# Converting the size column to bhk df['bhk'] = df['size'].apply(lambda x: int(x.split(' ')[0])) df = df.drop('size', axis='columns') df.groupby('bhk')['bhk'].agg('count')

时间: 2023-09-07 18:12:20 浏览: 117
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小程序报错: Uncaught TypeError: Converting circular structure to JSON

star5星 · 资源好评率100%
你的第一个问题是关于Python代码的，这段代码的作用是将数据框中的“size”列转换为“bhk”列，并统计每个“bhk”值的数量。具体来说，代码首先使用apply()函数和lambda表达式将“size”列中的字符串值（例如“2 BHK”）转换为整数值（例如2），然后删除原始的“size”列。最后，代码使用groupby()函数和agg()函数按“bhk”列对数据框进行分组，并计算每个“bhk”值的数量。
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# 源为摄像头 if self.RB_camera.isChecked(): self.camera = pylon.InstantCamera(pylon.TlFactory.GetInstance().CreateFirstDevice()) # Grabing Continusely (video) with minimal delay self.camera.StartGrabbing(pylon.GrabStrategy_LatestImageOnly) self.converter = pylon.ImageFormatConverter() # converting to opencv bgr format self.converter.OutputPixelFormat = pylon.PixelType_BGR8packed self.converter.OutputBitAlignment = pylon.OutputBitAlignment_MsbAligned self.grabResult = self.camera.RetrieveResult(1000, pylon.TimeoutHandling_ThrowException) w = int(self.grabResult.Width) h = int(self.grabResult.Height) self.labelsize = [self.label_out.height(), self.label_out.width()] self.camer_flag = True thread = Thread(target=self.bsl_camer()) thread.start()作用是什么？

这段代码的作用是在选中摄像头的情况下进行以下操作： 1. 创建一个 InstantCamera 对象，并将其赋值给 camera 变量。 2. 使用最小延迟连续抓取（视频）。 3. 创建一个 ImageFormatConverter 对象用于将图像...

label2int = {'buildings':0,'forest':1,'glacier':2,'mountain':3,'sea':4,'street':5} int2label = dict([val,key] for key,val in label2int.items()) def get_images(directory): Images = [] Labels = [] for labels in os.listdir(directory): label = label2int[labels] for image_file in os.listdir(directory+labels): #Extracting the file name of the image from Class Label folder image = cv2.imread(directory+labels+r'/'+image_file) # Reading the image (OpenCV) image = cv2.resize(image,(150,150)) #Resize the image, Some images are different sizes. (Resizing is very Important) Images.append(image) Labels.append(label) return shuffle(Images,Labels,random_state=817328462) #Shuffle the dataset you just prepared. def get_classlabel(class_code): labels = {2:'glacier', 4:'sea', 0:'buildings', 1:'forest', 5:'street', 3:'mountain'} return labels[class_code] Images, Labels = get_images('../input/seg_train/') #Extract the training images from the folders. Images = np.array(Images) #converting the list of images to numpy array. Labels = np.array(Labels) 请用中文分别解释上述每行代码的作用

1. label2int = {'buildings':0,'forest':1,'glacier':2,'mountain':3,'sea':4,'street':5}：创建一个字典，将类别名称映射为数字标签。 2. int2label = dict([val,key] for key,val in label2int.items())：...

def myplot(images,titles): # For plotting multiple images at once fig, axs=plt.subplots(1,len(images),sharey=True) fig.set_figwidth(15) for img,ax,title in zip(images,axs,titles): if img.shape[-1]==3: img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # OpenCV reads images as BGR, so converting back them to RGB else: img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) ax.imshow(img) ax.set_title(title)

这是一个 Python 函数，用于同时绘制多个图像。函数名为 myplot，输入参数为 images 和 titles，分别表示要绘制的图片和对应的标题。函数中使用了 matplotlib 库进行绘图，通过创建 subplots 实现将多个图片放在一起...

