for c in flg_cols: main_table['NOTNULL_%s_FLG' % c] = main_table[c].notnull().astype(np.int8)

时间: 2024-04-13 16:26:49 浏览: 102
这段代码是一个循环,用于在 `main_table` DataFrame 中为指定的列(`flg_cols`)创建一个新的列,该新列用于表示原始列是否为非空值。 循环遍历 `flg_cols` 列表中的每个元素,其中 `c` 表示当前迭代的列名。在循环体中,首先使用 `main_table[c].notnull()` 来检查 `main_table` 中的该列是否为非空值,返回一个布尔类型的 Series。 然后,使用 `.astype(np.int8)` 将该布尔类型的 Series 转换为整数类型(`np.int8`),其中非空值对应的布尔值 True 被转换为整数 1,空值对应的布尔值 False 被转换为整数 0。 最后,将这个新的整数类型的 Series 赋值给 `main_table` DataFrame 中的一个新列,新列的名称格式为 `'NOTNULL_%s_FLG' % c`,其中 `%s` 会被替换为当前迭代的列名 `c`。 通过这个循环,可以在 `main_table` DataFrame 中为指定的列创建新的列,用于表示原始列是否为非空值。
相关问题

always @ (posedge clk or negedge rst) begin if(!rst) blk_flg_pipeline <= 41'd0; else if (rx_in_enable) begin blk_flg_pipeline[0] <= blk_flg_in; for (i=1;i<41;i=i+1) blk_flg_pipeline[i] <= blk_flg_pipeline[i-1]; end end always @ (posedge clk or negedge rst) begin if(!rst) blk_flg_out <= 1'b0; else if (work_valid && fir_sum_valid) blk_flg_out <= blk_flg_pipeline[40]; end

这是一个 Verilog 代码片段,其中包含两个 always 块。第一个 always 块是一个组合逻辑块,它在时钟上升沿或复位下降沿时执行。它通过 blk_flg_in 和 rx_in_enable 信号更新 blk_flg_pipeline 寄存器数组。第二个 always 块是一个时序逻辑块,它在时钟上升沿或复位下降沿时执行。它通过 blk_flg_pipeline[40] 信号更新 blk_flg_out 寄存器。

SELECT pr.PRODUCT_ID, pr.PRODUCT_NAME, pr.ORIGINAL_PRICE, pr.ONLINE_PRICE, pr.COMMISSION_PERCENT, pr.TOTAL_SALES, pr.SHOP, dict.label AS COMMERCE_TYPE_LABEL, pr.SERVICE_RATE, ord.ORDER_ID, date.label AS SEND_FLG_LABEL, pro.CONNECT_BUSINESS_FLG, address.APPLY_REMARK, address.CREATE_TIME, users.nicknameFROM t_product AS prLEFT JOIN t_order AS ord ON ord.PRODUCT_ID = pr.IDLEFT JOIN ( SELECT label, `value` FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'COMMERCE_TYPE' ) AS dict ON dict.`value` = pr.COMMERCE_TYPE LEFT JOIN ( SELECT label, `value` FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'trade_after_sample_type' ) AS date ON date.`value` = ord.SEND_FLGLEFT JOIN t_apply_pro AS pro ON pro.PRODUCT_ID = pr.IDLEFT JOIN t_apply_pro_user_address AS address ON address.t_apply_pro_id = pro.IDLEFT JOIN system_users AS users ON users.id = pro.OPERATE_USER_ID WHERE users.id = '1'

这是一个SQL语句,查询了多张表的数据并进行了联合查询,最终筛选出符合条件的数据。具体查询条件为:查询商品表t_product中的PRODUCT_ID、PRODUCT_NAME、ORIGINAL_PRICE、ONLINE_PRICE、COMMISSION_PERCENT、TOTAL_SALES、SHOP、COMMERCE_TYPE_LABEL、SERVICE_RATE字段,同时关联订单表t_order,查询ORDER_ID、SEND_FLG_LABEL字段,关联申请表t_apply_pro,查询CONNECT_BUSINESS_FLG字段,关联申请地址表t_apply_pro_user_address,查询APPLY_REMARK、CREATE_TIME字段,同时关联用户表system_users,查询nickname字段。其中,使用LEFT JOIN进行表的关联,使用WHERE进行条件筛选,筛选条件为users.id = '1'。
阅读全文

