扣哒世界python CS2 竞技场代码

很抱歉，根据提供的引用内容，我无法为您提供扣哒世界Python CS2竞技场代码。提供的引用内容主要是关于扣哒世界编程竞赛的规则和报名流程，没有提供具体的代码实现。如果您需要参加扣哒世界编程竞赛，可以按照引用中提供的步骤进行注册和报名，然后根据竞赛要求编写相应的代码。如果您有关于编写Python CS2竞技场代码的问题，可以提出具体的问题，我会尽力为您解答。

相关问题

将马里兰大学电池数据集中的CS2_35_1_10_11文件进行数据增强处理，写出完整python代码

好的，以下是将马里兰大学电池数据集中的CS2_35_1_10_11文件进行数据增强处理的Python代码：

import pandas as pd
from sklearn.utils import shuffle
from scipy.signal import savgol_filter

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('CS2_35_1_10_11.csv')

# 数据增强处理
# 随机打乱数据
data = shuffle(data)

# 对电流和电压信号进行平滑处理
data['Voltage_smooth'] = savgol_filter(data['Voltage'], 51, 3)
data['Current_smooth'] = savgol_filter(data['Current'], 51, 3)

# 将电流和电压信号分别上下翻转
data['Voltage_flip'] = data['Voltage_smooth'] * -1
data['Current_flip'] = data['Current_smooth'] * -1

# 将处理后的数据保存为新的CSV文件
data.to_csv('CS2_35_1_10_11_augmented.csv', index=False)

代码中使用了Pandas库和Scikit-learn库中的shuffle函数和Scipy库中的savgol_filter函数，对原始数据进行了数据增强处理，包括随机打乱数据、对电流和电压信号进行平滑处理、将电流和电压信号分别上下翻转，并将处理后的数据保存为新的CSV文件。

将马里兰大学电池数据集中的CS2_35_1_10_11.xlsx文件进行数据增强处理，写出完整的python代码

好的，以下是处理马里兰大学电池数据集中的CS2_35_1_10_11.xlsx文件进行数据增强的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import random

# 读取数据文件
data = pd.read_excel("CS2_35_1_10_11.xlsx")

# 定义数据增强函数
def data_augmentation(data):
    # 生成随机数列
    rand_list = [random.uniform(0.95, 1.05) for i in range(len(data))]
    # 将随机数列应用到数据中
    data_aug = data.copy()
    data_aug.iloc[:, 1:3] = data_aug.iloc[:, 1:3].mul(rand_list, axis=0)
    return data_aug

# 对数据进行增强
data_aug = data_augmentation(data)

# 将增强后的数据保存为Excel文件
data_aug.to_excel("CS2_35_1_10_11_aug.xlsx", index=False)

以上代码中，首先使用 Pandas 库读取了数据文件，然后定义了一个名为 `data_augmentation` 的数据增强函数，该函数生成一个随机数列，然后将随机数列应用到数据中，最后返回增强后的数据。接着，调用 `data_augmentation` 函数对数据进行增强，并将增强后的数据保存为 `CS2_35_1_10_11_aug.xlsx` 文件。