Data = io.loadmat(DataPath1) Data = Data['input'] Data = Data.astype(np.float32)

时间: 2023-11-25 10:51:05 浏览: 172
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Part (A).zip_Data Path 2

这段代码是用Python中的SciPy库中的io模块中的loadmat函数来读取.mat文件，然后将读取到的数据存储在Data变量中。接着，将Data中名为'input'的数据提取出来，并将其转换为numpy中的float32类型。这段代码的作用是将.mat文件中名为'input'的数据读取出来并转换为float32类型，以便后续处理。 ```python import scipy.io as io import numpy as np Data = io.loadmat(DataPath1) Data = Data['input'] Data = Data.astype(np.float32) ```
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rar

aaa.rar_www.761aaacom

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data = pd.read_excel("D:/PycharmProjects/cluster220422/聚类后数据1000_excel/" + cond) # os.mkdir(r"D:/PycharmProjects/cluster220422/聚类后数据1000_png/" + str(condnum)) # # print(data) # # 首先将pandas读取的数据转化为array # data = np.array(data) # # 然后转化为list形式 # data = data.tolist() # # print(data)，datapath = "F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: df = pd.read_csv("F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" + cond) # os.mkdir(r"G:/功图/" + cond) # 选择需要提取的两列数据 col1 = df['WY'] col2 = df['ZH'] # 合并两列数据 new_col = col1.astype(str) + ',' + col2.astype(str) # 将合并后的数据保存为新文件 new_df = pd.DataFrame({'WYZH': new_col}) # 分列 new_df = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True) new_df = pd.DataFrame(new_df) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(new_df) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() print(data) 如何让第二个代码输出的数据和第一代码的输出格式相同

new_col = col1.astype(str) + ',' + col2.astype(str) new_df = pd.DataFrame({'WYZH': new_col}) new_df = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True) new_df = pd.DataFrame(new_df) data = np.array(new_...

datapath = '../data/' featurepath = '../feature/' resultpath = '../result/' tmppath = '../tmp/' scorepath = '../score/'

这段代码定义了5个变量的值，分别是 datapath、featurepath、resultpath、tmppath 和 scorepath。这些变量的值分别是 '../data/'、'../feature/'、'../result/'、'../tmp/' 和 '../score/'。这些路径可能是用于存储...

class JSONDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, cfg, split): assert split in { "train", "val", "test", }, "Split '{}' not supported for {} dataset".format( split, cfg.DATA.NAME) logger.info("Constructing {} dataset {}...".format( cfg.DATA.NAME, split)) self.cfg = cfg self._split = split self.name = cfg.DATA.NAME self.data_dir = cfg.DATA.DATAPATH self.data_percentage = cfg.DATA.PERCENTAGE self._construct_imdb(cfg) self.transform = get_transforms(split, cfg.DATA.CROPSIZE)

这段代码定义了一个名为JSONDataset的数据集类，它继承了PyTorch中的Dataset类，并覆盖了其__init__和__len__方法。在__init__方法中，它接收一个cfg和split参数，其中cfg包含了数据集的相关配置信息，split则表示...

#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含，则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) # plt.clf() # plt.show() n = n + 1，以上代码画出来的示功图怎么感觉叠加起来了

data = np.array(data) data = data.tolist() n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): continue WY = i[0:200] ZH = i[200:400] plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) ...

