[np.False_] 怎样变成False

时间: 2024-09-15 12:02:48 浏览: 57
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Python pandas.DataFrame 找出有空值的行

在Python中,`np.False_` 并不是一个内置的关键字或者函数,可能是对NumPy库中数据类型的一个误解。在NumPy中,布尔类型的数据通常通过`numpy.bool_`来表示,而`np.False_`可能是指向这个类型的实例或者别名。 如果你的目的是将一个NumPy布尔类型的实例设置为`False`,这取决于你是如何定义或者获取这个值的。通常,NumPy的布尔值与Python的内置布尔值`True`和`False`在逻辑上是等价的。 - 如果你已经有了一个NumPy布尔类型的变量`var`,你可以直接将其赋值为`False`: ```python var = np.False_ var = False ``` - 如果你是想创建一个新的布尔数组,并希望其中的元素为`False`,可以使用如下方式: ```python import numpy as np false_array = np.array([False, False, False]) ``` 请注意,NumPy提供了多种方式来表示布尔值,包括`np.bool_`,`np.bool8`等,但最简单和直接的方式就是直接使用Python的`False`。
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写出下列代码可以实现的效果:def Normalization(Array): # 数组归一化到0~1 min = np.min(Array) max = np.max(Array) if max - min == 0: return Array else: return (Array - min) / (max - min) Device = torch.device("cuda:0") # GPU加速 #实例化UNET模型,定义输入和输出通道数,初始化特征数和激活函数 Unet = UNet(in_channels=3, out_channels=1, init_features=4, WithActivateLast=True, ActivateFunLast=torch.sigmoid).to( Device) #加载预训练权重 Unet.load_state_dict(torch.load(os.path.join('0700.pt'), map_location=Device)) # 将权重作为素材,提升预测的效果 Unet.eval() #验证模式 torch.set_grad_enabled(False) # 将梯度除外 InputImgSize = (128, 128)#定义输入图片尺寸 rospy.init_node('dete',anonymous=True) #ros初始化节点 cvBridge=CvBridge() ark_contrl= AckermannDrive() #实例化阿克曼消息 #定义数据预处理变换 ValImgTransform = transforms.Compose([ transforms.Resize(InputImgSize), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.46], std=[0.10]),]) # 把数据作为素材送去变形,全部变为tensor reached = False#到达标志位 done = False#完成标志位 color = True#颜色标志位 old_angle = 0#角度清零 Dist = np.array([-0.31835, 0.09464, 0.00097, -0.00028, 0.00000], dtype=np.float32) K = np.array([[ 393.77343 , 0.9925 , 320.28895], [ 0, 526.74596 , 249.73700], [ 0, 0, 1]], dtype=np.float32)#相机内参 H = np.array([[ -0.47188088, -2.00515086, 673.7630132], [ 0.04056235, 0.00548473, -246.8003057], [ 0.00015475, -0.00404723, 1. ]])#透视变换矩阵

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Model, Input from keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense from keras.optimizers import Adam # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) # 将数据转换为Numpy数组 data = data.values # 定义输入形状 input_shape = (data.shape[1], 1) # 定义深度残差网络 def residual_network(inputs): # 第一层卷积层 x = Conv1D(32, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(32, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(32, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dense(data.shape[1], activation="linear")(x) outputs = Add()([x, inputs]) return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 训练模型 model.fit(data[..., np.newaxis], data[..., np.newaxis], epochs=100) # 预测数据 predicted_data = model.predict(data[..., np.newaxis]) predicted_data = np.squeeze(predicted_data) # 可视化去噪前后的数据 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 8)) for i in range(3): axs[i].plot(data[:, i], label="Original Signal") axs[i].plot(predicted_data[:, i], label="Denoised Signal") axs[i].legend() plt.savefig("denoised_signal.png") # 将去噪后的数据保存为CSV文件 df = pd.DataFrame(predicted_data, columns=["x", "y", "z"]) df.to_csv("denoised_data.csv", index=False)报错为Traceback (most recent call last): File "G:\project2\main.py", line 51, in <module> model.fit(data[..., np.newaxis], data[..., np.newaxis], epochs=100) File "G:\python\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1154, in fit batch_size=batch_size) File "G:\python\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 621, in _standardize_user_data exception_prefix='target') File "G:\python\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py", line 145, in standardize_input_data str(data_shape)) ValueError: Error when checking target: expected add_6 to have shape (3, 3) but got array with shape (3, 1)

