解释下面这段代码 if (!T_M.empty() && flagprocess) //T_M: Outliers vector && people exists 如果場景中有人並且有异常點，則通過label進行進一步的運動檢查 { std::chrono::steady_clock::time_point tc1 = std::chrono::steady_clock::now(); //erase outliers from mvKeysTemp flag_mov = mpORBextractorLeft->CheckMovingKeyPoints(imGray, imS, mvKeysTemp, T_M); std::chrono::steady_clock::time_point tc2 = std::chrono::steady_clock::now(); double tc = std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double>>(tc2 - tc1).count(); cout << "check time =" << tc * 1000 << endl; } ExtractORBDesp(0, imGray); N = mvKeys.size(); if (mvKeys.empty()) return; UndistortKeyPoints(); ComputeStereoFromRGBD(imDepth); mvpMapPoints = vector<MapPoint *>(N, static_cast<MapPoint *>(NULL)); mvbOutlier = vector<bool>(N, false); // This is done only for the first Frame (or after a change in the calibration) InitializeClass(); AssignFeaturesToGrid();

风电机组异常检测_outliers_detect.zip

table_scene_lms400.rar

标题中的"table_scene_lms400.rar"表明这是一个压缩文件，使用RAR格式进行压缩，RAR是一种常见的文件压缩格式，可以将多个文件或文件夹打包成一个单一的RAR文件，便于存储和传输。RAR文件可以通过各种解压工具，如...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler class DataImporter: def init(self, master): self.file_path = self.master = master self.master.title("数据导入") # 创建用于显示文件路径的标签 self.path_label = tk.Label(self.master, text="请先导入数据集！") self.path_label.pack(pady=10) # 创建“导入数据集”按钮 self.load_button = tk.Button(self.master, text="导入数据集", command=self.load_data) self.load_button.pack(pady=10) # 创建“显示数据集”按钮 self.show_button = tk.Button(self.master, text="显示数据集", command=self.show_data) self.show_button.pack(pady=10) # 创建“退出程序”按钮 self.quit_button = tk.Button(self.master, text="退出程序", command=self.master.quit) self.quit_button.pack(pady=10) # 创建一个空的 DataFrame 用于存放数据集 self.data = pd.DataFrame() def load_data(self): # 弹出文件选择对话框 file_path = filedialog.askopenfilename() # 如果用户选择了文件，则导入数据集 if file_path: self.data = pd.read_csv(file_path) self.path_label.config(text=f"已导入数据集：{file_path}") else: self.path_label.config(text="未选择任何文件，请选择正确的文件") def show_data(self): if not self.data.empty: # 创建一个新窗口来显示数据集 top = tk.Toplevel(self.master) top.title("数据集") # 创建用于显示数据集的表格 table = tk.Text(top) table.pack() # 将数据集转换为字符串并显示在表格中 table.insert(tk.END, str(self.data)) table.config(state=tk.DISABLED) # 创建“数据预处理”按钮 process_button = tk.Button(top, text="数据预处理", command=self.process_data) process_button.pack(pady=10) else: self.path_label.config(text="请先导入数据集") def process_data(self): try: self.data = pd.read_csv(self.file_path) missing_values = self.data.isnull().sum() for col in self.data.columns: mean = np.mean(self.data[col]) std = np.std(self.data[col]) outliers = [x for x in self.data[col] if (x > mean + 2 * std)] if len(outliers) > 0: print('Column {} has outliers: {}'.format(col, outliers)) scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(self.data) print('Data preprocessing completed.') except Exception as e: print('Error: ' + str(e)) if name == "main": root = tk.Tk() app = DataImporter(root) root.geometry("400x300+100+100") root.mainloop()上面的这段代码中，file_path么有定义属性，帮我按照代码的环境，补全属性

if self.file_path: self.data = pd.read_csv(self.file_path) self.path_label.config(text=f"已导入数据集：{self.file_path}") else: self.path_label.config(text="未选择任何文件，请选择正确的文件") ....