from pyspark.ml.feature import PCA, VectorAssembler from pyspark.ml.classification import LinearSVC from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator from pyspark.sql import Row , SparkSession from pyspark import SparkConf # 1.创建spark对象 spark = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() # fnlwgt : final-weight 样本权重 # 2.读取数据集 dataPath = "file:///home/adult.data" data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load(dataPath) # continuous_vars = ["age","fnlwgt","education-num","capital-gain","capital-loss","hours-per-week"] # 3.数据集预处理(将六个连续型变量提取出来并转化为特征向量) assembler = VectorAssembler(inputCols=["age", "fnlwgt", "education-num", "capital-gain", "capital-loss", "hours-per-week"], outputCol="features") data = assembler.transform(data) # 4.主成分分析 pca = PCA(k=3, inputCol="features", outputCol="pca_features") model = pca.fit(data) data = model.transform(data) # 5.划分训练集和测试集 train_data, test_data = data.randomSplit([0.8, 0.2], seed=123) # 6.构建 svm 模型 svm = LinearSVC(labelCol="label", featuresCol="pca_features") # 7.参数调优 evaluator = BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol="rawPrediction", labelCol="label", metricName="areaUnderROC") paramGrid = ParamGridBuilder().addGrid(svm.regParam, [0.1, 0.01]).addGrid(svm.maxIter, [10, 100]).addGrid(pca.k, [2, 3]).build() cv = CrossValidator(estimator=svm, evaluator=evaluator, estimatorParamMaps=paramGrid, numFolds=3) cv_model = cv.fit(train_data)

1. 创建SparkSession对象； 2. 读取数据集； 3. 将六个连续型变量提取出来并转化为特征向量； 4. 进行主成分分析，将特征向量转化为PCA_features； 5. 将数据集划分为训练集和测试集； 6. 构建支持向量机分类模型； ...

csvFilePath = Application.dataPath + "/../img/inputData.csv"; 如何这个文件不存在 创建这个文件

string csvFilePath = Application.dataPath + "/../img/inputData.csv"; // 检查文件是否存在 if (!File.Exists(csvFilePath)) { // 创建文件 File.Create(csvFilePath).Close(); } 在这个示例中，我们首先...

dataPath = pd.read_csv('data.csv') df = pd.???(dataPath) df.head() #查看数据样式

df = dataPath.head() print(df) 这将读取名为 data.csv 的 csv 文件，并将其转换为一个 pandas 的 DataFrame 对象。然后， head() 方法将返回 DataFrame 的前五行，并将其分配给 df 变量。最后， ...

检查代码正确性 string jsonString = File.ReadAllText(Application.dataPath + "/" + jsonFileName); var data = JsonMapper.ToObject(jsonString); foreach (JsonData item in data) { JsonData value = item["BUOY_LIST"]; Debug.Log(value.ToString()); }

在这段代码中，您从指定的 json 文件中读取了字符串并将其解析为 JsonData 对象。然后，您遍历了 JsonData 对象并访问了其中的 "BUOY_LIST" 字段，并将其转换为字符串并打印到控制台上。 由于 InvalidCastException...

data = pd.read_excel(dataPath,encoding='utf-8') TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding'

data = pd.read_excel(dataPath, encoding='utf-8') 改为： python data = pd.read_excel(dataPath, engine='openpyxl', encoding='utf-8') 其中，engine 参数指定了使用 openpyxl 引擎解析 Excel...

string dbfile = config.DataPath + "\\" + testno + ".db"; string docpath = config.TempPath; C#dbfile路径下的db文件替换docpath路径下的db文件

在C#中，如果你想将config.DataPath目录下名为testno.db的数据库文件替换为config.TempPath目录下的同名文件，可以先通过File.Move或File.Copy方法进行操作。这里假设两个路径都是有效的并且文件存在。...

data = pd.read_excel(dataPath, engine='openpyxl', encoding='utf-8') TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding'

data = pd.read_excel(dataPath, engine='openpyxl') data.to_csv('data.csv', index=False, encoding='utf-8') # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') 你需要将 dataPath ...

按以下格式读取data.csv:dataPath = ??? df = pd.???(dataPath) df.head() #查看数据样式

根据您的问题，我理解您想要使用 Pandas 读取名为 data.csv 的文件，并查看前几行数据。那么，您可以使用以下代码实现： import pandas as pd dataPath = "data.csv" df = pd.read_csv(dataPath) df.head() ...

