df_combine['均摊营销费']=df_combine['营销费用']/(df_combine.groupby(['YEARMONTH','店铺','市场','listing_var'])['销售数量'].transform('sum'))*df_combine['销售数量']

时间: 2023-09-10 19:09:43 浏览: 117
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营销费用预算表

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你可以使用以下代码来计算"均摊营销费"： ``` df_combine['均摊营销费'] = df_combine['营销费用'] / df_combine.groupby(['YEARMONTH', '店铺', '市场', 'listing_var'])['销售数量'].transform('sum') * df_combine['销
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train_df = pd.read_csv('../input/train.csv') test_df = pd.read_csv('../input/test.csv') combine = [train_df, test_df] 转述成Rstudio

train_df <- read.csv("../input/train.csv") test_df <- read.csv("../input/test.csv") combine (train_df, test_df) 在这个示例中，我们使用了read.csv()函数分别读取了train.csv和test.csv两个文件，然后将...

if not exists( select* from INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS where TABLE_NAME = 'dict_bac_sample_contrast' and COLUMN_NAME ='samcon_mic_type') begin alter table dict_bac_sample_contrast add samcon_mic_type varchar(32); UPDATE dict_bac_sample_contrast SET dict_bac_sample_contrast.samcon_mic_type = (SELECT TOP 1 dict_combine.com_mic_type FROM dict_combine WHERE dict_bac_sample_contrast.samcon_combine_id = dict_combine.com_id AND com_del <> 1) WHERE dict_bac_sample_contrast.samcon_mic_type IS NULL ; end go

UPDATE dict_bac_sample_contrast SET dict_bac_sample_contrast.samcon_mic_type = (SELECT TOP 1 dict_combine.com_mic_type FROM dict_combine WHERE dict_bac_sample_contrast.samcon_combine_id = dict_combine...

total_obj_num_distance_dict = {10: 0, 20: 0, 50: 0, 100: 0, 'nocare': 0} tolerance_num_point = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.10: 0, 1000: 0} tolerance_num_vanish_point = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.10: 0, 1000: 0} tolerance_num_via_box = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.10: 0, 1000: 0} tolerance_num_combine = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.10: 0, 1000: 0} distance_error_sum_point = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.10: 0, 1000: 0} distance_error_sum_vanish_point = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.10: 0, 1000: 0} distance_error_sum_via_box = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.10: 0, 1000: 0} distance_error_sum_combine = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.10: 0, 1000: 0}整理代码

tolerance_num_combine_code = format_dict_code(tolerance_num_combine) distance_error_sum_point_code = format_dict_code(distance_error_sum_point) distance_error_sum_vanish_point_code = format_dict_code...

简化代码 total_obj_num_distance_dict = {10: 0, 20: 0, 50: 0, 100: 0, 'nocare': 0} tolerance_num_point = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.15: 0, 1000: 0} tolerance_num_vanish_point = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.15: 0, 1000: 0} tolerance_num_via_box = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.15: 0, 1000: 0} tolerance_num_combine = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.15: 0, 1000: 0} distance_error_sum_point = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.15: 0, 1000: 0} distance_error_sum_vanish_point = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.15: 0, 1000: 0} distance_error_sum_via_box = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.15: 0, 1000: 0} distance_error_sum_combine = {0.015: 0, 0.03: 0, 0.07: 0, 0.15: 0, 1000: 0}

tolerance_num_combine = tolerance_dict.copy() distance_error_sum_point = tolerance_dict.copy() distance_error_sum_vanish_point = tolerance_dict.copy() distance_error_sum_via_box = tolerance_dict.copy...

if __name__=="__main__" : # 上周一零点的时间 last_week_monday = datetime.datetime.combine( datetime.datetime.now().date() - datetime.timedelta(days=datetime.datetime.now().weekday() + 7), datetime.time(), ) # 本周一零点的时间 last_week_sunday = datetime.datetime.combine( datetime.datetime.now().date() - datetime.timedelta(days=datetime.datetime.now().weekday()), datetime.time(), )

然后，使用datetime.datetime.combine()将日期和时间（默认为零点）组合成一个datetime对象，得到上周一零点的时间。 接着，使用类似的方法获取本周一零点的时间。这次使用datetime.timedelta(days=datetime....