这段代码运用了什么模型from collections import Counter all_outliers=[] numeric_features = train.dtypes[train.dtypes != 'object'].index for feature in numeric_features: try: outs = detect_outliers(train[feature], train['SalePrice'],top=5, plot=False) except: continue all_outliers.extend(outs)

这段代码并没有运用具体的机器学习模型，它主要是使用了Python中的一些数据结构和函数来处理数据。首先，引入了collections模块中的Counter类，以便后续统计异常值的数量。接着，使用了train.dtypes[train....

def preprocess_data(self): if not self.data.empty: # 忽略warning warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning) # 复制数据集 processed_data = self.data.copy() # 处理字符串列 string_columns = processed_data.select_dtypes(include=['object']).columns for column in string_columns: processed_data[column] = processed_data[column].str.split(';').apply(lambda x: [float(val) for val in x]) # 处理数值列 numeric_columns = processed_data.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns imputer = SimpleImputer(strategy='mean') processed_data[numeric_columns] = imputer.fit_transform(processed_data[numeric_columns]) # 处理异常值 isolation_forest = IsolationForest(contamination=0.05) outliers = isolation_forest.fit_predict(processed_data[numeric_columns]) processed_data = processed_data[outliers != -1] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() processed_data[numeric_columns] = scaler.fit_transform(processed_data[numeric_columns]) # 创建一个新窗口来显示处理后的数据集 top = tk.Toplevel(self.master) top.title("处理后的数据集") # 创建用于显示处理后的数据集的表格 table = tk.Text(top) table.pack() # 将处理后的数据集转换为字符串并显示在表格中 table.insert(tk.END, str(processed_data)) table.config(state=tk.DISABLED) else: self.path_label.config(text="请先导入数据集")

这段代码是用于数据预处理的，主要包括以下步骤： 1. 处理字符串列：将字符串列按分号拆分为多个数值，并将每个数值转换为 float 类型。 2. 处理数值列：使用均值填充缺失值。 3. 处理异常值：使用孤立森林算法...

def outliers_proc(data, col_name, scale = 3): # data：原数据 # col_name：要处理异常值的列名称 # scale：用来控制删除尺度的 def box_plot_outliers(data_ser, box_scale): iqr = box_scale * (data_ser.quantile(0.75) - data_ser.quantile(0.25)) # quantile是取出数据对应分位数的数值 val_low = data_ser.quantile(0.25) - iqr # 下界 val_up = data_ser.quantile(0.75) + iqr # 上界 rule_low = (data_ser < val_low) # 筛选出小于下界的索引 rule_up = (data_ser > val_up) # 筛选出大于上界的索引 return (rule_low, rule_up),(val_low, val_up) data_n = data.copy() data_series = data_n[col_name] # 取出对应数据 rule, values = box_plot_outliers(data_series, box_scale = scale) index = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0] | rule[1]] # 先产生0到n-1，然后再用索引把其中处于异常值的索引取出来 print("Delete number is {}".format(len(index))) data_n = data_n.drop(index) # 整行数据都丢弃 data_n.reset_index(drop = True, inplace = True) # 重新设置索引 print("Now column number is:{}".format(data_n.shape[0])) index_low = np.arange(data_series.shape[0])[rule[0]] outliers = data_series.iloc[index_low] # 小于下界的值 print("Description of data less than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) index_up = np.arange(data_series.shape[0])[rule[1]] outliers = data_series.iloc[index_up] print("Description of data larger than the lower bound is:") print(pd.Series(outliers).describe()) fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize = (10,7)) ax1 = sns.boxplot(y = data[col_name], data = data, palette = "Set1", ax = axes[0]) ax1.set_title("处理异常值前") ax2 = sns.boxplot(y = data_n[col_name], data = data_n, palette = "Set1", ax = axes[1]) ax2.set_title("处理异常值后") return data_n代码每一行解析

这是一个用于处理异常值的函数，其输入为原始数据、要处理异常值的列名称和处理异常值的尺度。函数内部定义了一个嵌套函数 box_plot_outliers，用于通过箱型图的方法找出异常值的索引，并返回删除异常值后的数据、...

