df = filtered_data[:, ['temp_range', 'ou39Ta','label']]

efood_BI:BI分配

raw_data（列） order_id：订单的唯一标识码号user_id：客户的唯一标识码号Submit_dt：提交订单的日期和时间cuisine_parent：美食的类型，有9种不同的类型购物篮：订单金额efood_frequencies（列） user_id：客户的...

data_ex_dPETSTEP_modelFitting_data_modelfitting_datafitting_ex_O

标题"data_ex_dPETSTEP_modelFitting_data_modelfitting_datafitting_ex_O"涉及到的主要知识点是正电子发射断层扫描（PET）图像重建中的模型拟合和数据拟合过程，特别是与OSEM（Ordered Subsets Expectation ...

is_my_internet_filtered:一个测试是否有任何内容被过滤的网站

if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")

然后对文件中的每个工作表进行遍历，检查是否存在特定日期和工作表名字的记录，如果存在则比较记录中的时间是否在早上8点到晚上7点之间或者在晚上7点到早上7点之间，如果是则将该记录加入到filtered_rows列表中。...

代码解析：def scores_get(df,name,types,scoreszd): s = [] filtered_df = df[(df['省名'] == name) & (df['类型'] == types)].loc[:, ['省控线']] filtered_df = np.array(filtered_df) #numpy中把筛选出来的数据变为数组 filtered_df_zhong = filtered_df.flat #filtered_df_list = filtered_df_zhong.tolist() for i in filtered_df_zhong: s.append(i) scoreszd[name] = s

接着，代码将 filtered_df 转化为 numpy 数组，并将其赋值给 filtered_df_zhong 变量。此处使用了 flat 方法，将二维数组变为一维数组。最后，代码使用 for 循环遍历 filtered_df_zhong 变量中的每个元素...

在右下側添加文本標簽 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) # 打开文件并筛选当天日期 workbook = xl.load_workbook(filepath) for sheet_name in self.sheet_names: sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') filtered_rows = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=3): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: filtered_rows.append(row) # 在右下側添加文本標簽 label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢") label.grid(row=i // 5, column=i % 5, sticky="ew", padx=1, pady=1)這句代碼中爲什麽只有一個工作表標簽名稱比對

label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢") label.grid(row=i // 5, ...

wavelet = 'db4' level = 5 coeffs = pywt.wavedec(flow, wavelet, level=level) for i in range(1, len(coeffs)): coeffs[i] *= 0 filtered_flow = pywt.waverec(coeffs, wavelet) ax.plot(x[start_index:end_index], filtered_flow[start_index:end_index], label='Filtered') ax.legend() 将滤波后的数据生成csv格式存入原来csv文件的新一列（从新一列第二行开始存入） data['Filtered Flow'] = np.nan data['Filtered Flow'][start_index:end_index] = filtered_flow[start_index:end_index] data.to_csv(file_name, index=False) plt.show()如何将代码修改补充为滤波后的数据生成csv格式存入新的csv文件中，并将滤波前后的波形显示出来

filtered_data.to_csv('filtered_data.csv', index=False) # 绘制波形图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x[start_index:end_index], flow[start_index:end_index], label='Original') ax.plot(x[start_index:end...

for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")是什麽意思

这段代码是在遍历一个 Excel 文件中的多个工作表，检查每个工作...如果符合条件，就将此行记录添加到 filtered_rows 列表中。最后将 filtered_rows 列表是否为空来判断该工作表是否已经被检查过，将结果显示在界面上。

def load_excel(self, filename, menu_label, selected_label_text): self.la = menu_label self.workbook = xl.load_workbook(filename) self.sheet_names = sorted(self.workbook.sheetnames) # 按工作表名称从小到大排序 self.selected_label.config(text=selected_label_text) # 更新选中标签文本 data4 = self.la if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' # 拼接完整的文件路径 filepath = os.path.join(r'\pcq-smt-ftp01\smt$\CQ SMT-單板測試課\2.生產組\點檢表\點檢歷史資料', data4) print(filepath) # 清空左侧面板 for widget in self.sheet_frame.winfo_children(): widget.destroy() # 清空右下側面板 for widget in self.unique_listbox.winfo_children(): widget.destroy() # 在右下側添加文本標簽 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) # 打开文件并筛选当天日期 workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook[sheet_name] today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') filtered_rows = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=3): if row[2].value == today: filtered_rows.append(row) # 比对文件中的第9列出现的文本内容并在标签后面添加文本 for row in filtered_rows: if row[8].value == sheet_name: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢") label.grid(row=i // 5, column=i % 5, sticky="ew", padx=1, pady=1)這代碼怎麽添加

def load_excel(self, filename, menu_label, selected_label_text, data_path): self.la = menu_label self.workbook = xl.load_workbook(filename) self.sheet_names = sorted(self.workbook.sheetnames) # 按...

