school_df = school_df.dropna(thresh=len(school_df)*0.9, axis=1)

时间: 2024-05-19 11:15:58 浏览: 16
This line of code drops columns in the dataset 'school_df' that have missing values more than 10% of the total number of rows. The parameter 'thresh' indicates the minimum number of non-null values that a column should have to be retained, and 'axis=1' specifies that the operation should be applied across columns. This code helps in cleaning the dataset by removing irrelevant or incomplete columns.
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vm.swappiness=0 net.ipv4.ip_forward=1 net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1 net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=4096 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh2=6144 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh3=8192

这些是一些常见的Linux内核参数配置,用于优化网络和系统性能。具体含义如下: - vm.swappiness=0:这个参数控制系统在内存不足时使用交换空间的程度。将其设置为0可以减少系统使用交换空间的频率,提高性能。 - net.ipv4.ip_forward=1:这个参数用于启用IPv4数据包转发功能,允许Linux系统作为路由器转发IP数据包。 - net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1:这个参数用于启用iptables桥接模块,允许iptables对桥接的数据包进行过滤。 - net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1:这个参数用于启用ip6tables桥接模块,允许ip6tables对桥接的IPv6数据包进行过滤。 - net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=4096:这个参数用于设置ARP缓存清理的阈值。当ARP缓存中的条目数量超过该阈值时,系统将启动清理操作。 - net.ipv4.neigh.default.gc_thresh2=6144:这个参数是第二个清理阈值,当ARP缓存中的条目数量超过该阈值时,系统将进一步加大清理力度。 - net.ipv4.neigh.default.gc_thresh3=8192:这个参数是第三个清理阈值,当ARP缓存中的条目数量超过该阈值时,系统将以最大力度进行清理。 这些参数的具体配置需要根据系统需求和网络环境进行调整。请确保在修改这些参数之前了解其含义和潜在影响,并谨慎操作。

masked_image = cv2.bitwise_and(thresh, mask)

这行代码是使用 OpenCV 库中的 bitwise_and 函数对二值化图像 thresh 和掩膜 mask 进行按位与操作,生成一个新的二值化图像 masked_image。其中,二值化图像 thresh 用于表示目标物体的轮廓,掩膜 mask 用于将目标物体以外的区域进行遮挡。最终生成的 masked_image 是只有目标物体的轮廓部分被保留下来的二值化图像。

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param = {'num_leaves': 31, 'min_data_in_leaf': 20, 'objective': 'binary', 'learning_rate': 0.06, "boosting": "gbdt", "metric": 'None', "verbosity": -1} trn_data = lgb.Dataset(trn, trn_label) val_data = lgb.Dataset(val, val_label) num_round = 666 # clf = lgb.train(param, trn_data, num_round, valid_sets=[trn_data, val_data], verbose_eval=100, # early_stopping_rounds=300, feval=win_score_eval) clf = lgb.train(param, trn_data, num_round) # oof_lgb = clf.predict(val, num_iteration=clf.best_iteration) test_lgb = clf.predict(test, num_iteration=clf.best_iteration)thresh_hold = 0.5 oof_test_final = test_lgb >= thresh_hold print(metrics.accuracy_score(test_label, oof_test_final)) print(metrics.confusion_matrix(test_label, oof_test_final)) tp = np.sum(((oof_test_final == 1) & (test_label == 1))) pp = np.sum(oof_test_final == 1) print('accuracy1:%.3f'% (tp/(pp)))test_postive_idx = np.argwhere(oof_test_final == True).reshape(-1) # test_postive_idx = list(range(len(oof_test_final))) test_all_idx = np.argwhere(np.array(test_data_idx)).reshape(-1) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date'].map(date_map) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date_id'] + 1tmp_col = ['ts_code', 'trade_date', 'trade_date_id', 'open', 'high', 'low', 'close', 'ma5', 'ma13', 'ma21', 'label_final', 'name'] stock_info.iloc[test_all_idx[test_postive_idx]] tmp_df = stock_info[tmp_col].iloc[test_all_idx[test_postive_idx]].reset_index() tmp_df['label_prob'] = test_lgb[test_postive_idx] tmp_df['is_limit_up'] = tmp_df['close'] == tmp_df['high'] buy_df = tmp_df[(tmp_df['is_limit_up']==False)].reset_index() buy_df.drop(['index', 'level_0'], axis=1, inplace=True)buy_df['buy_flag'] = 1 stock_info_copy['sell_flag'] = 0tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_min+1) close1 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0] test_date_max = 20220829 tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_max) close2 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0]tmp_idx = (stock_info_copy['trade_date'] >= test_date_min) & (stock_info_copy['trade_date'] <= test_date_max) tmp_df = stock_info_copy[tmp_idx].reset_index(drop=True)from imp import reload import Account reload(Account) money_init = 200000 account = Account.Account(money_init, max_hold_period=20, stop_loss_rate=-0.07, stop_profit_rate=0.12) account.BackTest(buy_df, tmp_df, index_df, buy_price='open')tmp_df2 = buy_df[['ts_code', 'trade_date', 'label_prob', 'label_final']] tmp_df2 = tmp_df2.rename(columns={'trade_date':'buy_date'}) tmp_df = account.info tmp_df['buy_date'] = tmp_df['buy_date'].apply(lambda x: int(x)) tmp_df = tmp_df.merge(tmp_df2, on=['ts_code', 'buy_date'], how='left')最终的tmp_df是什么?tmp_df[tmp_df['label_final']==1]又选取了什么股票?

def cell_counter(image, min_area=20): """细胞计数""" # for s in image: df = pd.DataFrame() image =cv2.imread(image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) distance = ndi.distance_transform_edt(opening) coords = peak_local_max(distance, min_distance=9, footprint=np.ones((7, 7)), labels=opening) mask = np.zeros(distance.shape, dtype=bool) mask[tuple(coords.T)] = True markers, _ = ndi.label(mask) labels = watershed(-distance, markers, mask=opening, watershed_line=True) labels_area = [region.area for region in regionprops(labels) if region.area > min_area] cell_num = len(labels_area) print(cell_num) df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,cell_num)}, index=[0]), ignore_index=True) print(df) # return cell_num # df.to_excel('1.xlsx', index=False) if __name__ == '__main__': path = r'D:\0531test' slide_path = os.listdir(path) # df =pd.DataFrame(slide_path) # df.to_excel('1.xlsx',index=False) for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) for image in f: # print(s) # for s in images: # image_name = os.path.basename(s) # name = image_name.replace('.jpg','') # df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,name[:-8])}, index=[0]), ignore_index=True) cell_counter(image) # df.to_excel('1.xlsx',index=False)

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