pc_represent_fund_merge_out=pc_represent_fund_merge_out.style.highlight_null(null_color='orange') 'Styler' object is not subscriptable

时间: 2024-03-15 17:46:43 浏览: 137
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GuPiaoLSTM.zip_insided92_represent966_stock deep learning_股票_股票人

这个错误是因为你正在尝试对一个 `Styler` 对象进行索引，而 `Styler` 对象是不支持索引的。如果你想要对 `Styler` 对象进行索引，你需要先将其转换为 `DataFrame` 对象。例如： ``` pc_represent_fund_merge_out = pc_represent_fund_merge_out.style.highlight_null(null_color='orange').data ``` 这样，你就可以对 `pc_represent_fund_merge_out` 进行索引了。
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pc_represent_celue_merge_out.reset_index(['org_id', 'org_full_name', 'fund_type_strategy_level1', 'fund_type_strategy_level2', '新逻辑策略所在产品数', '3.0策略所在产品数']) 'Requested level (org_id) does not match index name (None)'

这个问题通常出现在 Pandas 中，...然后再使用 df.reset_index(['org_id', 'org_full_name', 'fund_type_strategy_level1', 'fund_type_strategy_level2', '新逻辑策略所在产品数', '3.0策略所在产品数']) 重置索引。
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下面 tensorflow代码转化为paddlepaddle2.2.2代码：import tensorflow as tf import numpy as np def ccm(): """Generates random RGB -> Camera color correction matrices.""" # Fixed XYZ -> Camera CCM. cam2xyz = [[0.4679,0.2145,0.3176],[0.1433,0.8236,0.0331],[0.0003,-0.3607,1.3604]] xyz2cam = tf.convert_to_tensor(np.linalg.inv(np.array(cam2xyz)),dtype = np.float32) # Multiplies with RGB -> XYZ to get RGB -> Camera CCM. rgb2xyz = tf.to_float([[0.4124564, 0.3575761, 0.1804375], [0.2126729, 0.7151522, 0.0721750], [0.0193339, 0.1191920, 0.9503041]]) rgb2cam = tf.matmul(xyz2cam, rgb2xyz) # Normalizes each row. rgb2cam = rgb2cam / tf.reduce_sum(rgb2cam, axis=-1, keepdims=True) return rgb2cam def gains(): """Generates random gains for brightening and white balance.""" # RGB gain represents brightening. rgb_gain = 1.0 # Red and blue gains represent white balance. red_gain = 1.0 / 0.5527 blue_gain = 1.0 / 0.4844 return rgb_gain, red_gain, blue_gain

"""Generates random RGB -> Camera color correction matrices.""" # Fixed XYZ -> Camera CCM. cam2xyz = np.array([[0.4679,0.2145,0.3176],[0.1433,0.8236,0.0331],[0.0003,-0.3607,1.3604]], dtype=np.float...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前，经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 代码，主要使用了 Pandas、NumPy、sklearn.cluster 等库实现了 DBSCAN 和 KMeans 聚类算法。代码读入了一个文件夹中的多个文件，每个文件都是 GPS 坐标点的经纬度信息，然后使用 DBSCAN 算法进行...

module inner_submod； input logic [9:-1][2:0] sub_input; output logic [9:-1][2:0] sub_output; assign sub_output = sub_input + 1; inner_submod submod1 { .sub_input(st2.st2[0].a), .sub_output(st2.st2[0].a) }; inner_submod submod2 { .sub_input(st2.st2[0].a), .sub_output(st2.st2[0].a) }; inner_submod submod3 { .sub_input(st2.st2[1].a), .sub_output(st2.st2[1].a) }; endmodule module test_top; typedef struct packed { logic [9:-1][2:0] a; } ST1; typedef packed struct { ST1 st1; ST1 st2[2:0]; } ST2; initial begin ST2 st2 = '{ 2'b01, {3'b1, 3'b0, 12'b1} }; $display("st2:%s", st2); end endmodule when compiled by vcs, it reports Error-[UTOPN] Unknown type or port name The type name 'inner_submod' is unknown, or the identifier 'submod1' has not been listed as a port, or the declaration might represent an instance missing parentheses. "sc_assignment_pattern_041.sv',20 Source info: inner_submod submod1{ Error-[SE] Syntax error Following verilog source has syntax error: "sc_assignment_pattern_041.sv", 20 how should I fix these 2 errors? thanks a lot

There are a few issues with the code that need to be fixed. Firstly, in the definition of the inner_submod module, the semicolon after the module name should be removed. Secondly, the module ...

out=np.squeeze(out,axis=0)

In this case, the 'out' array is being squeezed along the first axis, which typically represents the batch size in deep learning applications. This suggests that the original array had a batch ...

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This line of code converts the data type of the NumPy array 'out' to an unsigned 8-bit integer (uint8). This is a common data type used to represent pixel values in image processing. The conversion ...

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = data[:, :, :400] print(file_path) # np.savetxt('reshape_data.txt', data_crop, delimiter=',') range_x, range_y, range_z = data_crop.shape x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] C++ Eigen::Tensor

Eigen::Tensor is a C++ library for tensor operations, developed by the Eigen ... Eigen::Tensor is particularly useful for machine learning applications, where tensors are commonly used to represent data.

import tensorflow as tf ## create a graph g = tf.Graph() # 此处替换掉placeholder，是因为 "placeholder" 不再是 TensorFlow 的一部分了。在 TensorFlow 2.0 中， # 它已被弃用，并被 tf.compat.v1.placeholder 替换。在新版本中建议使用tf.function和tf.Tensor来完成相同的功能. with g.as_default(): # x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, # shape=(None), name='x') x = tf.Tensor(dtype=tf.float32, shape=(None), name='x') w = tf.Variable(2.0, name='weight') b = tf.Variable(0.7, name='bias') z = w*x + b init = tf.global_variables_initializer() ## create a session and pass in graph g with tf.Session(graph=g) as sess: ## initialize w and b: sess.run(init) ## evaluate z: for t in [1.0, 0.6, -1.8]: print('x=%4.1f --> z=%4.1f'%( t, sess.run(z, feed_dict={x:t})))

Inside the graph, a TensorFlow Tensor object is created to represent the input variable x. Note that the tf.placeholder() function is replaced with tf.Tensor() because tf.placeholder() is ...

sns.color_palette()

As an AI language model, I do not have access to the sns.color_palette() function. However, I can provide you with some information about it. The sns.color_palette() function is a method in the ...

error: (-215:Assertion failed) _src.dims() == 2 && _src.type() == CV_32FC3 in function 'cv::TonemapImpl::process'

In OpenCV, most functions that operate on images or matrices expect them to have two dimensions, which typically represent the height and width of the image or matrix. If the input has a different ...

pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))

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