data.dropna(subset=['CERT_AGE'],inplace=True)

时间: 2024-01-31 14:02:09 浏览: 73
RAR

cdc_subset.rar_Links

这是一个 Pandas 库中的 dropna 函数的用法示例。该函数用于删除包含缺失值的行。在这个例子中，使用 subset=['CERT_AGE'] 参数来指定只在 'CERT_AGE' 列中进行缺失值检查和删除。通过设置 inplace=True，可以直接在原始数据上进行修改，而不返回一个新的副本。这样可以节省内存空间。请问还有其他问题吗？
阅读全文

相关推荐

-

Python dropna()函数详解与参数应用

df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) **参数详解：** 1. **axis** (默认值：0)： - 0：按照行（rows）进行操作，即删除含有缺失值的行。 - 1：按列（columns）进行...
-

Pandas处理缺失值与空值：dropna与fillna详解

- inplace: 如果设置为True，将在原始DataFrame上直接进行操作，而不是创建一个新的DataFrame副本。 举例说明： python import pandas as pd # 创建一个包含缺失值的DataFrame df = pd.DataFrame({"name...

a4=a4.dropna(subset="含税进价_y")报错a4=a4.dropna(subset="含税进价_y")

这个错误是因为在DataFrame a4中，"含税进价_y"列中存在缺失值，而...a4 = a4.dropna(subset=["含税进价_y"]) # 删除包含缺失值的行 或者 a4 = a4.drop("含税进价_y", axis=1) # 删除"含税进价_y"列

data.dropna(subset=['register_time'], inplace=True)

这是一个数据操作的语句，data.dropna(subset=['register_time'], inplace=True)表示从data数据中删除包含空值（NaN）的行，但只针对register_time列进行删除操作。subset=['register_time']指定了要检查...

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['...

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) 3. Instead of using sys.exit() to terminate the program when there is no module data, you can raise a ValueError with an appropriate...

df = df.dropna(subset=[col for col in df.columns if col != column_name]

这段Python代码是在使用Pandas库对DataFrame（df）进行操作，其目的是在一个DataFrame中排除（drop）特定列（column_name...df_no_missing = df.dropna(subset=[col for col in df.columns if col != column_name])

def data_split(sequence, n_timestamp): subset = [] for i in range(len(sequence)): end_ix = i + n_timestamp if end_ix > len(sequence) - 1: break seq = sequence[i:end_ix+1].reshape(n_timestamp+1,) subset.append(seq) subset = np.array(subset, dtype='float32') return subset train_data = data_split(training_set_scaled, n_timestamp) # train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0], train_data.shape[1]) test_data = data_split(testing_set_scaled, n_timestamp) # test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0], test_data.shape[1]) print(train_data.shape, test_data.shape) print(train_data[3492])

这段代码中，首先调用了上面定义的data_split函数将缩放后的训练集和测试集转换成监督学习问题的输入和输出特征。接下来，将train_data和test_data打印出来以检查它们的形状是否正确。最后一行代码打印出了train_...

import pandas as pd data = pd.read_csv("D:\data\BIOPRO.csv") data.shape data.info() data.isnull() data.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=True) data.to_csv('D:\data\data2.csv', encoding='utf-8_sig')

data.dropna() 删除具有缺失值的行，其中 axis=0 表示删除行，how='any' 表示只要该行中有一个缺失值就删除，thresh=None 表示不考虑每行中的非缺失值数量，subset=None 表示删除所有行中的缺失值，in...

coding: utf-8 import pandas as pd #导入成绩数据 df = pd.read_excel('d: \data \grade.xls',sheet name='gradel') #所有值全为缺失值才删除 df1 = df.dropna(how='al1')#输出df1的前5行 print(df1.head()) #删除至少出现过两个缺失值的行 df1 = df.dropna(thresh=2,axis=0)#输出df1的前10行 print (df1.head (10)) #删除subset中指定的列含有缺失值的行df1 = df.dropna (subset=['exam']) #输出df1的前5行 print (df1.head()) #删除含有缺失值的列 print (df.dropna(axis=1)) #只要有缺失值就删除，并且直接在原数据上进行修改 df1 = df.dropna(how='any',inplace=True) print(df)是否有错

这段代码有一个小错误，即最后一行的 df1 = df.dropna(how='any',inplace=True)。inplace=True 参数会直接在原 DataFrame 上进行修改，因此不需要再将结果赋值给 df1。正确的写法应该是： df.dropna(how=...

