a=vehspd.timestamps a=a.tolist()

时间: 2023-05-13 12:07:20 浏览: 183
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to.do-list

这是一个将 numpy 数组转换为 Python 列表的操作。您可以使用以下代码实现： ```python import numpy as np a = vehspd.timestamps a = np.array(a).tolist() ``` 其中，`vehspd.timestamps` 是一个 numpy 数组，`np.array(a).tolist()` 将其转换为 Python 列表。
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chrono:Nim的Chrono a Timestamps，Calendars和Timezones库

为nim计时，时间戳和时区库。 文档： : 在c和javascript中都可以使用！ 所有日历操作！ 仅包括您需要的时区和年份！哲学最低的构造块应该是单个float64的时间戳，而不是复杂的日历对象。 您应该存储时间戳并传输...

def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexP[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist()) # 计算base line,使振幅均值为0 baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,5)) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') index = np.where( ttlins==0)[0] if isplot==1: plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index[0]] #timestamps1.append(timestamps[index[0]]) #amplitudes=amplitudes1 #timestamps=timestamps1 if isplot==1: plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') if isplot==1: plt.show() return amplitudesA

这是一个Python函数，用于读取vxp文档中的信息，并计算出相应的呼吸曲线。函数接受三个参数：vxpPath（vxp文档的路径），scanTimes（扫描时间）和isplot（是否绘制呼吸曲线图）。函数首先打开vxp文档，读取其中的...

def getInjectionTime(vxpPath): with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 timestamps=[] ttlins=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) # 提取出束时刻的索引 index = np.where( ttlins==0)[0] # 初始出束时刻 injectionTime = timestamps[index[0]] return injectionTime

该函数会逐行读取文件，并将每一次扫描的开始时间和注射状态提取出来，存储在两个列表 timestamps 和 ttlins 中。然后，它使用 numpy 库将这两个列表转换为数组，并使用 np.where 函数在 ttlins 中查找...

# 从vxp文件中提取出束时间 def getInjectionTime(vxpPath): with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 timestamps=[] ttlins=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) # 提取出束时刻的索引 index = np.where( ttlins==0)[0] # 初始出束时刻 injectionTime = timestamps[index[0]] return injectionTime

时间信息被处理为秒数的形式，并存储在timestamps数组中。同时，ttlins数组存储了每一行的第五个元素，用于后续提取出束时刻的索引。 接下来，函数使用numpy库中的where()函数找到ttlins数组中值为0的元素的索引，...

baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ index = np.where(ttlins==0)[0] # print("index",index) # print("indexP",indexP) # print("indexZ",np.where( marks=='Z')) if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,20)) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): plt.subplot(len(times),1,i+1) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index0 = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index0[0]] plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') plt.show() return amplitudesA 这段代码跟在我给你发的上一个代码后面，请帮我解释一下它们一起是什么意思

这段代码实现了一个函数，该函数接受三个参数：ttlins，marks和scanTimes。ttlins是一个1D的数组，用于记录时间戳，marks是一个1D的字符串数组，用于标记时间戳的类型，scanTimes是一个2D的数组，记录了一些时间戳。...

TypeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_8036/2357256100.py in <module> 4 # 选择近4年的订单数据 5 df['提交日期'] = pd.to_datetime(df['提交日期']) # 将提交日期转换为日期时间格式 ----> 6 df = df[df['提交日期'].dt.year >= pd.to_datetime('2017-05-30') - 4] 7 df.head() C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx in pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__sub__() C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx in pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__add__() TypeError: Addition/subtraction of integers and integer-arrays with Timestamp is no longer supported. Instead of adding/subtracting n, use n * obj.freq

start_date = pd.to_datetime('2017-05-30') - pd.DateOffset(years=4) # 筛选出在起始日期之后的数据 df = df[df['提交日期'] >= start_date] # 继续进行后续的数据处理和分析 # ... 在上述代码中，我们...

time_col_float = np.array([float(pd.Timestamp(x).value) for x in time_col_str]) File "pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx", line 1698, in pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.__new__ File "pandas\_libs\tslibs\conversion.pyx", line 309, in pandas._libs.tslibs.conversion.convert_to_tsobject

timestamp_obj = pd.to_datetime(timestamp_str) 如果你的时间戳格式不是标准的日期时间格式，请查阅 Pandas 的文档，了解如何将其转化为 Pandas 的时间戳对象。另外，如果你的时间戳字符串中包含时区信息，请...

