def target_percent(): trace = go.Pie(labels = ['健康样本','患病样本'], values = data['Outcome'].value_counts(), textfont=dict(size=12), opacity = 0.8, marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'], line=dict(color='#000000', width=3.0))) layout = dict(title = '样本构成',title_font=dict(size=20), title_x=0.49, title_y=0.95) fig = dict(data = [trace], layout=layout) py.iplot(fig) target_count() target_percent()

时间: 2024-01-21 11:02:23 浏览: 55
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kddcup.data_10_percent.zip_KDD训练法_kddcup matlab_kdd训练_site:www.p

这是一段 Python 代码，用于生成一个饼图，展示样本中健康和患病样本的比例。其中，`data`是一个数据集，`Outcome`是数据集中的一个特征，代表样本的分类。`go`、`trace`、`layout`、`py`都是在使用 Plotly 库时需要导入的模块或函数。这段代码的作用是可视化数据集中健康和患病样本的比例，以便更好地理解数据集的特征。
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rar

kddcup-data_10_percent_corrected.rar_KDD_KDD CUP99 _PCA KDD_TWZE

10 POURCENT DU KDD CUP99 MAIS A ANALYSER PAR PCA AVANT UTILISATION POUR CLASSIFICATION

def target_percent(): trace = go.Pie(labels = ['healthy','diabetic'], values = data['Outcome'].value_counts(), textfont=dict(size=15), opacity = 0.8, marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'], line=dict(color='#000000', width=1.5))) layout = dict(title = 'Distribution of Outcome variable') fig = dict(data = [trace], layout=layout) py.iplot(fig) p=sns.heatmap(data.corr(), annot=True,cmap ='hot')

其中，go.Pie()函数生成饼图，data['Outcome'].value_counts()是对数据中“Outcome”变量的统计，sns.heatmap()函数绘制热力图，data.corr()是对数据的相关性进行计算。这段代码的作用可能是展示数据的分布...

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)格式错误

order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current...

修改代码使其能动态调整分辨率 def run(self): self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('视频服务器已经启动...') print(f'\n工作地址是：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程视频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") cv2.namedWindow('Remote',cv2.WINDOW_AUTOSIZE) while True: cap = cv2.VideoCapture(0) # 动态调整画面分辨率 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) if width > 800: scale_percent = 50 # 缩小画面尺寸 new_width = int(width * scale_percent / 100) new_height = int(height * scale_percent / 100) frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA) while len(data)<payload_size: data+=conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data) < msg_size: data += conn.recv(81920) zframe_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frame_data = zlib.decompress(zframe_data) #解压数据 frame = pickle.loads(frame_data) #还原 cv2.imshow('Remote',frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF ==27: break

frame_data = zlib.decompress(zframe_data) #解压数据 frame = pickle.loads(frame_data) #还原 cv2.imshow('Remote',frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: break cap.release() cv2....

import psutil def gather(interval): interval = int(interval) # 获取进程名称为 "HPDemo" 的进程在指定时间段内的 CPU 使用率 def get_process_cpu_percent(process_name, interval): for process in psutil.process_iter(['name']): if process.info['name'] == process_name: cpu_percent = process.cpu_percent(interval=interval) return cpu_percent # 调用函数并传入进程名称和时间间隔 process_name = "HPDemo" # 替换为你要监测的进程名称 #interval = 1 # 时间间隔，单位为秒 cpu_usage = get_process_cpu_percent(process_name, interval) print(f"Process '{process_name}' CPU usage: {cpu_usage}%") if __name__ == '__main__': gather(sys.argv[1]) 执行报SyntaxError:invalid syntax

def get_process_cpu_percent(process_name, interval): for process in psutil.process_iter(['name']): if process.info['name'] == process_name: cpu_percent = process.cpu_percent(interval=interval) ...

self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x))

根据你给出的代码，这是一个使用 PyQt5 库编写的 GUI 程序，其中包含一个名为 DetThread 的线程类。在这段代码中，首先创建了一个 DetThread 的实例，然后获取了下拉框中选择的模型类型，设置了权重文件的路径和视频...