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\标签测试功能.xlsx') # 指定需要判重的字段和需要合并的字段 dup_cols = ['name', 'units_name', 'tag'] merge_col = 'evidence' #查找重复行 dup_rows = df.duplicated(subset=dup_cols, keep=False) # # 合并数据 # dup_data = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x)).reset_index(name=merge_col) # 将重复行进行分组，合并要合并的列 df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x), inplace=True) # 重置索引列 df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 删除重复行 df.drop_duplicates(subset=dup_cols, keep='first', inplace=True) # 合并数据 df = pd.merge(df, dup_data, on=dup_cols, how='left') # 将处理后的数据写入新的Excel文件 df.to_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\new_file.xlsx', index=False)

df.drop_duplicates(subset=dup_cols, keep='first', inplace=True) # 将处理后的数据写入新的Excel文件 df.to_excel('C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\干部标签相同项目合并\\new_file.xlsx', index=False) 以上...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False birth_data = pd.read_csv('data/birth-rate.csv') birth_data.dropna(subset=['2008'], inplace=True) kde = mlab.GaussianKDE(birth_data['2008']) x2 = np.linspace(birth_data['2008'].min(), birth_data['2008'].max(), 100) # print(x2) # print(kde(x2)) plt.plot(x2, kde(x2), 'b', lw=2) plt.show()

这段代码是用来读取名为 "birth-rate.csv" 的文件，然后对该数据进行一些处理并绘制核密度估计图。 首先，利用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取该文件，并将该数据集中 "2008" 列中含有缺失值的行删除。...

在收视行为信息数据中存在跨夜的记录数据，如开始观看时间与结束观看时间为05-12 23:45与05-13 00:31。这样的数据的记录需要分为两条记录，便于后面用户画像的构建。# 空值和重复值处理 media_data = media_data.dropna(subset=['owner_code']) media_data = media_data.drop_duplicates() # 时间格式转换 media_data['origin_time'] = pd.to_datetime(media_data['origin_time']) media_data['end_time'] = pd.to_datetime(media_data['end_time']) # 将 owner_code 列转换为字符串类型 media_data['owner_code'] = media_data['owner_code'].astype(str) # 将 owner_name 不包含 EA级、EB级、EC级、ED级、EE级 的数据保留 media_data = media_data[~media_data['owner_name'].isin(['EA级', 'EB级', 'EC级', 'ED级', 'EE级'])] # 删除 owner_code 为 2.0、9.0、10.0 的数据 media_data = media_data[~media_data['owner_code'].isin(['2.0', '9.0', '10.0'])] # 去掉 origin_time 和 end_time 相同的数据 media_data = media_data[media_data['origin_time'] != media_data['end_time']] # 保留用户同一时间观看的第一条数据 media_data = media_data.drop_duplicates(subset=['phone_no', 'origin_time', 'end_time'], keep='first')要怎么继续写

for index, row in media_data.iterrows(): # 判断开始观看时间和结束观看时间是否跨夜 if row['origin_time'].date() != row['end_time'].date(): # 拆分为两条记录 row1 = row.copy() row1['end_time'] = pd....

for epoch in range(config.epochs): trainset = VideoDataset_images_with_motion_features(videos_dir, feature_dir, datainfo_train, transformations_train, 'test', config.crop_size, 'SlowFast') #testset = VideoDataset_images_with_motion_features(videos_dir, feature_dir, datainfo_test, transformations_test,'test', config.crop_size, 'SlowFast') #print((trainset.shape())) #trainsettemp=data_loader.VideoDataset_images_with_motion_features() #testsettemp=data_loader.VideoDataset_images_with_motion_features() kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=config.num_workers) for train_index, test_index in enumerate(kf.split(trainset)): print(train_index) #trainsettemp.append(trainset(train_index)) #testsettemp.append(trainset(test_index)) train_loader1 = torch.utils.data.Subset(train_loader,train_index) train_loader2=torch.utils.data.DataLoader(train_loader1,batch_size=1,shuffle=False,num_workers=config.num_workers)