解释一下if SLAM_LOG.headtrack_Traj!=None: headtrack_traj_timestamps=SLAM_LOG.headtrack_Traj.timestamps headtrack_traj_xyz= SLAM_LOG.headtrack_Traj.positions_xyz headtrack_Traj_euler = SLAM_LOG.headtrack_Traj.get_orientations_euler(axes='sxyz') rows=np.where((headtrack_traj_timestamps>first_timeStamps)&(headtrack_traj_timestamps<last_timeStamps)) headtrack_traj_timestamps=headtrack_traj_timestamps[rows] headtrack_traj_xyz=headtrack_traj_xyz[rows] headtrack_Traj_euler=headtrack_Traj_euler[rows]

- 第五行rows=np.where((headtrack_traj_timestamps>first_timeStamps)&(headtrack_traj_timestamps<last_timeStamps))根据时间戳信息筛选出在指定时间范围内的头部追踪数据的行数，并将其保存到rows变量中。...

t1 = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamps[i-10]) OSError: [Errno 22] Invalid argument

timestamps.append(timestamp) except ValueError: pass # 对时间戳数据进行排序 timestamps.sort() # 计算时间差 for i in range(10, len(timestamps), 10): t1 = datetime.datetime.fromtimestamp...

if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,20)) amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): plt.subplot(len(times),1,i+1) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') # 出束 plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go')# 波峰 plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo')# 波谷 for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index0 = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index0[0]] plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') # CT扫描时间 plt.show()

在每个子图中，它使用plt.plot()函数绘制了原始数据timestamps和amplitudes的曲线，并使用不同的颜色和标记绘制了索引数组index、indexP和indexZ对应的数据点。 然后，它通过循环遍历scanTimes数组的...

dt = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp) OSError: [Errno 22] Invalid argument

This error occurs when the value ... You can use the time module to get the current Unix timestamp, or you can use a third-party library like arrow or pendulum to work with timestamps more easily.

pandas._libs.tslibs.timestamps.timestamp

pandas._libs.tslibs.timestamps.timestamp是Pandas库中的一个类，用于表示时间戳。它可以表示从197年1月1日00:00:00 UTC开始的秒数，精确到纳秒级别。在Pandas中，时间戳是一种常见的数据类型，用于处理时间序列...

class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'格式化字符串

要将 pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp 类型的时间戳对象格式化为字符串，你可以使用 strftime() 方法。以下是一个示例代码： python import pandas as pd timestamp = pd.Timestamp('2023-07-12T...

pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp转换成固定格式的字符串

可以使用strftime()方法将Timestamp对象转换成固定格式的字符串。 例如： python import pandas as pd # 创建一个Timestamp对象 ts = pd.Timestamp('2021-06-01 12:00:00') ...# 将Timestamp对象转换成固定...

df = df.reindex(pd.date_range(df.head(1).index[0], df.tail(1).index[0], freq='H'))

It then creates a new index using the "date_range" function from pandas, which generates a sequence of timestamps with a specified frequency ("H" for hourly in this case) between two given timestamps....

python 把 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'> 2022-04-22 00:00:00 改为np.datetime64格式

可以使用numpy的datetime64函数将Timestamp对象转换为np.datetime64格式，代码如下： python import numpy as np import pandas as pd ts = pd.Timestamp('2022-04-22 00:00:00') dt = np.datetime64(ts) ...

Implement time_per_word, which takes in times_per_player, a list of lists for each player with timestamps indicating when each player finished typing each word. It also takes in a list words. It returns a game with the given information. A game is a data abstraction that has a list of words and times. The times are stored as a list of lists of how long it took each player to type each word. times[i][j] indicates how long it took player i to type word j. For example, if times_per_player = [[1, 3, 5], [2, 5, 6]], the corresponding time attribute of the game would be [[2, 2], [3, 1]]. Timestamps are cumulative and always increasing, while the values in time are differences between consecutive timestamps. Be sure to use the game constructor when returning a game, rather than assuming a particular data format.

times is a list of lists that stores the time it took each player to type each word. To compute times, we first determine the number of players and the number of words. Then, we iterate over ...

import re import struct def extract_data_frames1(binary_data): pattern = b'' #帧头 pattern += b'(\x5A\x5A\x99\x66\x99\x66\x5A\x5A)' #通道号 pattern += b'(.{2})' #采样点数 pattern += b'(.{2})' #事件号 pattern += b'(.{4})' #触发时间戳 pattern += b'(.{8})' #采样长度信号求和 pattern += b'(.{8})' #波形峰值 pattern += b'(.{2})' #波形基线 pattern += b'(.{2})' #绝对触发阈值 pattern += b'(.{2})' #校验码 pattern += b'(.{2})' #其余十九个事件信息 pattern += b'(.{456})' for i in range(19): #触发时间戳 pattern += b'(.{8})' #采样长度信号求和 pattern += b'(.{8})' #波形峰值 pattern += b'(.{2})' #波形基线 pattern += b'(.{2})' #绝对触发阈值 pattern += b'(.{2})' #校验码 pattern += b'(.{2})' #帧尾 pattern += b'(\xAA\xAA\x99\x66\x99\x66\xAA\xAA)' data_frames = re.findall(pattern, binary_data) return data_frames 现在pattern已经写好，如何提取全部的触发时间戳并转换成可以阅读的数字的

extracted_timestamps.append(timestamp) return extracted_timestamps # 使用示例 binary_data = b'\x5A\x5A\x99\x66\x99\x66\x5A\x5A\x00\x01\x00\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x...

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