[self.map.values[:,9][0:10], self.map.values[:,10][0:10]]

时间: 2023-12-05 08:04:52 浏览: 110
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对Map按key和value分别排序

这行代码是在获取 self.map 数据中第9列和第10列的前10行数据。 其中 `self.map.values` 是一个 pandas DataFrame 或 numpy array， `self.map.values[:,9]` 表示获取第9列的所有行数据，`self.map.values[:,10]` 表示获取第10列的所有行数据。`self.map.values[:,9][0:10]` 表示获取第9列的前10行数据，`self.map.values[:,10][0:10]` 表示获取第10列的前10行数据。这两列数据最终以列表的形式返回。
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11. 0xA + 0xa：在Python中，0xA是十六进制的10，0xa也是十六进制的10，它们相加等于二进制的22，转换为十进制是18。 12. 类的继承：在Python中，类可以继承自其他类。例子中的class parent:表示一个父类...

解释这段代码 ######## 障碍物数据 ############## self.map = pd.read_excel('common/map.xlsx', sheet_name=None, header=None)['Sheet1'] self.obstacle_pos = np.array([[self.map.values[:,0][0:20], self.map.values[:,1][0:20]], ], dtype=object)

这些数据被存储在 self.map 变量中，其数据类型为 pandas 中的 DataFrame。然后，从 self.map 中取出前 20 行中第一列和第二列的数据，将它们组成一个形状为 (1, 2, 20) 的三维 numpy 数组。这个数组被存储在 ...

data["Cabin"].fillna("NA", inplace=True) data["Cabin"] = data["Cabin"].map(lambda s:s[0]) data.pop("Ticket") Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_35060\2438968317.py", line 2, in <module> data["Cabin"] = data["Cabin"].map(lambda s:s[0]) File "D:\tmp\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 4237, in map new_values = self._map_values(arg, na_action=na_action) File "D:\tmp\lib\site-packages\pandas\core\base.py", line 880, in _map_values new_values = map_f(values, mapper) File "pandas\_libs\lib.pyx", line 2870, in pandas._libs.lib.map_infer File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_35060\2438968317.py", line 2, in <lambda> data["Cabin"] = data["Cabin"].map(lambda s:s[0]) TypeError: 'int' object is not subscriptable咋解决

你可以先检查一下 "Cabin" 列是否包含整数类型的数据，如果有的话，可以将其转换为字符串类型...data["Cabin"] = data["Cabin"].map(lambda s:s[0]) 这样就可以避免在 map 操作中出现整数类型的数据导致的错误了。

下面这段代码的作用是什么class CasSeqGCNTrainer(object): def __init__(self, args): self.args = args self.setup_model() def enumerate_unique_labels_and_targets(self): """ Enumerating the features and targets. """ print("\nEnumerating feature and target values.\n") #枚举数据集 ending = "*.json" self.graph_paths = sorted(glob.glob(self.args.graph_folder + ending), key = os.path.getmtime)#获取self.args.graph_folder目录下所有的json文件 features = set() data_dict = dict() for path in tqdm(self.graph_paths):#加载所有的json文件，将数据存储在上面的features和data_dict中 data = json.load(open(path)) data_dict = data for i in range(0, len(data) - self.args.sub_size): graph_num = 'graph_' + str(i) features = features.union(set(data[graph_num]['labels'].values())) self.number_of_nodes = self.args.number_of_nodes self.feature_map = utils.create_numeric_mapping(features) #依赖的其他文件提供的能力，看上去是将数据集根据特性进行整理 self.number_of_features = len(self.feature_map)#将特性的map的长度赋值给特性数量

这段代码定义了一个名为 CasSeqGCNTrainer 的类，它包含了初始化函数 __init__(self, args) 和一个枚举数据集的函数 enumerate_unique_labels_and_targets(self)。其中，初始化函数接收一个参数 args，表示训练器的...

Write a function is_bst, which takes a Tree t and returns True if, and only if, t is a valid binary search tree, which means that: Each node has at most two children (a leaf is automatically a valid binary search tree). The children are valid binary search trees. For every node, the entries in that node's left child are less than or equal to the label of the node. For every node, the entries in that node's right child are greater than the label of the node.其中class Tree: def init(self, label, branches=[]): for b in branches: assert isinstance(b, Tree) self.label = label self.branches = list(branches) def is_leaf(self): return not self.branches def map(self, fn): self.label = fn(self.label) for b in self.branches: b.map(fn) def contains(self, e): if self.label == e: return True for b in self.branches: if e in b: return True return False def repr(self): if self.branches: branch_str = ', ' + repr(self.branches) else: branch_str = '' return 'Tree({0}{1})'.format(self.label, branch_str) def str(self): def print_tree(t, indent=0): tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n" for b in t.branches: tree_str += print_tree(b, indent + 1) return tree_str return print_tree(self).rstrip()