在每个循环中，使用kf.split(trainset)方法获取训练和测试数据的索引，并使用torch.utils.data.Subset类创建新的train_loader1对象，它仅包含训练数据的索引。最后，使用torch.utils.data.DataLoader类创建...

df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None , inplace=True)

这是Pandas中的一个函数，用于删除数据框(df)中的缺失值...df.dropna(axis=0, how='any', subset=['column1', 'column2'], inplace=True) 这将只删除数据框(df)中在'column1'和'column2'列中包含缺失值(na)的行。

优化代码 def module_split(self, save_on=True): """ split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = os.path.join(self.result_path_down, m_sn) cols_obj = ChuNengPackMustCols(ms, self.mod_cell_num, self.mod_cell_num) # 传入当前的module序号（如0,1,2,3,4），电芯电压个数，温度NTC个数。 aim_cols = [i for i in cols_obj.total_cols if i in self.df.columns] print(m_sn, aim_cols) self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'], inplace=True) volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=volt_col, inplace=True) self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) self.modules[m_sn].reset_index(drop=True, inplace=True) print(self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1]) self.module_cap[m_sn] = [self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['charge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['soh'].iloc[-1]] self.module_peaks[m_sn] = list(quick_report(self.modules[m_sn], module_path, f'quick_report_{m_sn[:8]}')) # check soc status mod_soc = self.modules[m_sn]['soc'] self.module_soc_sig[m_sn] = [np.nanmedian(mod_soc), np.max(mod_soc), np.min(mod_soc)] if save_on: single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_box.png', 'box', 'SOC') single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_violin.png', 'violin', 'SOC')

self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'] + volt_col, inplace=True) # Compute statistics on remaining data self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) ...

df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None , inplace=True)是什么意思

df.dropna()是Pandas中的一个函数，...例如，df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=['col1','col2'], inplace=True)表示删除df中列名为'col1'和'col2'中存在缺失值的行，并且在原DataFrame上进行修改。

def preprocess(data, window): data_corr = data.corr()['Power'] key = [] for i in data_corr.keys(): if (data_corr[i] > 0.6): key.append(i) data = data[key] data = data.dropna(subset=['Power']) #数据预处理： 删除功率为空的数据组 data = data.fillna(0) # 数据预处理：将缺失值NAN值赋0 data[data < 0] = 0 #数据预处理：对<0的功率值赋为0 scaler = MinMaxScaler() # data[key] = scaler.fit_transform(data[key].to_numpy()) train_x = [] train_y = [] L = len(data) for i in range(L - window): train_seq = data[key][i:i + window] train_x.append(train_seq) train_label = data['Power'][i + window:i + window + 1] train_y.append(train_label) train_x = torch.from_numpy(np.array(train_x)) train_y = torch.from_numpy(np.array(train_y)) train_x = torch.tensor(train_x, dtype=torch.float) train_y = torch.tensor(train_y, dtype=torch.float) print(train_y.type()) return train_x, train_y

这段代码是一个数据预处理的函数，其中包含以下步骤： 1. 首先计算 DataFrame 数据中 'Power' 列与其他列的相关系数，筛选出相关系数大于 0.6 的列作为特征列； 2. 删除 'Power' 列中包含缺失值（NaN）的行；...

df.drop_duplicates(subset=compare_list, keep='first', inplace=True)

这个函数对DataFrame的每一列应用去重操作，返回一个新的DataFrame，除非你设置了inplace=True，否则默认返回的是新的DataFrame。 参数说明： - subset: 可选参数，一个列标签序列，可以选择哪些列来进行去重...

