util.get_stock_type

util.get_stock_type 不是 pandas 或 tushare 库中的函数，可能是你自己定义的函数或者其他库中的函数。根据函数名来看，它可能是用于获取股票类型的函数，例如 A 股、港股、美股等。在 tushare 库中，可以使用 pro.stock_basic() 方法获取 A 股基本信息，包括股票类型，示例代码如下：

import tushare as ts

# 设置 token
ts.set_token('your_token')

# 初始化 pro 接口
pro = ts.pro_api()

# 获取 A 股基本信息
data = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')
print(data.head())

在上述代码中，exchange='' 表示不指定交易所，list_status='L' 表示只获取上市的股票，fields 表示需要返回的字段。在返回的数据中，stock_basic 表示股票类型，例如：股票、ETF、LOF、分级基金等。更多信息可以参考 tushare 文档：https://tushare.pro/document/2?doc_id=32。

相关问题

util.inference_utils

util.inference_utils是一个用于推断（inference）任务的实用工具库。推断任务是指根据已有的信息和模型来进行预测、分类或推断，通常用于机器学习、人工智能和数据分析领域。

该工具库提供了各种功能，帮助用户更方便地进行推断任务。比如，它可能包括了一些常用的模型评估指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数的计算方法。这些指标可以帮助用户评估模型的性能，从而进行模型的调优和比较。

此外，util.inference_utils可能还提供了一些常用的数据预处理方法，比如特征缩放、数据标准化、特征选择等，以便让用户在进行推断之前能够更好地处理数据。

除此之外，它还可能包括了模型解释的功能，比如SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的计算和可视化，用于解释模型的预测结果。

总之，util.inference_utils是一个实用的工具库，它提供了丰富的功能，帮助用户更轻松地进行推断任务，从而提高了推断任务的效率和准确性。

vtk.util.numpy_support如何使用

vtk.util.numpy_support是一个VTK库中的模块，可以将VTK数据结构转换为NumPy数组，也可以将NumPy数组转换为VTK数据结构。以下是一个使用vtk.util.numpy_support将VTK数据结构转换为NumPy数组的示例：

import vtk
from vtk.util.numpy_support import vtk_to_numpy

# 创建一个VTK数据结构
sphereSource = vtk.vtkSphereSource()
sphereSource.Update()

# 获取VTK数据结构中的点坐标
points = sphereSource.GetOutput().GetPoints()

# 将VTK数据结构中的点坐标转换为NumPy数组
pointsArray = vtk_to_numpy(points.GetData())

在代码中，我们首先创建了一个VTK数据结构（一个球体），然后获取了球体中的点坐标。接着，我们使用vtk.util.numpy_support中的vtk_to_numpy函数将点坐标转换为NumPy数组。

可以通过以下方式将NumPy数组转换为VTK数据结构：

import vtk
from vtk.util.numpy_support import numpy_to_vtk

# 创建一个NumPy数组
pointsArray = np.array([[0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0, 2.0]])

# 将NumPy数组转换为VTK数据结构
vtkPoints = vtk.vtkPoints()
vtkPoints.SetData(numpy_to_vtk(pointsArray))

在代码中，我们首先创建了一个NumPy数组，然后使用vtk.util.numpy_support中的numpy_to_vtk函数将NumPy数组转换为VTK数据结构中的点坐标。