename, len(rects), len(pick))) cv2.imwrite("./Saves/"+str(sig)+"orig.jpg",orig) cv2.imwrite("./Saves/"+str(sig)+"image.jpg",image) sig+=1改正以上代码

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