最新推荐

recommend-type

C语言数组操作：高度检查器编程实践

资源摘要信息: "C语言编程题之数组操作高度检查器" C语言是一种广泛使用的编程语言，它以其强大的功能和对低级操作的控制而闻名。数组是C语言中一种基本的数据结构，用于存储相同类型数据的集合。数组操作包括创建、初始化、访问和修改元素以及数组的其他高级操作，如排序、搜索和删除。本资源名为“c语言编程题之数组操作高度检查器.zip”，它很可能是一个围绕数组操作的编程实践，具体而言是设计一个程序来检查数组中元素的高度。在这个上下文中，“高度”可能是对数组中元素值的一个比喻，或者特定于某个应用场景下的一个术语。 知识点1：C语言基础 C语言编程题之数组操作高度检查器涉及到了C语言的基础知识点。它要求学习者对C语言的数据类型、变量声明、表达式、控制结构（如if、else、switch、循环控制等）有清晰的理解。此外，还需要掌握C语言的标准库函数使用，这些函数是处理数组和其他数据结构不可或缺的部分。 知识点2：数组的基本概念 数组是C语言中用于存储多个相同类型数据的结构。它提供了通过索引来访问和修改各个元素的方式。数组的大小在声明时固定，之后不可更改。理解数组的这些基本特性对于编写有效的数组操作程序至关重要。 知识点3：数组的创建与初始化 在C语言中，创建数组时需要指定数组的类型和大小。例如，创建一个整型数组可以使用int arr[10];语句。数组初始化可以在声明时进行，也可以在之后使用循环或单独的赋值语句进行。初始化对于定义检查器程序的初始状态非常重要。 知识点4：数组元素的访问与修改 通过使用数组索引（下标），可以访问数组中特定位置的元素。在C语言中，数组索引从0开始。修改数组元素则涉及到了将新值赋给特定索引位置的操作。在编写数组操作程序时，需要频繁地使用这些操作来实现功能。 知识点5：数组高级操作 除了基本的访问和修改之外，数组的高级操作包括排序、搜索和删除。这些操作在很多实际应用中都有广泛用途。例如，检查器程序可能需要对数组中的元素进行排序，以便于进行高度检查。搜索功能用于查找特定值的元素，而删除操作则用于移除数组中的元素。 知识点6：编程实践与问题解决 标题中提到的“高度检查器”暗示了一个具体的应用场景，可能涉及到对数组中元素的某种度量或标准进行判断。编写这样的程序不仅需要对数组操作有深入的理解，还需要将这些操作应用于解决实际问题。这要求编程者具备良好的逻辑思维能力和问题分析能力。 总结：本资源"c语言编程题之数组操作高度检查器.zip"是一个关于C语言数组操作的实际应用示例，它结合了编程实践和问题解决的综合知识点。通过实现一个针对数组元素“高度”检查的程序，学习者可以加深对数组基础、数组操作以及C语言编程技巧的理解。这种类型的编程题目对于提高编程能力和逻辑思维能力都有显著的帮助。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧

![【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧](https://giecdn.blob.core.windows.net/fileuploads/image/2022/11/17/kuka-visual-robot-guide.jpg) 参考资源链接：[KUKA机器人系统变量手册（KSS 8.6 中文版）：深入解析与应用](https://wenku.csdn.net/doc/p36po06uv7?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. KUKA系统变量的理论基础 ## 理解系统变量的基本概念 KUKA系统变量是机器人控制系统中的一个核心概念，它允许
recommend-type

如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

要在Python中创建一个带动态爱心图案和文字的图形界面，可以结合使用Tkinter库（用于窗口和基本GUI元素）以及PIL（Python Imaging Library）处理图像。这里是一个简化的例子，假设你已经安装了这两个库： 首先，安装必要的库： ```bash pip install tk pip install pillow ``` 然后，你可以尝试这个高级版的Python代码： ```python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk def draw_heart(canvas): heart = I
recommend-type

基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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
recommend-type

PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号
recommend-type

https://www.lagou.com/wn/爬取该网页职位名称，薪资待遇，学历，企业类型，工作地点数据保存为CSV文件的python代码

首先，你需要使用Python的requests库来获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。由于这个链接指向的是拉勾网的搜索结果页面，通常这类网站会有反爬虫机制，所以你可能需要设置User-Agent，模拟浏览器访问，并处理可能的登录验证。 以下是一个基本的示例，注意这只是一个基础模板，实际操作可能需要根据网站的具体结构进行调整： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 模拟浏览器头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozi
recommend-type

钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