#importing required libraries from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM #setting index data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) new_data = data[['trade_date', 'close']] new_data.index = new_data['trade_date'] new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) new_data.head() #creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:1825,:] valid = dataset[1825:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # create and fit the LSTM network model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1],1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - len(valid) - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test) closing_price1 = scaler.inverse_transform(closing_price) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((valid-closing_price1),2))) rms #v=new_data[1825:] valid1 = pd.DataFrame() # 假设你使用的是Pandas DataFrame valid1['Pre_Lstm'] = closing_price1 train=new_data[:1825] plt.figure(figsize=(16,8)) plt.plot(train['close']) plt.plot(valid1['close'],label='真实值') plt.plot(valid1['Pre_Lstm'],label='预测值') plt.title('LSTM预测',fontsize=16) plt.xlabel('日期',fontsize=14) plt.ylabel('收盘价',fontsize=14) plt.legend(loc=0)

这段代码使用了一些常见的机器学习和深度学习库：sklearn、Keras 和 numpy。它的主要功能是预测股票价格。下面是代码的主要步骤： 1. 数据预处理：使用 MinMaxScaler 对股票价格数据进行归一化处理，将其缩放到 0 ...

dataset = new_data.values train= dataset #valid = dataset[2187:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # 重塑训练数据格式为三维形式 x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1)) # 创建 LSTM 模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, activation='relu', input_shape=(x_train.shape[1], 1))) model.add(Dense(1)) # 编译并拟合模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - 30 - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test)模型预测值为nan

根据代码，可能的原因有以下几种： 1. 数据集中可能存在缺失值或异常值。可以通过检查数据集来解决此问题。 2. 在进行数据归一化时，MinMaxScaler可能没有正确地处理数据。可以尝试使用其他归一化方法来处理数据。...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.decomposition import FactorAnalysis #Reading Data data=pd.read_csv("D:\复习资料\MVAPureData\who1.csv") data=data.iloc[1:,:] data=data.drop('Country', axis=1, inplace=True) #Converting Data to Numeric for i in range(1,data.shape[1]): data.iloc[:,i]=pd.to_numeric(data.iloc[:,i]) #Filling Missing Values with Mean data=data.fillna(data.mean()) #Factor Analysis using Principal Component Analysis fa=FactorAnalysis(n_components=5,rotation='varimax') fa.fit(data.iloc[:,1:]) loadings=pd.DataFrame(fa.components_.T,columns=['Factor1','Factor2','Factor3','Factor4','Factor5'],index=data.columns[1:]) print('\nFactor Loadings Using Principal Component Analysis:\n',loadings) #Factor Analysis using Principal Factor Analysis fa=FactorAnalysis(n_components=5,rotation='varimax',method='principal') fa.fit(data.iloc[:,1:]) loadings=pd.DataFrame(fa.components_.T,columns=['Factor1','Factor2','Factor3','Factor4','Factor5'],index=data.columns[1:]) print('\nFactor Loadings Using Principal Factor Analysis:\n',loadings) #Factor Analysis using Maximum Likelihood Estimation fa=FactorAnalysis(n_components=5,rotation='varimax',method="ml") fa.fit(data.iloc[:,1:]) loadings=pd.DataFrame(fa.components_.T,columns=['Factor1','Factor2','Factor3','Factor4','Factor5'],index=data.columns[1:]) print('\nFactor Loadings Using Maximum Likelihood Estimation:\n',loadings) #Plotting Factor Loadings plt.figure(figsize=(15,8)) sns.heatmap(loadings,cmap='coolwarm',xticklabels=True,yticklabels=True,annot=True) plt.title('Factor Loadings') plt.xlabel('Factors') plt.ylabel('Variables') plt.show() #Naming Factors factors=fa.transform(data.iloc[:,1:]) factors=pd.DataFrame(factors,columns=['Factor1','Factor2','Factor3','Factor4','Factor5']) factors['Country']=data.iloc[:,0] countries=factors['Country'].tolist() for i in range(factors.shape[1]-1): factors[f'Factor{i+1}']=(factors[f'Factor{i+1}']-factors[f'Factor{i+1}'].mean())/factors[f'Factor{i+1}'].std() factors['Score']=factors.sum(axis=1) factors=factors.sort_values(by=['Score'],ascending=False).reset_index(drop=True) print('\nRanked Countries:\n',factors[['Country','Score']])

这段代码是做因子分析的，将WHO（世界卫生组织）提供的数据集进行了处理和分析。首先将数据读入，并将非数值类型的数据转换为数值型数据；然后使用因子分析方法，包括主成分分析、主因子分析和最大似然估计，对数据...

#creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:2187,:] valid = dataset[2187:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1))，将这串代码转化为学术语言，需要中文的

为了创建训练集和测试集，我们首先使用“values”属性将原始数据转换为NumPy数组...这些序列被分别存储在x_train和y_train变量中。最后，我们将输入序列重塑为具有第三个维度为1的形式，以便将其输入到神经网络模型中。

怎么把scope.row.field04转成 int类型

这个Vue模板中的<PackageTypeSelect>组件是一个... console.error('Error converting field04 to integer:', error); } } 这样，如果field04能被成功解析为整数，就更新其值；如果不能，就会捕获错误并记录。

class Stack: def __init__(self): self.__data = [] self.__top = -1 def push(self, item): self.__data.append(item) self.__top += 1 def pop(self): if self.isEmpty(): return None else: item = self.__data[self.__top] del self.__data[self.__top] self.__top -= 1 return item def isEmpty(self): return self.__top == -1 def getTop(self): if self.isEmpty(): return None else: return self.__data[self.__top] def getLen(self): return self.__top + 1def convert(num, base): if not isinstance(num, int) or not isinstance(base, int): return None digits = "0123456789ABCDEF" s = Stack() while num > 0: rem = num % base s.push(rem) num //= base res = "" while not s.isEmpty(): res += digits[s.pop()] return resdef test(): num = 123 base = 16 res = convert(num, base) print("The result of converting {} to base {} is: {}".format(num, base, res))test()

这段代码定义了一个栈（Stack）类，实现了栈的基本操作，包括 push...以 num = 123，base = 16 为例，运行结果将会输出：The result of converting 123 to base 16 is: 7B。这表示将十进制数 123 转换为十六进制数 7B。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # define the constants K = 1.5 H = 7.5 S = 5 V1 = 100 V = 10 theta = np.radians(3) # converting the theta to radians # create an array of 'd' values d_values = np.linspace(100, 200, 100) # example values, adjust as necessary # calculate 'Z' values Z_values = (d_values/V1 + 2)*V + d_values # calculate 'P' values for H >= S and H < S P_values_H_ge_S = (K*H) / (S*(d_values/V1 + 2)*V*np.tan(theta)) P_values_H_lt_S = (K*(S-(S-H)/2)) / (S*(d_values/V1 + 2)*V*np.tan(theta)) # for each 'd' value, choose the appropriate 'P' value P_values = np.where(H >= S, P_values_H_ge_S, P_values_H_lt_S) # mask for P >= 0.8 mask = P_values >= 0.8 # plot Z vs d for P >= 0.8 plt.plot(d_values[mask], Z_values[mask]) plt.xlabel('d') plt.ylabel('Z') plt.title('Z vs d for P >= 0.8') plt.grid(True) plt.show()

这段代码使用了Python的matplotlib库和numpy库，并定义了一些常量。接着，创建了一个包含100个元素的等差数列，用于表示参数d的取值范围。然后，根据已有的常量和参数d的取值范围，计算了Z的取值范围。...

caught TypeError: Converting circular structure to JSON --> starting at object with constructor 'Window' --- property 'window' closes the circle at JSON.stringify (<anonymous>) at Object.success (mzNoticeFlow.js:2731:48) at j (jquery.min.js:2:26860) at Object.fireWith [as resolveWith] (jquery.min.js:2:27673) at x (jquery.min.js:4:11120) at XMLHttpRequest.<anonymous> (jquery.min.js:4:14767)

这个错误表示您试图将包含循环引用的转换为 JSON 字符串，而 JSON.stringify 方法无法处理循环引用。 在您情况中，错误消息指出循环引用的起点是一个有构造函数为 'Window' 的对象，并循环引用的属性是 'window'。...