校正以下代码的语法错误 def encode_edge(self, mode, node_history, node_history_st, edge_type, neighbors, neighbors_edge_value, first_history_indices, batch_size): max_hl = self.hyperparams['maximum_history_length'] max_neighbors = 0 for neighbor_states in neighbors: max_neighbors = max(max_neighbors, len(neighbor_states)) edge_states_list = list() # list of [#of neighbors, max_ht, state_dim] for i, neighbor_states in enumerate(neighbors): # Get neighbors for timestep in batch if len(neighbor_states) == 0: # There are no neighbors for edge type # TODO necessary? neighbor_state_length = int( np.sum([len(entity_dims) for entity_dims in self.state[edge_type[1]].values()]) ) edge_states_list.append(torch.zeros((1, max_hl + 1, neighbor_state_length), device=self.device)) else: edge_states_list.append(torch.stack(neighbor_states, dim=0).to(self.device)) # if self.hyperparams['edge_state_combine_method'] == 'sum': # Used in Structural-RNN to combine edges as well. op_applied_edge_states_list = list() for neighbors_state in edge_states_list: op_applied_edge_states_list.append(torch.sum(neighbors_state, dim=0))#torch.sum combined_neighbors = torch.stack(op_applied_edge_states_list, dim=0) # 获取combined_neighbors的第一个维度，代表邻接边的总数 combined_neighbors_0 = combined_neighbors.shape[0] # 创建全零矩阵s_next，形状为[batch_size, max_neighbors, combined_neighbors_0] s_next = torch.zeros((batch_size, max_neighbors, combined_neighbors_0), device=self.device) # 为s_next矩阵中每一行赋值为对应的combined_neighbors # for b in range(batch_size): # s_next[b, :len(neighbors[b]), :] = combined_neighbors[first_history_indices[b]] for i in range(batch_size): s_next[0, i, :] = batch_size[:] for i in range(max_neighbors): s_next[1, i, :] = max_neighbors[i, :] for i in range(combined_neighbors.shape[0]): s_next[2, i, :] = combined_neighbors

代码中缺少冒号，不是合法的 Python 代码。正确的代码应该是这样的： def encode_edge(self, mode, node_history, node_history_st, edge_type, neighbors, neighbors_edge_value, first_history_indices, ...

import pandas as pd # 读取 Excel 文件的所有工作表 excel_file = pd.ExcelFile(r'C:\Users\wy123\Desktop\Excel\s1.xlsx') dfs = [] for sheet_name in excel_file.sheet_names: df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name) dfs.append(df) # 合并所有工作表 combine

这段代码实现的功能是读取 Excel 文件中的所有工作表，并将它们合并成一个 DataFrame 对象。具体来说，它首先使用 Pandas 库中的 ExcelFile 函数读取 Excel 文件，然后通过遍历所有工作表的方式，使用 read_excel...

import os import pandas as pd import time while True: start = time.perf_counter() def get_txt_files(folder_path): files = [] try: for root, dirs, filenames in os.walk(folder_path): for filename in filenames: if filename.endswith(".txt"): files.append(os.path.abspath(os.path.join(root, filename))) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) return files def combine_txt_files(txt_files): content = "" try: for txt_file in txt_files: with open(txt_file, "r") as f: content += f.read() except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) return content def write_combined_content_to_file(content, file_path): try: with open(file_path, "w") as f: f.write(content) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) def txt_to_excel(txt_file, excel_file): try: df = pd.read_csv(txt_file, delimiter="\t", header=None) df.to_excel(excel_file, index=False, header=None) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) if __name__=="__main__": folder_path="Z:\看板v2" txt_files=get_txt_files(folder_path) combined_content=combine_txt_files(txt_files) combined_file_path="D:\\測試log\\TXT合1并.txt" write_combined_content_to_file(combined_content,combined_file_path) excel_file_path="D:\\測試log\\123.xlsx" txt_to_excel(combined_file_path,excel_file_path) end = time.perf_counter() print('運行時間為:{}秒'.format(end-start)) time.sleep(30)