left = t.branches[0] right = t.branches[1] if left.label > t.label or right.label < t.label: return False if min_val is not None and left.label <= min_val: return False if max_val is not None ...
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class GramMatrix(nn.Module): def forward(self, input): a, b, c, d = input.size() # a=batch size(=1) # b=number of feature maps # (c,d)=dimensions of a f. map (N=c*d) features = input.view(a * b, c * d) # resise F_XL into \hat F_XL G = torch.mm(features, features.t()) # compute the gram product # we 'normalize' the values of the gram matrix # by dividing by the number of element in each feature maps. return G.div(a * b * c * d) class StyleLoss(nn.Module): def __init__(self, target, weight): super(StyleLoss, self).__init__() self.target = target.detach() * weight self.weight = weight self.gram = GramMatrix() self.criterion = nn.MSELoss() def forward(self, input): self.output = input.clone() self.G = self.gram(input) self.G.mul_(self.weight) self.loss = self.criterion(self.G, self.target) return self.output def backward(self, retain_graph=True): self.loss.backward(retain_graph=retain_graph) return self.loss

这段代码实现了风格损失的计算。其中GramMatrix模块用来计算输入的特征图的Gram矩阵，StyleLoss模块则用来计算输入图像与目标图像在风格上的差异。具体实现中，输入图像通过GramMatrix模块计算出它的Gram矩阵，然后...

解析下列代码：import requests import re from lxml import etree import pymysql import time from multiprocessing import Pool class MysqlClass: def __init__(self,user,password,db): self.db = pymysql.connect(user=user,password=password,db=db) self.cursor = self.db.cursor() def insert_tasks(self,task_url): sql = 'insert into tasks(task_url,status) values("{}","0")'.format(task_url) self.cursor.execute(sql) self.db.commit() def get_task_url(self): sql = 'select task_url from tasks where status="0"' self.cursor.execute(sql) result = self.cursor.fetchone() if result: result = result[0] sql = 'update tasks set status="1" where task_url="{}"'.format(result) self.cursor.execute(sql) self.db.commit() return result def get_task_url_count(self): sql = 'select count(*) from tasks where status="0"' self.cursor.execute(sql) num = self.cursor.fetchone()[0] return num def status_finish(self,task_url): sql = 'update tasks set status="2" where task_url="{}"'.format(task_url) print(sql) self.cursor.execute(sql) self.db.commit() def insert_info(self,table_name,**kwargs): sql = 'insert into {}('.format(table_name)+','.join(kwargs.keys())+') values('+','.join(map(lambda x:'"'+str(x)+'"',kwargs.values()))+')' self.cursor.execute(sql) self.db.commit() def get_book_type_id(self,key): sql = 'select id from book_type where tname like "{}%"'.format(key) self.cursor.execute(sql) result = self.cursor.fetchone()[0] return result

- get_task_url方法：从"tasks"表中获取一个状态为"0"的任务链接，并将该记录的状态修改为"1" - get_task_url_count方法：获取"tasks"表中状态为"0"的记录数量 - status_finish方法：将指定链接在"tasks"表中...

解释代码： def fetch(self): if os.path.exists(self.path): try: print('=============Preprocessing the data=======================') # path = 'D:\\FREELANCER\\CATEGORICAL_URI\\DATASET' # os.path.exists('D:\\FREELANCER\\CATEGORICAL_URI\\DATASET') # path = 'D:\\FREELANCER\\CATEGORICAL_URI\\DATASET' # dataset = '\\2013_04_21.csv' data = pd.read_csv(self.path + self.dataset) data.columns = ['index', 'URI', 'Section'] data = data.drop(['index'], axis = 1) print('Done loading data') print(20*'*') print('Start labelling data....') '''Labelling the dataset''' lab = set(data['Section'].values) lab = dict(enumerate(lab,1)) lab = dict (zip(lab.values(),lab.keys())) '''convert keys to values and values to keys. This helps to turn the label into numerics. for classification''' label = list(map(lab.get, list(data['Section'].values))) data['label'] = pd.Series(label).values data = data.loc[:, ['URI','label']] print('Done labelling data') print(20*'*') return data, label except: pass finally: print('finnished..part 1')

这段代码是一个类的方法，该方法名为“fetch”。该方法的主要功能是检查指定路径下是否存在文件，并在文件存在的情况下进行数据预处理。 首先，该方法使用Python中的os模块的exists()函数来检查指定路径下是否存在...

def _construct_imdb(self, cfg): """Constructs the imdb.""" img_dir = self.get_imagedir() assert os.path.exists(img_dir), "{} dir not found".format(img_dir) anno = self.get_anno() # Map class ids to contiguous ids self._class_ids = sorted(list(set(anno.values()))) self._class_id_cont_id = {v: i for i, v in enumerate(self._class_ids)} # Construct the image db self._imdb = [] for img_name, cls_id in anno.items(): cont_id = self._class_id_cont_id[cls_id] im_path = os.path.join(img_dir, img_name) self._imdb.append({"im_path": im_path, "class": cont_id}) logger.info("Number of images: {}".format(len(self._imdb))) logger.info("Number of classes: {}".format(len(self._class_ids)))

具体来说，该方法首先获取图像目录路径和标注信息，然后使用 anno.values() 得到所有类别的 id，去重、排序并存储在 _class_ids 中。接着，使用 _class_id_cont_id 字典将每个类别 id 映射到连续的 id（从 0 ...