# yolov5 thread self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x))

- percent_length：进度条的最大值，用于计算当前识别进度的百分比； - send_raw：将原始视频帧图像传递给 show_image() 方法进行显示； - send_img：将经过模型识别后的图像传递给 show_image() 方法进行显示； - ...

cluster_labels = pd.DataFrame(cluster_labels_k, columns=['clusters']) df1 = pd.concat((df, cluster_labels), axis=1) clusters_percent = df1.groupby('clusters')['排名'].count().reset_index() clusters_percent['percent'] = clusters_percent.排名.map(lambda x:x/clusters_percent.排名.sum()) clusters_percent.columns = ['cluster','count','percent'] clusters_percent

首先，将聚类结果标签cluster_labels_k转换为一个DataFrame对象cluster_labels，并将列名设置为'clusters'。然后，使用concat函数将原始数据df和聚类标签cluster_labels按列合并成一个新的DataFrame对象df1。 接...

riqilang wu col_name = 'fee' bins = [0, 500, 1500, 3000, 5000, 10000] data[col_name+'_bins'] = pd.cut(data[col_name], bins=bins) df_count = data.groupby(col_name+'_bins')[col_name].count() df_percent = df_count / df_count.sum() * 100 wedges, texts, autotexts = axs[1].pie(df_percent, labels=df_percent.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90) axs[1].set_xlabel('Percent of fee')设置以上颜色为浅色，且字体为黑色。给出完整代码

wedges, texts, autotexts = axs[1].pie(df_percent, labels=df_percent.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90) # 设置颜色和字体 for text in texts: text.set_color('black') text.set_fontsize(14) for ...

def load_data(): global feature global label global feature_full global label_full feature=[] label=[] feature_full=[] label_full=[] file_path ='kddcup.data_10_percent_corrected_handled2.cvs' with (open(file_path,'r')) as data_from: csv_reader=csv.reader(data_from) for i in csv_reader: # print i label_list=[0]*23 feature.append(i[:36]) label_list[i[41]]=1 label.append(label_list)报错TypeError: list indices must be integers or slices, not str，怎么改

这个错误是因为列表索引必须是整数或切片，而不能是字符串。在你的代码中，i[41] 是一个字符串，不能直接用于索引列表。 根据你的代码，label_list 是一个长度为23的列表，用于存储标签。如果你想要将标签转换...

我的values中有三个元素，我想用三个元素做并排的两个饼图，它为什么报错了，我的代码: fig, axes = plt.subplots(figsize=(10,10),ncols=2) ax1,ax2=axes.ravel() values=[sum(bad_shot_list),sum(empty_shot_list),sum(noise_total_list)] bad_shot_list_num=[] empty_shot_list_num=[] for i in bad_shot_list: if i >0: bad_shot_list_num.append(i) for j in empty_shot_list: if j >0: empty_shot_list_num.append(j) print(bad_shot_list_num) print(len(bad_shot_list_num)) labels=["坏炮","丢炮","船噪音"] plt.subplot(1,2,1) patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"])## plt.figure(figsize=(10,10),dpi=100)## plt.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) plt.subplot(1,2,2) patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"]) plt.legend() plt.title("2023YC3D RMS level percent") plt.show()

patches,texts=ax1.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue","green"])## plt.subplot(1,2,2) patches,texts=ax2.pie(values,labels=labels,autopct="%.12f%%",colors=["red","blue",...

import tkinter as tkimport psutilimport GPUtil# 创建窗口root = tk.Tk()root.title("系统资源监控")root.geometry("400x200")# 创建标签cpu_label = tk.Label(root, text="CPU占用率：", font=("Arial", 12))cpu_label.pack(pady=10)gpu_label = tk.Label(root, text="GPU占用率：", font=("Arial", 12))gpu_label.pack()temp_label = tk.Label(root, text="GPU温度：", font=("Arial", 12))temp_label.pack(pady=10)# 获取GPU信息gpus = GPUtil.getGPUs()if len(gpus) > 0: gpu = gpus[0]else: gpu = None# 更新标签信息def update_labels(): # 获取CPU信息 cpu_percent = psutil.cpu_percent() cpu_label.config(text="CPU占用率：{}%".format(cpu_percent)) # 获取GPU信息 if gpu is not None: gpu_percent = gpu.load*100 gpu_label.config(text="GPU占用率：{}%".format(gpu_percent)) gpu_temp = gpu.temperature temp_label.config(text="GPU温度：{}℃".format(gpu_temp)) # 每隔1秒更新标签信息 root.after(1000, update_labels)# 启动更新标签信息的函数update_labels()# 运行窗口root.mainloop()修改这段代码，不用psutil库和GPUtil库