obstacle_range: 3.0 raytrace_range: 3.5 footprint: [[-0.17, -0.15], [-0.17, 0.15], [0.17, 0.15], [0.17, -0.15]] #robot_radius: 0.17 inflation_radius: 0.1 cost_scaling_factor: 3.0 map_type: costmap observation_sources: scan scan: {sensor_frame: laser_link, data_type: LaserScan, topic: scan_filtered, marking: true, clearing: true}添加一下注释

- obstacle_range: 机器人能够检测到的障碍物的最大距离为3.0米。 - raytrace_range: 机器人进行射线追踪的最大距离为3.5米。 - footprint: 机器人的轮廓，由四个顶点组成，每个顶点的坐标从机器人中心点开始计算。 ...

从工作表中获取数据并写入下拉框中 data_list = [] for row in range(2, self.data_sheet.max_row + 1): cell_value = self.data_sheet.cell(row=row, column=1).value if cell_value: data_list.append(cell_value) def on_material_name_keyrelease(event): # 获取用户输入的内容 user_input = self.material_name11.get() if not user_input: # 如果用户没有输入任何内容，则展示所有选项 self.material_name11.configure(values=data_list) else: # 根据用户输入的内容过滤下拉框的选项 filtered_options = [option for option in data_list if user_input in option] if filtered_options: # 如果有符合条件的选项，则更新下拉框的选项并展开下拉框 self.material_name11.configure(values=filtered_options) self.material_name11.event_generate('<Down>') # 根据用户输入的内容在数据表中筛选出对应的行 for row in range(2, self.data_sheet.max_row + 1): cell_value = self.data_sheet.cell(row=row, column=1).value if cell_value == user_input: # 找到对应的行后，将第4列的值填入material_qty14中 self.material_qty14.set(self.data_sheet.cell(row=row, column=4).value) break else: # 如果没有符合条件的选项，则关闭下拉框 self.material_name11.event_generate('<Escape>') # 创建标签 self.label10 = ttk.Label(self.container_top, text="PEGA-料号：") self.label10.grid(row=0, column=0, padx=5, pady=5)這段代碼在下拉框輸入内容時會出現開頭有跟表中數據，彈出的下拉框影響用戶正常輸入，修改為用戶正常輸入，下拉框選項也正常彈出

for row in range(2, self.data_sheet.max_row + 1): cell_value = self.data_sheet.cell(row=row, column=1).value if cell_value == user_input: # 找到对应的行后，将第4列的值填入material_qty14中 self....

def filter_data(in_file): try: ori_df = pd.read_excel(in_file) refer_df = pd.read_excel(in_file, sheet_name=1) filtered_df = refer_df.join(ori_df.set_index(ori_df.columns[0]), on=refer_df.columns[0], how='inner') return filtered_df except: print('Please check the input file!') return None

其中，第一行的 def filter_data(in_file): 是函数的定义，in_file 是函数的输入参数。第二行的 try: 开始了一个 try-except 块，用于捕获可能出现的异常。在 try 块中，第三行和第四行分别是读取 Excel ...

import numpy as np # 假设label和emg分别是标签和肌电信号的数据集 label = label emg = emg # 初始化空的列表 label_data = [] emg_data = [] # 循环提取每个标签数据集和对应的肌电信号数据集 for target_label in range(1, 49): # 初始化临时列表 label_subset = [] emg_subset = [] # 遍历标签数据 for i in range(len(label)): if label[i] == target_label: # 提取相同位置的标签和肌电信号数据 label_subset.append(label[i]) emg_subset.append(emg[i]) # 将临时列表转换为numpy数组，并添加到最终的数据集列表中 label_data.append(np.array(label_subset)) emg_data.append(np.array(emg_subset)) filtered_emg_data = [] fs = 1000 # 采样频率为1000 Hz win_length = 20 # 窗口长度为20毫秒 f_low = 20 # 滤波下限频率为20 Hz f_high = 100 # 滤波上限频率为100 Hz for i in range(len(label_data)): emg_subset = emg_data[i] # 获取肌电信号数据集 filtered_subset = np.zeros(emg_subset.shape) # 初始化滤波后的数据集 # 遍历每个通道（列）进行滤波处理 for j in range(emg_subset.shape[1]): emg_channel = emg_subset[:, j] # 获取当前通道的数据 # 计算 STFT nperseg = int(win_length * fs) f, t, Zxx = signal.stft(emg_channel, fs=fs, window='hamming', nperseg=nperseg, boundary=None, padded=False) # 设置带通滤波的频率范围 freq_idx = np.where((f >= f_low) & (f <= f_high))[0] Zxx_filt = Zxx.copy() Zxx_filt[np.setdiff1d(np.arange(Zxx.shape[0]), freq_idx)] = 0 # 反向STFT获取滤波信号 signal_filt = signal.istft(Zxx_filt, fs=fs, window='hamming', nperseg=nperseg) filtered_subset[:, j] = signal_filt print(signal_filt ) filtered_emg_data.append(filtered_subset) print("Filtered EMG Data Shape:", [data.shape for data in filtered_emg_data])