使用mr程序统计每年入职的人数。 最终结果要求如下： 1. 格式如下： 年份：1980 人数:xxx 年份：1981 人数:xxx ....... 2. 两个分区： 0分区存储 入职年份<1982年的 1分区存储 入职年份>=1982年的

同时，我们可以在map阶段将数据分为0分区和1分区，具体方法是在map函数中加入一个判断语句，根据入职年份的大小将数据输出到不同的分区中。 下面是示例代码： python from mrjob.job import MRJob class ...

创建工具栏 toolbar = tk.Frame(master, height=30) # 创建样式 style = ttk.Style() style.configure('my.TButton', font=('Arial', 10)) # 设置鼠标悬停时的颜色 style.map('my.TButton', background=[('active', 'blue')]) # 添加占位的 Label tk.Label(toolbar, text="当前选中：").pack(side=tk.LEFT, padx=2, pady=2) self.selected_label = tk.Label(toolbar, text="", fg="red", font=("Arial", 12)) self.selected_label.pack(side=tk.LEFT, padx=2, pady=2) tk.Label(toolbar).pack(side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True) # 添加占位的 Label tk.Label(toolbar).pack(side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True) # 添加“查询”按钮 ttk.Button(toolbar, text="查詢", style='my.TButton', command=lambda: QueryWindow(tk.Toplevel(root))).pack( side=tk.LEFT, padx=2, pady=2) # 添加占位的 Label tk.Label(toolbar).pack(side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True) # 添加“关闭”按钮 ttk.Button(toolbar, text="關閉", style='my.TButton', command=self.quit_app).pack(side=tk.LEFT, padx=2, pady=2) # 显示工具栏 toolbar.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X) # 创建左侧面板 self.panel_left = tk.Frame(master, width=150, bg='lightcyan') self.panel_left.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.Y) # 创建右侧面板 self.panel_right = tk.Frame(master, bg='white') self.panel_right.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建Frame来包含标签和下拉框 input_frame = tk.Frame(self.panel_right) input_frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=5, pady=5) # 创建标签和下拉框 ri = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') ri1 = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S') self.label1 = tk.Label(input_frame, text="點檢日期") self.label1.pack(side=tk.LEFT, padx=2, pady=2) self.combobox1 = tk.ttk.Combobox(input_frame, values=ri) self.combobox1.pack(side=tk.LEFT, padx=2, pady=2) self.combobox1.current(0) self.label2 = tk.Label(input_frame, text="點檢時間") self.label2.pack(side=tk.LEFT, padx=2, pady=2) self.combobox2 = ttk.Combobox(input_frame) self.combobox2.pack(side=tk.LEFT, padx=2, pady=2) self.update_time()更改這個代碼標簽和輸入框的佈局

self.combobox1 = tk.ttk.Combobox(input_frame, values=ri) self.combobox1.grid(row=0, column=1, padx=2, pady=2) self.combobox1.current(0) self.label2 = tk.Label(input_frame, text="點檢時間") self.label...

def show_data_frame(self): # 删除旧的数据 for _ in map(self.tree_view.delete,self.tree_view.get_children('')): pass faces = db.all_faces() index = 0 for face in faces: i = face.split('_')[1] self.tree_view.insert('', index, values=(i, face)) index += 1

这段代码看起来是一个方法，主要功能是展示数据。具体来说，它首先通过调用数据库中的all_faces()方法获取所有人脸信息，然后遍历每一个人脸并将其展示在一个TreeView控件中。其中，每个人脸都有一个唯一的标识符i...

UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-d8bda818b845> in <module> 1 import pandas as pd 2 from IPython.display import display ----> 3 data = pd.read_csv('goods.csv', encoding='utf-8') 4 data.insert(2, 'goods', '') 5 def get_goods(title): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, dialect, error_bad_lines, warn_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options) 608 kwds.update(kwds_defaults) 609 --> 610 return _read(filepath_or_buffer, kwds) 611 612 C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds) 460 461 # Create the parser. --> 462 parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) 463 464 if chunksize or iterator: C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, f, engine, **kwds) 817 self.options["has_index_names"] = kwds["has_index_names"] 818 --> 819 self._engine = self._make_engine(self.engine) 820 821 def close(self): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _make_engine(self, engine) 1048 ) 1049 # error: Too many arguments for "ParserBase" -> 1050 return mapping[engine](self.f, **self.options) # type: ignore[call-arg] 1051 1052 def _failover_to_python(self): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, src, **kwds) 1896 1897 try: -> 1898 self._reader = parsers.TextReader(self.handles.handle, **kwds) 1899 except Exception: 1900 self.handles.close() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._get_header() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.raise_parser_error() UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xca in position 83: invalid continuation byte

这个错误通常是由于在读取文件时指定的编码与实际编码不匹配导致的。在这种情况下，建议尝试使用其他编码格式重新读取文件。你可以尝试使用 "GBK" 或 "GB2312" 等中文编码格式。例如，你可以这样修改代码： ...

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![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
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如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。
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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