这是一段 Python 代码，主要功能是将指定文件夹中的所有 .txt 文件合并为一个文件，并将合并后的内容转换为 Excel 文件。 首先使用 os.walk 函数获取指定文件夹中所有的 .txt 文件路径，然后使用 open 函数读取...

from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from imblearn.combine import SMOTETomek from sklearn.metrics import auc, roc_curve, roc_auc_score from sklearn.feature_selection import SelectFromModel import pandas as pd import numpy as np import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix #1、数据输入 df_table_all = pd.read_csv(r"D:\trainafter.csv",index_col=0) #2、目标和特征区分 X = df_table_all.drop(["Y"],axis=1).values Y = np.array(df_table_all["Y"]) #3、按比例切割数据 X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=0) #4、样本平衡， st= SMOTETomek() X_train_st,Y_train_st = st.fit_resample(X_train,Y_train) #4、特征选择： #创建特征选择模型 sfm = SelectFromModel(LogisticRegression(penalty='l1',C=1.0,solver="liblinear")) #训练特征选择模型 sfm.fit(X_train,Y_train) #讲数据转换，剩下重要的特征 X_train_tiny = sfm.transform(X_train) X_test_tiny = sfm.transform(X_test) #5、创建模型 model = LogisticRegression(penalty='l1',C=1.0,solver="liblinear") model.fit(X_train_st_tiny,Y_train_st) #6、预测 y_pred = model.predict_proba(X_test_st_tiny) y_cate = model.predict(X_test_st_tiny) c=confusion_matrix(Y_test,y_cate) print(c) def report_auc(y_true,y_prob,title,out_name="",lw=2): fpr,tpr,_=roc_curve(y_true,y_prob,pos_label=1) print(fpr) print(tpr) plt.figure() plt.plot(fpr,tpr,color="darkorange",lw=lw,lable="ROC curve") plt.plot([0,1],[0,1],color="yellow",lw=lw,linestyle="--") plt.xlim([0,1]) plt.ylim([0,1.05]) plt.title(title) plt.legend(loc='lower right') plt.show(0) plt.savefig(r"d:\LR"+out_name,dpi=800) plt.close("all") report_auc(Y_test,y_pred[:,1],"Logistic with L1 panetly",'LG')

这段代码是用于机器学习中的分类问题，主要使用了scikit-learn库中的一些模块和函数，包括metrics、model_selection、linear_model、feature_selection等。其中，LogisticRegression是用于逻辑回归模型的，...

請你幫我解釋 if __name__=="__main__": folder_path="Z:\看板v2" txt_files=get_txt_files(folder_path) combined_content=combine_txt_files(txt_files) combined_file_path="D:\\測試log\\TXT合1并.txt" write_combined_content_to_file(combined_content,combined_file_path) excel_file_path=r"\\pcq-smt-ftp01\smt$\CQ SMT-單板測試課\6.制程組--Junliang\看板源數據\治具NTF\\122.xlsx" txt_to_excel(combined_file_path,excel_file_path)

combine_txt_files 是另一个函数，用于将这些 txt 文件合并成一个字符串。 接着，combined_file_path 是一个存储合并后的 txt 文件的路径，write_combined_content_to_file 是一个函数，用于将合并后的字符串写入到...

for i in train_id: name, label = data[str(i)].split(',') train_img_list.append(name) train_labels.append(label) train_data_path = list(map(lambda x: os.path.join(datapath_read, 'image_combine/' + x + '.png'), train_img_list)) train_files = pd.DataFrame({"filename": train_data_path, "label": train_labels})

这段代码是一个数据处理过程，根据给定的train_id列表，从data中获取对应的数据，并将数据保存到train_img_list和train_labels列表中。然后，通过使用map()函数和lambda表达式，将train_img_list中的...