dcmSOPs = findSOPs(path) paths = list(map(str,path.split("\\"))) patient = paths[-2] time = paths[-1] rvFile = path+'\\RS.{}'.format(patient)+'.CT_1.dcm'.format(time) ds = pydicom.dcmread(rvFile) contours = ds.ROIContourSequence dcmFile = path+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(str(int(1))) ds = pydicom.dcmread(dcmFile) dcmOrigin = ds.ImagePositionPatient dcmSpacing = ds.PixelSpacing numberOfContours = len(contours[labelID].ContourSequence) print("time",time,": numberOfContourPts=",numberOfContours) cuts = [] 按行解释这段代码

2. paths = list(map(str,path.split("\\"))) - This line is splitting the path string using the backslash as a separator and then converting each element to a string and storing them in a list ...

def tokenizer(text): ''' Simple Parser converting each document to lower-case, then removing the breaks for new lines and finally splitting on the whitespace ''' text = [jieba.lcut(document.replace('\n', '')) for document in text] return text

这段代码定义了一个名为 tokenizer() 的函数，用于对输入的文本进行分词处理。该函数使用了中文分词库 jieba，对每个文档进行分词操作，并且将分词后的结果存储在一个列表中。具体地，该函数将每个文档的换行符...

# generate mask mask = hr > 0.001 if hr.max() < 0.001: continue pad_sr = sr.clone() pad_sr[mask == True] = hr[mask == True] valing_results['batch_sizes'] += batch_size val_loss = criterion(sr[mask == True], hr[mask == True]) valing_results['val_loss'] += val_loss.item() * batch_size batch_mse = ((sr[mask == True] - hr[mask == True]) ** 2).data.mean() valing_results['mse'] += batch_mse * batch_size valing_results['psnr'] = 10 * log10((1 ** 2) / (valing_results['mse'] / valing_results['batch_sizes'])) batch_mse = ((bic[mask == True] - hr[mask == True]) ** 2).data.mean() valing_results['bic_mse'] += batch_mse * batch_size valing_results['bic_psnr'] = 10 * log10( (1 ** 2) / (valing_results['bic_mse'] / valing_results['batch_sizes']))#123-138行计算指标 val_bar.set_description( desc='[converting LR images to SR images] PSNR: %.4f dB' % ( valing_results['psnr'])) padsr = np.uint8(255 * pad_sr.data.cpu().squeeze(0)[0]) plt.imshow(padsr, cmap='jet', vmin=padsr.min(), vmax=padsr.max()) plt.savefig("padsr.png") hr = np.uint8(255 * hr.data.cpu().squeeze(0)[0]) plt.imshow(hr, cmap='jet', vmin=padsr.min(), vmax=padsr.max()) plt.savefig("hr.png")

这段代码计算了模型生成的超分辨率图像与原始高分辨率图像之间的指标，包括PSNR和MSE。其中，PSNR是峰值信噪比，用于衡量两幅图像之间的相似度，MSE是均方误差，用于衡量模型生成的超分辨率图像与原始高分辨率图像...

UserWarning: Creating a tensor from a list of numpy.ndarrays is extremely slow. Please consider converting the list to a single numpy.ndarray with numpy.array() before converting to a tensor. (Triggered internally at ..\torch\csrc\utils\tensor_new.cpp:233.) return torch.tensor(advantage_list, dtype=torch.float)

这是一个警告信息，意思是将一个由numpy数组组成的列表转换成tensor的速度非常慢，建议在转换成tensor之前先使用numpy.array()将列表转换成一个numpy数组。这个警告信息是由PyTorch在内部触发的，目的是提醒用户在...

refCnts, hierarchy = cv2.findContours

Each contour is represented by a four-element tuple (next, prev, child, parent), where next and prev are the indices of the next and previous contours at the same hierarchical level, child is the ...

nplist = data.T.to_numpy() data = nplist[0:-1].T self.data = np.float64(data) self.target = nplist[-1]

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！

![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
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前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文