def match_dat(tarDF, time_idx): result = False count = 1 row = np.nan for idx, row in tarDF.iterrows(): timerr = (time_idx - idx) / np.timedelta64(1, 's') if (np.abs(timerr) <= TIM_ERR): result = True break
时间: 2024-02-16 20:28:13 浏览: 23
这段代码的作用是在目标数据框tarDF中查找与给定时间戳time_idx最接近的时间戳,并返回是否找到的结果。具体来说,它会遍历tarDF中的所有时间戳,计算该时间戳与给定时间戳之间的时间差timerr,并判断这个时间差是否小于等于一个给定的阈值TIM_ERR。如果找到了一个时间戳使得时间差小于等于阈值,那么返回True,否则返回False。其中,np.timedelta64(1, 's')表示一秒的时间差。
相关问题
怎么引用features(def __getitem__(self, idx): sample = self.data.iloc[idx] features = sample[:-1].values)
根据APA格式,可以在文中使用以下方式引用features:
According to the code, the features are extracted using the following line: "features = sample[:-1].values" (Author, Year, line number).
例如:
According to the code, the features are extracted using the following line: "features = sample[:-1].values" (Smith, 2021, line 25).
if torch.is_tensor(idx): idx = idx.tolist()
这段代码检查idx是否是一个Tensor对象,如果是的话,就将其转换为Python的list对象。
torch.is_tensor()是一个函数,用于判断给定的对象是否是一个Tensor对象。如果idx是一个Tensor对象,就会返回True,否则返回False。
在这个条件语句中,如果idx是一个Tensor对象,就执行idx.tolist(),将其转换为Python的list对象,并将转换后的结果重新赋值给idx。这样做的目的可能是为了在后续的代码中更方便地处理idx。
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