接着，通过设置窗口长度、采样频率、滤波范围等参数，使用STFT和带通滤波方法对每个通道的肌电信号进行滤波处理，并将处理后的结果存储在filtered_emg_data中。最后，输出滤波后的肌电信号数据集的形状。

def refresh_labels(self): data4 = self.la # 连接到 SQLite 数据库文件，并创建游标对象 cursor() conn = sqlite3.connect(filepath) cursor = conn.cursor() data41 = str(self.la) if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) label.grid(row=i // 3, column=i % 3, sticky="ew", padx=1, pady=1) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")什麽意思

39. label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0]: 获取网格布局中指定位置的标签。 40. if filtered_rows:: 如果筛选后的行列表不为空，则执行以下代码块。 41. label.config...

import numpy as np import pandas as pd import cv2 # 读取csv文件 df = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) data = df.values # 定义高斯滤波器函数 def gaussian_filter(data, sigma): # 计算高斯核 size = int(sigma * 3) if size % 2 == 0: size += 1 x, y, z = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, size), np.linspace(-1, 1, size), np.linspace(-1, 1, size)) kernel = np.exp(-(x 2 + y 2 + z ** 2) / (2 * sigma ** 2)) kernel /= kernel.sum() # 使用高斯核进行滤波 filtered_data = np.zeros_like(data) for i in range(data.shape[0]): filtered_data[i] = cv2.filter2D(data[i], -1, kernel, borderType=cv2.BORDER_REFLECT) return filtered_data # 对x、y、z方向上的时序信号分别进行高斯滤波 sigma = 1.5 # 高斯核标准差 filtered_data = np.zeros_like(data) for i in range(data.shape[1]): filtered_data[:, i] = gaussian_filter(data[:, i], sigma) for i in range(data.shape[0]): filtered_data[i] = gaussian_filter(filtered_data[i], sigma) for i in range(data.shape[2]): filtered_data[:, :, i] = gaussian_filter(filtered_data[:, :, i], sigma) # 计算SNR、MSE、PSNR snr = 10 * np.log10(np.sum(data2) / np.sum((data-filtered_data)2)) mse = np.mean((data - filtered_data) ** 2) psnr = 10 * np.log10(np.max(data)**2 / mse) print("SNR: {:.2f} dB".format(snr)) print("MSE: {:.2f}".format(mse)) print("PSNR: {:.2f} dB".format(psnr)) # 保存csv文件 df_filtered = pd.DataFrame(filtered_data) df_filtered.to_csv("filtered_data.csv", index=False, header=False)

6. 使用pandas的DataFrame函数将滤波后的数据转换为DataFrame格式，并使用to_csv函数将其保存为名为"filtered_data.csv"的csv文件。需要注意的是，这段代码仅仅是一个例子，具体的数据处理过程需要根据具体情况...

def refresh_labels(self): data4 = self.la # 连接到 SQLite 数据库文件，并创建游标对象 cursor() conn = sqlite3.connect(filepath) cursor = conn.cursor() data41 = str(self.la) if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) label.grid(row=i // 3, column=i % 3, sticky="ew", padx=1, pady=1) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")將這段代碼重拼接的excel修改為sqlite3，然後將在這個excel所作的操作，修改為到sqlite3中，其他判斷條件不變，和顯示需求不變

label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg...

LEE.rar_LEE 滤波_Lee滤波_SAR Lee_SAR滤波_相干函数

LEE滤波算法，用于SAR的相干斑滤波，可以自由设定一些参数，见函数帮助。

df = filtered_data[:, ['temp_range', 'ou39Ta','label']]

df = filtered_data[0:len(filtered_data), ['temp_range', 'ou39Ta','label']]

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def filter_data(in_file): try: ori_df = pd.read_excel(in_file) refer_df = pd.read_excel(in_file, sheet_name=1) filtered_df = refer_df.join(ori_df.set_index(ori_df.columns[0]), on=refer_df.columns[0], how='inner') return filtered_df except: print('Please check the input file!') return None

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