def get_seq_cnt(seq): nums = seq.values l = [] pre = 0 i = 0 for n in nums: if n == 0: i = 0 elif (pre == 0 and n != 0) or pre == n: i += 1 else: i = 0 l.append(i) pre = n return pd.Series(l, index=seq.index)

这段代码定义了一个名为 `get_seq_cnt` 的函数，该函数接受一个序列 `seq` 作为参数，并返回一个以 `seq.index` 作为索引的 Pandas Series。

函数首先将序列 `seq` 中的值存储在 `nums` 变量中，并创建一个空列表 `l`。接下来，定义了变量 `pre` 和 `i`，分别用于存储上一个数和当前数的索引。

接下来，使用 `for` 循环遍历 `nums` 中的每个数。在循环中，首先判断当前数是否为 0，如果是，则将 `i` 重置为 0。如果当前数不为 0，并且上一个数为 0 或者上一个数与当前数相等，则将 `i` 加1。否则，将 `i` 重置为 0。每次循环结束后，将 `i` 的值添加到列表 `l` 中，并更新 `pre` 的值为当前数。

最后，通过 `pd.Series(l, index=seq.index)` 创建一个以 `seq.index` 作为索引的 Pandas Series，并将其作为函数的返回值。

相关问题

def cut_in_sequences(x,seq_len, inc=1):

这是一个用于将序列 x 切分为长度为 seq_len 的子序列的函数，inc 参数表示每次切分的步长，默认为 1。具体实现可以参考以下代码：

def cut_in_sequences(x, seq_len, inc=1):
    n = len(x)
    res = []
    for i in range(0, n - seq_len + 1, inc):
        res.append(x[i:i+seq_len])
    return res

该函数会返回一个列表，其中每个元素都是长度为 seq_len 的子序列。如果 x 的长度不足 seq_len，则返回一个空列表。

解释以下python代码other_array = seq_dets[seq_dets[:, 0] == frame, 1:7]

这段Python代码的作用是从一个二维数组seq_dets中选择一部分数据，赋值给变量other_array。选择的规则是选取第一列等于变量frame的行，然后选取这些行的第2到第7列数据。

具体解释：

1. seq_dets[:, 0]表示选取seq_dets数组的第一列，形成一个列向量。

2. seq_dets[:, 0] == frame表示将上一步得到的列向量中等于变量frame的位置标记为True，其它位置标记为False，形成一个长度和seq_dets数组行数相同的布尔型行向量。

3. seq_dets[seq_dets[:, 0] == frame]表示根据上一步得到的布尔型行向量，从seq_dets数组中选择行。这里所有被标记为True的行都会被选中。

4. seq_dets[seq_dets[:, 0] == frame, 1:7]表示在上一步选择的行中，选取第2到第7列数据，形成一个新的二维数组other_array。