相关推荐

void UpdateDbMainInput(void) { #if (DB_TYPE != DB_IBC) /* read chassinf info 阅读追逐信息 */ if (IsChassinfFunctionEnable(CHASSINF_RB) != FALSE) { DbIn.u.Flg.DbEnabled_b1 = TRUE; } else { DbIn.u.Flg.DbEnabled_b1 = FALSE; } /* read roller bench mode status读取滚轮工作台模式状态 */ DbIn.u.Flg.RollerBenchAct_b1 = IsRollerBenchModeActive(); /* read main circuit pressure 读取主回路压力 */ if (IsInputValid(INPUT_VALID_BRAKE_PRESSURE) == TRUE) { DbIn.u.Flg.McPressVal_b1 = TRUE; DbIn.McPress_s16 = GetMcpFiltered(); DbIn.McPressGrad_s16 = GetMcpDot(); } else { DbIn.u.Flg.McPressVal_b1 = FALSE; DbIn.McPress_s16 = 0; DbIn.McPressGrad_s16 = 0; } /* get brake activity of any other performance subsystem 获取任何其他性能子系统的制动活动 */ DbIn.u.Flg.OthPerfAct_b1 = IsBrakeControlArbitratorActive(); /* read vehicle speed and acceleration 读取车速和加速度 */ DbIn.VehSpd_s16 = GetZeroSlipVehicleVelocity(); DbIn.VehAcc_s16 = GetVehicleAccel(); /* get actual inclination 获得实际倾斜度 */ DbIn.HillAccAbs_s16 = ABS(GetHillAccelFilt()); /* calculate inclination dependent hold pressure 计算倾斜相关的保持压力 */ DbIn.HoldPress_s16 = (S16)((((((((((((S32)DbIn.HillAccAbs_s16 * ((GetTireSize(FRONT_AXLE) + GetTireSize(REAR_AXLE) ) / AXLE_MAX ) ) / METER ) * TORQUE_PRESSURE_CONV_SF ) / VEH_ACCEL_RES ) * PI_SCALE_FACTOR ) / (S32)(2 * PI * PI_SCALE_FACTOR) ) * GetChassinfVehicleMass() ) / KILOGRAM ) * BAR ) / WHEEL_MAX ) / ((GetBrakeTorqueFactor(FRONT_AXLE) + GetBrakeTorqueFactor(REAR_AXLE) ) / AXLE_MAX ) );这段代码什么意思,有什么作用

x_train, t_train, x_test, t_test = load_data('F:\\2023\\archive\\train') network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl") print("calculating test accuracy ... ") sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result)) acc_number = 0 err_number = 0 for i in range(len(prediect_result)): if prediect_result[i] == t_test[i]: acc_number += 1 else: err_number += 1 print("预测正确数:", acc_number) print("预测错误数:", err_number) print("预测总数:", x_test.shape[0]) print("预测正确率:", acc_number / x_test.shape[0]) classified_ids = [] acc = 0.0 batch_size = 100 for i in range(int(x_test.shape[0] / batch_size)): tx = x_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] tt = t_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] y = network.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) classified_ids.append(y) acc += np.sum(y == tt) acc = acc / x_test.shape[0] classified_ids = np.array(classified_ids) classified_ids = classified_ids.flatten() max_view = 20 current_view = 1 fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.2, wspace=0.2) mis_pairs = {} for i, val in enumerate(classified_ids == t_test): if not val: ax = fig.add_subplot(4, 5, current_view, xticks=[], yticks=[]) ax.imshow(x_test[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') mis_pairs[current_view] = (t_test[i], classified_ids[i]) current_view += 1 if current_view > max_view: break print("======= 错误预测结果展示 =======") print("{view index: (label, inference), ...}") print(mis_pairs) plt.show()