def update_labels(): # 获取CPU信息 cpu_percent = os.popen('top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk \'{print $2 + $4}\'').readline().strip() cpu_label.config(text="CPU占用率：{}%".format(cpu_percent)) # ...

for j in range(3,40): set_k = j data_x = data.iloc[set_k:-1, 1:] # 滞后一天的股票数据 data_x.index = range(data_x.shape[0]) # 重置索引 new_columns = ['volume_1', 'open_1', 'high_1', 'low_1', 'close_1', 'chg_1', 'percent_1', 'turnoverrate_1','amount_1','sentiment_score_avg_1'] data_x.columns = new_columns # 重置列名 for i in range(2, set_k): data_x_i = data.iloc[set_k + 1 - i:-i, 1:] data_x_i.index = range(data_x_i.shape[0]) # 重置索引 new_columns = ['volume_{}'.format(i), 'open_{}'.format(i), 'high_{}'.format(i), 'low_{}'.format(i), 'close_{}'.format(i), 'chg_{}'.format(i), 'percent_{}'.format(i), 'turnoverrate_{}'.format(i), 'amount_{}'.format(i), 'sentiment_score_avg_{}'.format(i)] data_x_i.columns = new_columns data_x = pd.concat([data_x, data_x_i], axis=1)

然后，代码使用concat函数将data_x_i和data_x按列方向合并，并将结果存储在名为data_x的数据框中。 通过这些操作，代码将原始数据转化为了适合进行机器学习模型训练的格式，其中每个样本的特征数据包括当天及前面j-...

优化以下python代码import psutil import time def get_battery_percentage(): battery = psutil.sensors_battery() percentage = battery.percent if battery else None return percentage while True: battery_percentage = get_battery_percentage() if battery_percentage: print(f"当前电池电量：{battery_percentage}%") else: print("无法获取电池电量信息") time.sleep(10)

def get_battery_percentage(): battery = psutil.sensors_battery() percentage = battery.percent if battery else None return percentage battery_percentage = get_battery_percentage() while True: if ...

解释一下这段代码： def __init__(self): super(DetThread, self).__init__() self.weights = './yolov5s.pt' self.current_weight = './yolov5s.pt' self.source = '0' self.conf_thres = 0.25 self.iou_thres = 0.45 self.jump_out = False # jump out of the loop self.is_continue = True # continue/pause self.percent_length = 1000 # progress bar self.rate_check = True # Whether to enable delay self.rate = 100 self.save_fold = './result'

- percent_length：表示进度条长度，默认为1000。 - rate_check：表示是否开启延迟检测的标志，默认为True，即开启。 - rate：表示延迟的时间间隔（毫秒），默认为100毫秒。 - save_fold：表示检测...

def target_percent(): trace = go.Pie(labels = ['健康样本','患病样本'], values = data['Outcome'].value_counts(), textfont=dict(size=12), opacity = 0.8, marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'], line=dict(color='#000000', width=2.0)))如何将这段代码的标题设置在中央

trace = go.Pie(labels = ['健康样本', '患病样本'], values = data['Outcome'].value_counts(), textfont=dict(size=12), opacity = 0.8, marker=dict(colors=['lightskyblue', 'gold'], line=dict(color='#...
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在Spring AOP中，环绕通知（Around Advice）是一种强大的通知类型，它在方法执行前后提供完全的控制，允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知，你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类，并重写`invoke`方法。 参考资源链接：[Spring AOP：前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例，我们将通过Spring配置启用这个
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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。