使用tesseract训练字库，在生成.tr文件时报错“Error:Assert failed:in file ../../../../../src/ccmain/applybox.cpp, line 317”

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修改这段代码function elites = select_elites(population, F_combine, population_size,combine_crowding_distance) elites = []; % 从前沿层数低到高依次选取精英个体 for i = 1:length(F_combine) front = F_combine{i}; % 如果精英个体数量已经达到种群规模，停止选择 if size(elites,1) + length(front) > population_size break; end % 选择当前前沿中的所有个体作为精英 elites = [elites; population(front,:)]; % end % 如果精英个体数量不足种群规模，用拥挤度分配算法选择剩余个体 if length(elites) < population_size remaining_pop = population(~ismember(population, elites)); %按照拥挤度排序 remaining_pop = crowding_distance_sort(remaining_pop, combine_crowding_distance); elites = [elites; remaining_pop(1:population_size - length(elites))]; end end中的问题并给出修改结果

function elites = select_elites(population, F_combine, population_size, combine_crowding_distance) elites = []; % 从前沿层数低到高依次选取精英个体 for i = 1:length(F_combine) front = F_combine{i}; ...

function elites = select_elites(population, F_combine, population_size, combine_crowding_distance) elites = []; % 从前沿层数低到高依次选取精英个体 i = 1; front = F_combine{1}; while size(elites,1) < population_size elites = [elites; population(front,:)]; i = i+1; front = F_combine{i}; end if size(elites,1) > population_size b = size(elites,1) - population_size; [~,index] =sort(combine_crowding_distance(front)); index_sel = index(1:b); elites(index_sel,:)=[]; end修改这段代码，令其完成当size(elites,1) = population_size时跳出循环

function elites = select_elites(population, F_combine, population_size, combine_crowding_distance) elites = []; % 从前沿层数低到高依次选取精英个体 i = 1; front = F_combine{1}; while size(elites,...

select a.event_name,count(a.id) as 数量,CONVERT(BIGINT,COUNT(A.ID)/count(b.id)) AS 发生率 from hd_dialysis_event a,hd_treatment b where a.treatment_id=b.id and a.record_time>=@a_begin_date and a.record_time<=@a_end_date and b.traetment_date>=@a_begin_date and b.traetment_date<=@a_end_date group by a.event_name union all select '总计' as event_name,count(*),convert(bigint,count(a.id)/count(b.id)) 发生率 from hd_dialysis_event a ,hd_treatment a_begin_date where a.treatment_id=b.id and a.record_time >=@a_begin_date and a.record_time<=@a_end_date and b.traetment_date>=@a_begin_date and b.traetment_date<=@a_end_date

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我要把feature_type_mean放在横轴其他位置，请增加代码，#这种初始化操作可以用来创建一个空的数据结构，用于后续存储和填充数据。在这种情况下，DataFrame的所有元素被初始化为0，准备接收进一步的数据填充。 filter_features = pd.DataFrame(0, index=filter_names, columns=feature_type_names, ) for key in c: for filter_name in filter_names: for feature_type_name in feature_type_names: if filter_name in key and feature_type_name in key: # print(filter_name, feature_type_name, key, c[key]) filter_features.loc[filter_name, feature_type_name] += c[key] filter_features['filter_mean'] = filter_features.mean(axis = 1) filter_features.loc['feature_type_mean'] = filter_features.mean(axis = 0) # %% plt.figure(figsize=(8, 12), dpi=300) sns.set_style('white', {'font.sans-serif': ['simsun', 'Times New Roman'], "size": 6}) ax = sns.heatmap(filter_features, # .apply(np.log1p), #vmin=5, vmax=17, fmt=".3f", annot=False, cmap="YlOrBr",#"vlag",#"YlOrBr", # cmap="RdBu_r", annot_kws={"size": 6}, square=True ) # label_y = ax.get_yticklabels() # plt.setp(label_y, rotation=45) # label_x = ax.get_xticklabels() # plt.setp(label_x, rotation=45) # plt.tick_params(labelsize=6) plt.show()

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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

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