解释 for col in df.columns: outliers = df.loc[(df[col] < lower_bound[col]) | (df[col] > upper_bound[col]), col] if not outliers.empty: df.loc[(df[col] < lower_bound[col]) | (df[col] > upper_bound[col]), col] = df[col].mean()

这段代码是用来检测数据框 df 中每一列的异常值，并将其替换为该列的平均值。具体来说，对于每一列 col，代码首先计算该列的下限值 lower_bound 和上限值 upper_bound，然后使用 df.loc[(df[col] < lower_bound[col]...

age_preg_bar = px.box(risk_factor_df, x="age_cat", y="Num of pregnancies", color_discrete_sequence=["darkblue"], points="outliers", category_orders=["Teenager", "Twenties", "Thirties", "Forties", "Fifties", "Seventy and over"]) age_preg_bar.update_xaxes(title="Age Category") age_preg_bar.update_yaxes(title="Number of Pregnancies") age_preg_bar.update_layout(title="Distribution of number of pregnancies per age group") age_preg_bar.show()用pyecharts绘制代码

以下是使用pyecharts绘制类似的箱线图的代码： python from pyecharts.charts import Boxplot from pyecharts import options as opts import pandas as pd # 读入数据 risk_factor_df = pd.read_csv('risk_...

from collections import Counter def detect_outliers(df, n, features): outlier_indices = [] # iterate over features(columns) for col in features: # 1st quartile (25%) Q1 = np.percentile(df[col], 25) # 3rd quartile (75%) Q3 = np.percentile(df[col], 75) # Interquartile range (IQR) IQR = Q3 - Q1 # outlier step outlier_step = 1.5 * IQR # Determine a list of indices of outliers for feature col outlier_list_col = df[(df[col] < Q1 - outlier_step) | (df[col] > Q3 + outlier_step)].index # append the found outlier indices for col to the list of outlier indices outlier_indices.extend(outlier_list_col) # select observations containing more than 2 outliers outlier_indices = Counter(outlier_indices) multiple_outliers = list(k for k, v in outlier_indices.items() if v > n) return multiple_outliers Outliers_to_drop = detect_outliers(data, 0, list(data.columns)[-2:]) data = data.drop(Outliers_to_drop, axis=0).reset_index(drop=True) data

这段代码的作用是从Python的collections库中导入Counter，然后定义一个名为detect_outliers的函数，该函数需要传入三个参数：df、n和features。这个函数的作用是检测DataFrame中指定特征的离群值，并将它们的索引...

根据Kaggle提供的数据集包括北京、上海、广州、成都和沈阳的2010-2015的空气质量数据。每个城市的数据文件为CSV文件： BeijingPM20100101_20151231.csv ShanghaiPM20100101_20151231.csv GuangzhouPM20100101_20151231.csv ChengduPM20100101_20151231.csv ShenyangPM20100101_20151231.csv完成五城市污染状态五城市每个区空气质量的月度差异五城市每个区空气质量的季度差异使用机器学习和MindSpore等人工智能框架对未来5天后的PM2.5值进行预测根据以上信息完成需求分析及系统功能描述和功能详细设计的伪代码与实现

抱歉，这是一个非常复杂的需求，需要详细的系统设计和开发。在这里我只能提供一些大致的思路，无法提供完整的伪代码和实现。需求分析： 1. 数据预处理：读取CSV文件，清洗数据，处理缺失值、异常值等。 2. 空气...

oboxes = inliers_cloud.detect_planar_patches( RuntimeError: [Open3D Error] (class std::vector<class std::shared_ptr<class open3d::geometry::OrientedBoundingBox>,class std::allocator<class std::shared_ptr<class open3d::geometry::OrientedBoundingBox> > > cdecl open3d::geometry::PointCloud::DetectPlanarPatches(double,double,double,double,unsigned int64,const class open3d::geometry::KDTreeSearchParam &) const) D:\a\Open3D\Open3D\cpp\open3d\geometry\PointCloudPlanarPatchDetection.cpp:963: DetectPlanarPatches requires pre-computed normal vectors.