最新推荐

recommend-type

yolov3 在 Open Images 数据集上预训练了 SPP 权重以及配置文件.zip

yolov3 在 Open Images 数据集上预训练了 SPP 权重以及配置文件如果权重无法下载,则可能是存储库超出了 git lfs 配额。请从没有此限制的bitbucket 存储库中提取。此存储库包含 yolov3 权重以及配置文件。该模型在Kaggle Open Images 挑战赛的私有 LB 上实现了 42.407 的 mAP 。为了使用这些权重,您需要安装darknet 。您可以在项目网站上阅读更多相关信息。有多种方法可以使用 darknet 进行检测。一种方法是创建一个 txt 文件,其中包含要运行检测的图像的路径,并从包含的 yolo.data 文件中指向该文件。运行检测的命令(假设 darknet 安装在该 repo 的根目录中)是 ./darknet/darknet detector valid yolo.data yolov3-spp.cfg yolov3-spp_final.weights我分享这些权重是因为它们可能对某些人有用。如果您遇到任何问题,我无法提供任何支持。Yolo 不太容易排除故障,如果您遇到段错误,则需要您自己找出问题所
recommend-type

qt 5.3.2 mingw 安装包

qt 5.3.2 mingw 安装包
recommend-type

586befcf3e78455eb3b5359d7500cc97.JPG

586befcf3e78455eb3b5359d7500cc97.JPG
recommend-type

JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍

资源摘要信息:"jhu2017-18-honors-single-variable-calculus" 知识点一:荣誉单变量微积分课程介绍 本课程为JHU(约翰霍普金斯大学)的荣誉单变量微积分课程,主要针对在2018年秋季和2019年秋季两个学期开设。课程内容涵盖两个学期的微积分知识,包括整合和微分两大部分。该课程采用IBL(Inquiry-Based Learning)格式进行教学,即学生先自行解决问题,然后在学习过程中逐步掌握相关理论知识。 知识点二:IBL教学法 IBL教学法,即问题导向的学习方法,是一种以学生为中心的教学模式。在这种模式下,学生在教师的引导下,通过提出问题、解决问题来获取知识,从而培养学生的自主学习能力和问题解决能力。IBL教学法强调学生的主动参与和探索,教师的角色更多的是引导者和协助者。 知识点三:课程难度及学习方法 课程的第一次迭代主要包含问题,难度较大,学生需要有一定的数学基础和自学能力。第二次迭代则在第一次的基础上增加了更多的理论和解释,难度相对降低,更适合学生理解和学习。这种设计旨在帮助学生从实际问题出发,逐步深入理解微积分理论,提高学习效率。 知识点四:课程先决条件及学习建议 课程的先决条件为预演算,即在进入课程之前需要掌握一定的演算知识和技能。建议在使用这些笔记之前,先完成一些基础演算的入门课程,并进行一些数学证明的练习。这样可以更好地理解和掌握课程内容,提高学习效果。 知识点五:TeX格式文件 标签"TeX"意味着该课程的资料是以TeX格式保存和发布的。TeX是一种基于排版语言的格式,广泛应用于学术出版物的排版,特别是在数学、物理学和计算机科学领域。TeX格式的文件可以确保文档内容的准确性和排版的美观性,适合用于编写和分享复杂的科学和技术文档。
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

【实战篇:自定义损失函数】:构建独特损失函数解决特定问题,优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念,用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中,`L`表示损失函数,`y`为实际值,`f(x)`为模型预测值,`N`为样本数量,`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
recommend-type

如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式,并确保与Linux内核的兼容性?

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能,并确保与Linux内核的兼容性,首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接,保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接:[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括: 1. 在Vivado中设计硬件电路,配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚,同时确保USB时钟的正确配置。
recommend-type

Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序,用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面(CLI)的测验工具,设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》(Naruto)的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列,后被改编成同名电视动画,并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事,直到成为木叶隐村的领袖,期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言,它允许网页具有交互性,同时也可以在服务器端运行(如Node.js环境)。在这个CLI应用程序中,JavaScript被用来处理用户的输入,生成问题,并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术: 1. **命令行界面(CLI)开发:** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中,Node.js提供了一个运行JavaScript的环境,使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具,包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础:** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解,包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建:** 测验应用程序的核心是其问题库,它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库,并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制:** 在应用程序中,需要编写逻辑来控制测验的流程,比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面(UI)交互:** 尽管是CLI,用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅,这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装:** 开发过程中应当遵循模块化原则,将不同的功能分隔开来,以便于管理和维护。例如,可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试:** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试,并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发:** 最后,开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序,常见的做法是将其打包为可执行文件(如使用electron或pkg工具),以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息,虽然具体细节有限,但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接,可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件,从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验,用户不仅能享受答题的乐趣,还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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

【强化学习损失函数探索】:奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

![【强化学习损失函数探索】:奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习领域的一个重要分支,它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中,损失函数(loss function)起着至关重要的作用,它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体(agent)的策略(policy)表现,帮助智能体通过减少损失来改进自