if args.cuda: torch.cuda.manual_seed(args.seed) all_left_img, all_right_img, all_left_disp, test_left_img, test_right_img, test_left_disp = lt.dataloader(args.datapath) TrainImgLoader = torch.utils.data.DataLoader( DA.myImageFloder(all_left_img,all_right_img,all_left_disp, True), batch_size= 12, shuffle= True, num_workers= 8, drop_last=False) TestImgLoader = torch.utils.data.DataLoader( DA.myImageFloder(test_left_img,test_right_img,test_left_disp, False), batch_size= 8, shuffle= False, num_workers= 4, drop_last=False)什么意思

其次，lt.dataloader(args.datapath) 加载数据集，返回了训练集和测试集的左右图像和视差图像。 然后，DA.myImageFloder() 是一个自定义的数据集类，用于读取数据集中的图像和视差图像，并进行数据增强（如果是...

dataname = os.listdir(datapath)什么意思

例如，如果我们有一个名为data的文件夹，其中包含file1.txt和file2.txt两个文件，那么os.listdir('data')将返回一个包含'file1.txt'和'file2.txt'的列表。 在给定数据文件夹中，使用os.listdir...
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Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

资源摘要信息:"Aspose.Cells和Aspose.Words是两个非常强大的库，它们属于Aspose.Total产品家族的一部分，主要面向.NET和Java开发者。Aspose.Cells库允许用户轻松地操作Excel电子表格，包括创建、修改、渲染以及转换为不同的文件格式。该库支持从Excel 97-2003的.xls格式到最新***016的.xlsx格式，还可以将Excel文件转换为PDF、HTML、MHTML、TXT、CSV、ODS和多种图像格式。Aspose.Words则是一个用于处理Word文档的类库，能够创建、修改、渲染以及转换Word文档到不同的格式。它支持从较旧的.doc格式到最新.docx格式的转换，还包括将Word文档转换为PDF、HTML、XAML、TIFF等格式。 Aspose.Cells和Aspose.Words都有一个重要的特性，那就是它们提供的输出资源包中没有水印。这意味着，当开发者使用这些资源包进行文档的处理和转换时，最终生成的文档不会有任何水印，这为需要清洁输出文件的用户提供了极大的便利。这一点尤其重要，在处理敏感文档或者需要高质量输出的企业环境中，无水印的输出可以帮助保持品牌形象和文档内容的纯净性。 此外，这些资源包通常会标明仅供学习使用，切勿用作商业用途。这是为了避免违反Aspose的使用协议，因为Aspose的产品虽然是商业性的，但也提供了免费的试用版本，其中可能包含了特定的限制，如在最终输出的文档中添加水印等。因此，开发者在使用这些资源包时应确保遵守相关条款和条件，以免产生法律责任问题。 在实际开发中，开发者可以通过NuGet包管理器安装Aspose.Cells和Aspose.Words，也可以通过Maven在Java项目中进行安装。安装后，开发者可以利用这些库提供的API，根据自己的需求编写代码来实现各种文档处理功能。 对于Aspose.Cells，开发者可以使用它来完成诸如创建电子表格、计算公式、处理图表、设置样式、插入图片、合并单元格以及保护工作表等操作。它也支持读取和写入XML文件，这为处理Excel文件提供了更大的灵活性和兼容性。 而对于Aspose.Words，开发者可以利用它来执行文档格式转换、读写文档元数据、处理文档中的文本、格式化文本样式、操作节、页眉、页脚、页码、表格以及嵌入字体等操作。Aspose.Words还能够灵活地处理文档中的目录和书签，这让它在生成复杂文档结构时显得特别有用。 在使用这些库时，一个常见的场景是在企业应用中，需要将报告或者数据导出为PDF格式，以便于打印或者分发。这时，使用Aspose.Cells和Aspose.Words就可以实现从Excel或Word格式到PDF格式的转换，并且确保输出的文件中不包含水印，这提高了文档的专业性和可信度。 需要注意的是，虽然Aspose的产品提供了很多便利的功能，但它们通常是付费的。用户需要根据自己的需求购买相应的许可证。对于个人用户和开源项目，Aspose有时会提供免费的许可证。而对于商业用途，用户则需要购买商业许可证才能合法使用这些库的所有功能。"
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