print(row["hbin"], herb_ids,target_ids)python如何将打印出的该结果存储zaicsv文件中

可以使用Python内置的CSV模块来实现将结果存储为CSV文件的功能。具体步骤如下：

1. 导入CSV模块：

import csv

2. 创建一个CSV文件并打开：

with open('result.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)

3. 将结果写入CSV文件中：

writer.writerow(['hbin', 'herb_ids', 'target_ids'])
writer.writerow([row["hbin"], herb_ids, target_ids])

4. 关闭CSV文件：

file.close()

完整代码如下：

import csv

# 创建CSV文件并打开
with open('result.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)

    # 写入表头
    writer.writerow(['hbin', 'herb_ids', 'target_ids'])
    # 写入数据
    writer.writerow([row["hbin"], herb_ids, target_ids])

# 关闭CSV文件
file.close()

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hbin = 10 for i in tqdm(data['WindNumber'].unique()): col = 'WindSpeed' cond = (data.WindNumber==i) & (data.label == 0) temp_df = data[cond] h_bins = pd.cut(temp_df.Power, np.arange(-1000, 3000, hbin)) temp_df['hbins'] = h_bins groups = [] for index,temp in temp_df.groupby("hbins"): if temp.shape[0]==0: continue iqr = temp[col].quantile(0.75) - temp[col].quantile(0.25) t1 = temp[col].quantile(0.25) - 1.5 * iqr t2 = temp[col].quantile(0.75) + 1.5 * iqr temp = temp[((temp[col]<t1) | (temp[col]>t2))] groups.append(temp) groups = pd.concat(groups).reset_index(drop = True) cond = (data.WindNumber==i) & (data.Time.isin(groups.Time)) data.loc[cond,'label'] = 3 cond = (data.WindNumber==1) vis_result_2D(data[cond],data[cond]['label'])详细解释

这段代码是对数据集中的每个风机进行处理，首先根据风机编号筛选数据，然后根据功率值将数据分为若干个区间，每个区间内的数据按照风速进行离群值检测，如果检测出离群值，则将对应的数据标记为异常（标签为3），最后将标记为异常的数据可视化展示。

具体解释如下：

1. `hbin = 10`：将功率值分为10个区间，每个区间的宽度为1000W。
2. `for i in tqdm(data['WindNumber'].unique()):`：循环遍历数据集中的所有风机。
3. `cond = (data.WindNumber==i) & (data.label == 0)`：根据风机编号和标签筛选数据，其中标签为0表示数据未被标记为异常。
4. `temp_df = data[cond]`：将筛选后的数据赋值给临时变量temp_df。
5. `h_bins = pd.cut(temp_df.Power, np.arange(-1000, 3000, hbin))`：根据功率值将数据分为若干个区间，并将区间标签赋值给 h_bins 变量。
6. `temp_df['hbins'] = h_bins`：将区间标签添加到数据集中。
7. `groups = []`：创建一个空列表，用于存储检测出的离群值数据。
8. `for index,temp in temp_df.groupby("hbins"):`：根据区间标签将数据分组，循环遍历每个区间。
9. `if temp.shape[0]==0:`：如果区间内没有数据，则跳过本次循环。
10. `iqr = temp[col].quantile(0.75) - temp[col].quantile(0.25)`：计算数据的四分位距。
11. `t1 = temp[col].quantile(0.25) - 1.5 * iqr`：计算下界阈值。
12. `t2 = temp[col].quantile(0.75) + 1.5 * iqr`：计算上界阈值。
13. `temp = temp[((temp[col]<t1) | (temp[col]>t2))]`：筛选出离群值数据，即风速小于下界阈值或大于上界阈值的数据。
14. `groups.append(temp)`：将检测出的离群值数据添加到 groups 列表中。
15. `groups = pd.concat(groups).reset_index(drop = True)`：将 groups 列表中的数据合并为一个数据集。
16. `cond = (data.WindNumber==i) & (data.Time.isin(groups.Time))`：根据风机编号和时间标记异常数据。
17. `data.loc[cond,'label'] = 3`：将标记为异常的数据标签设置为3。
18. `cond = (data.WindNumber==1)`：根据风机编号筛选数据。
19. `vis_result_2D(data[cond],data[cond]['label'])`：将标记后的数据可视化展示，其中 vis_result_2D 是一个自定义的函数。

python实现mfcc

MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients，梅尔频率倒谱系数) 是一种常用的音频特征提取方法，可以用于语音识别、音乐信息检索等领域。下面是一个简单的 Python 实现：

首先，我们需要导入一些库：

import numpy as np
from scipy.fftpack import dct
from scipy import signal

接下来，定义一个函数来实现 MFCC 特征提取：

def mfcc(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, numcep=13, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97, ceplifter=22):
    """
    Compute MFCC features from an audio signal.
    """
    # Pre-emphasis
    signal = signal - np.mean(signal)
    signal = np.append(signal[0], signal[1:] - preemph * signal[:-1])
    
    # Framing
    winlen = int(winlen * samplerate)
    winstep = int(winstep * samplerate)
    frames = signal[:len(signal) - winlen: winstep] * np.hamming(winlen)
    
    # Power spectrum
    pspec = np.abs(np.fft.rfft(frames, nfft))**2
    if highfreq is None:
        highfreq = samplerate / 2
    else:
        highfreq = min(highfreq, samplerate / 2)
    binfreq = np.fft.rfftfreq(nfft, 1/samplerate)
    bins = np.arange(nfilt + 2) / (nfilt + 1) * (highfreq - lowfreq) + lowfreq
    bwidth = bins[1:] - bins[:-1]
    
    # Filterbank
    fbank = np.zeros((nfilt, int(np.floor(nfft / 2 + 1))))
    for i in range(nfilt):
        low = bins[i]
        center = bins[i + 1]
        high = bins[i + 2]
        lbin = np.floor(low * nfft / samplerate) + 1
        cbin = np.floor(center * nfft / samplerate) + 1
        hbin = np.floor(high * nfft / samplerate) + 1
        fbank[i, int(lbin): int(cbin)] = (np.arange(cbin, int(lbin) - 1, -1) - lbin) / (cbin - lbin)
        fbank[i, int(cbin): int(hbin)] = (hbin - np.arange(cbin, hbin)) / (hbin - cbin)
    
    # Apply filterbank
    feat = np.dot(pspec, fbank.T)
    feat = np.where(feat == 0, np.finfo(float).eps, feat)
    feat = np.log(feat)
    
    # DCT
    feat = dct(feat, type=2, axis=1, norm='ortho')[:, :numcep]
    
    # Cepstral lifter
    lifter = 1 + (ceplifter / 2) * np.sin(np.pi * np.arange(numcep) / ceplifter)
    feat = feat * lifter
    
    return feat

其中，`signal` 是输入的音频信号，`samplerate` 是采样率，`winlen` 是窗口长度，`winstep` 是窗口步长，`numcep` 是 MFCC 的维度，`nfilt` 是滤波器组数，`nfft` 是 FFT 的长度，`lowfreq` 和 `highfreq` 是滤波器组的频率范围，`preemph` 是预加重系数，`ceplifter` 是 cepstral lifter 系数。

该函数的返回值是一个二维数组，每行表示一个音频帧的 MFCC 特征。你可以将这些特征作为输入用于下游任务，比如说语音识别。