merged = cv2.merge([H, S, V]) merged = merged.astype(np.uint8)什么意思

这段代码使用了OpenCV库中的merge函数，用于将单通道图像合并成一个多通道图像。在这里，H、S、V分别代表Hue（色调）、Saturation（饱和度）和Value（亮度）三个通道的单通道图像。通过cv2.merge函数将这三个单通道图像合并成一个多通道图像merged。在合并完成后，为了保证数据类型正确，需要将数据类型转换为np.uint8类型。

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df = pd.read_csv('stock_comments_analyzed.csv', parse_dates=['created_time']) grouped = df['polarity'].groupby(df.created_time.dt.date) def BI_Simple_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() return (pos-neg)/(pos+neg) BI_Simple_index = grouped.apply(BI_Simple_func) def BI_func(row): pos = row[row == 1].count() neg = row[row == 0].count() bi = np.log(1.0 * (1+pos) / (1+neg)) return bi BI_index = grouped.apply(BI_func) sentiment_idx = pd.concat([BI_index.rename('BI'), BI_Simple_index.rename('BI_Simple')], axis=1) quotes = pd.read_csv('./data/sh000001.csv', parse_dates=['date']) quotes.set_index('date', inplace=True) sentiment_idx.index = pd.to_datetime(sentiment_idx.index) merged = pd.merge(sentiment_idx, quotes, how='left', left_index=True, right_index=True) merged.fillna(method='ffill', inplace=True) merged['BI_MA'] = merged['BI'].rolling(window=10, center=False).mean() merged['BI_Simple_MA'] = merged['BI_Simple'].rolling(window=10, center=False).mean() merged.to_csv('merged_sentiment_idx.csv')

这段代码是关于股票情绪指数的计算和处理，包括读取股票评论数据并按日期分组，定义了两个函数用于计算简单的情绪指数和 BI 指数，然后将这些指数与股票行情数据进行合并并计算移动平均数，最后将结果保存到 csv 文件中。其中，BI 指数是一种用于衡量市场情绪的指标，通过计算买方和卖方之间的力量平衡来反映市场的情绪状态。

def MEAN_Recog_TL(model_spot, opt, emotion_class): for layer in model_spot.layers: layer.trainable = False # Until last convolutional later merged = model_spot.layers[-6].output merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(merged) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) outputs = layers.Dense(emotion_class, activation = "softmax", name='recog')(flat_do) model = keras.models.Model(inputs = model_spot.input, outputs = outputs) model.compile( loss={'recog':'categorical_crossentropy'}, optimizer=opt, metrics={'recog':tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()} ) return model

这段代码定义了一个基于迁移学习的情感分类模型，其中 `model_spot` 是一个预训练的模型，`opt` 是优化器，`emotion_class` 是情感分类的类别数。

在这个模型中，首先将 `model_spot` 中的所有层都设置为不可训练，然后取出 `model_spot` 的倒数第六层输出，添加一个卷积层和一个池化层，然后将输出展平后添加一个 Dropout 层和一个全连接层，最后输出预测结果。最后，定义了一个新的模型 `model`，将输入层和输出层连接起来，编译模型并返回。

需要注意的是，这段代码中的 `keras` 库可能是旧版本的，如果你使用的是新版本的 TensorFlow，建议使用 `tensorflow.keras` 替代 `keras`。另外，这个模型在定义输出层时使用了硬编码的情感分类类别数，如果你的数据集类别数发生了改变，需要相应地修改代码。