这个错误是由于在执行 detect_planar_patches 函数时，没有预先计算法向量导致的。detect_planar_patches 函数需要法向量作为输入来检测平面补丁。为了解决这个问题，你需要在调用 detect_planar_patches ...

for fea in numerical_fea: data_train = data_train[data_train[fea+'_outliers']=='正常值'] data_train = data_train.reset_index(drop=True)

It's possible that the dataset has been preprocessed prior to this code being run, with a separate step that identifies and labels outliers for each numerical feature. Without knowing more about the ...

解释下这段代码def remove_outliers(data): li = list(data['ACTIVE_ACCTS'].sort_values()[-3:].index) data['ACTIVE_ACCTS'][li] = int(data.drop(li)['ACTIVE_ACCTS'].mode()) li = list(data['NO_OF_ACCTS'].sort_values()[-4:].index) data['NO_OF_ACCTS'][li] = int(data.drop(li)['NO_OF_ACCTS'].mode()) li = list(data['OVERDUE_ACCTS'].sort_values()[-10:].index) data['OVERDUE_ACCTS'][li] = int(data.drop(li)['OVERDUE_ACCTS'].mode()) li = list(data['CURRENT_BALANCE'].sort_values()[-15:].index) data['CURRENT_BALANCE'][li] = int(data.drop(li)['CURRENT_BALANCE'].mode())

这是一个删除异常值的函数，它的作用是筛选出数据中一些极端值，然后将这些值替换为数据的众数。具体来说，函数会分别找出四个指标（ACTIVE_ACCTS, NO_OF_ACCTS, OVERDUE_ACCTS, CURRENT_BALANCE）中的极端值，然后...

X_train = np.array(pd.DataFrame(X_train).drop(outliers,axis=0)) y_train = np.array(pd.Series(y_train).drop(outliers,axis=0))详细解释每一句代码

1. X_train = np.array(pd.DataFrame(X_train).drop(outliers,axis=0)): 这行代码的作用是将 X_train 数据转换为 NumPy 数组并删除 outliers 中包含的行。具体来说，先使用 pd.DataFrame(X_train) 将 X_...

详细解释下属代码：###连续变量共线性检验（方差膨胀因子） from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor vif = [variance_inflation_factor(data.values, data.columns.get_loc(i)) for i in data.columns]

这段代码是用来进行连续变量的共线性检验，即计算每个变量的方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF）。在这段代码中，使用了statsmodels库中的variance_inflation_factor函数来计算方差膨胀因子。该...

运用了什么模型def detect_outliers(x, y, top=5, plot=True): lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=40, contamination=0.1) x_ =np.array(x).reshape(-1,1) preds = lof.fit_predict(x_) lof_scr = lof.negative_outlier_factor_ out_idx = pd.Series(lof_scr).sort_values()[:top].index if plot: f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6)) plt.scatter(x=x, y=y, c=np.exp(lof_scr), cmap='RdBu') plt.show() return out_idx outs = detect_outliers(train['GrLivArea'], train['SalePrice'],top=5) #got 1298,523 print(outs)

这段代码运用了Local Outlier Factor (LOF)模型来检测异常值。首先，定义了一个名为detect_outliers的函数，该函数接受三个参数：x表示特征，y表示目标变量，top表示需要检测的异常值数量。在函数内部，使用了...

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解释 for col in df.columns: outliers = df.loc[(df[col] < lower_bound[col]) | (df[col] > upper_bound[col]), col] if not outliers.empty: df.loc[(df[col] < lower_bound[col]) | (df[col] > upper_bound[col]), col] = df[col].mean()

for fea in numerical_fea: data_train = data_train[data_train[fea+'_outliers']=='正常值'] data_train = data_train.reset_index(drop=True)

X_train = np.array(pd.DataFrame(X_train).drop(outliers,axis=0)) y_train = np.array(pd.Series(y_train).drop(outliers,axis=0))详细解释每一句代码

详细解释下属代码：###连续变量共线性检验（方差膨胀因子） from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor vif = [variance_inflation_factor(data.values, data.columns.get_loc(i)) for i in data.columns]

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