将下面python代码转为MATLAB格式import pandas as pd import numpy as np # 假设数据存储在名为 data.csv 的文件中 data = pd.read_excel("合并数据.xlsx") # 删除质量等级列,因为它是分类变量,不适用于线性插值 data = data.drop(columns=["质量等级"]) # 检查缺失值的情况 print("缺失值统计:") print(data.isnull().sum()) # 使用线性插值填充缺失值 data.interpolate(method='linear', inplace=True) # 再次检查缺失值的情况 print("\n填充缺失值后的统计:") print(data.isnull().sum()) # 对数据进行异常值检测和处理 def detect_outliers(data, columns, threshold=1.5): for column in columns: q1 = data[column].quantile(0.25) q3 = data[column].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower_bound = q1 - threshold * iqr upper_bound = q3 + threshold * iqr outliers = data[(data[column] < lower_bound) | (data[column] > upper_bound)] print(f"{column} 异常值数量:{len(outliers)}") # 将异常值替换为缺失值 data[column] = data[column].apply(lambda x: np.nan if (x < lower_bound) or (x > upper_bound) else x) # 检测并处理异常值 numeric_columns = ['AQI', 'PM10', 'O3', 'SO2', 'PM2.5', 'NO2', 'CO', 'V13305', 'V10004_700', 'V11291_700', 'V12001_700', 'V13003_700'] detect_outliers(data, numeric_columns) # 使用线性插值填充处理后的异常值(现已变为缺失值) data.interpolate(method='linear', inplace=True) # 将预处理后的数据保存到新的 CSV 文件 data.to_csv("preprocessed_data.csv", index=False)

python三维散点图动图代码( #要将三维散点图变成动画可使用 Matplotlib 库中的 FuncAnimation 类,将每组数据的前 i 个数据点逐步添加到图形中,从而创建一个动画效果: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib.animation import FuncAnimation # 三组数据 data1 = [(2000,40,30),(2001,78,58),(2002,124,83),(2003,211,145),(2004,218,159),(2005,290,214),(2006,323,207),(2007,359,199),(2008,283,181),(2009,272,181),(2010,300,193),(2011,257,144),(2012,340,205),(2013,364,225),(2014,357,217),(2015,394,248),(2016,472,200),(2017,803,245),(2018,1187,158),(2019,1526,118)] data2 = [(2000,345,153),(2001,488,253),(2002,678,423),(2003,737,374),(2004,1127,534),(2005,1252,602),(2006,1199,646),(2007,1249,688),(2008,1050,565),(2009,854,484),(2010,615,390),(2011,578,425),(2012,569,413),(2013,488,39),(2014,584,495),(2015,436,321),(2016,579,320),(2017,591,118),(2018,470,43),(2019,27,1)] data3 = [(2000,139,118),(2001,158,112),(2002,252,179),(2003,349,188),(2004,427,219),(2005,530,210),(2006,530,210),(2007,520,191),(2008,456,220),(2009,304,180),(2010,324,203),(2011,293,180),(2012,264,166),(2013,233,157),(2014,203,124),(2015,221,136),(2016,227,107),(2017,224,77),(2018,144,33),(2019,84,3)] # 创建三维坐标系 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 定义动画函数 def update(i): # 绘制散点图 ax.scatter([d[0] for d in data1[:i]], [d[1] for d in data1[:i]], [d[2] for d in data1[:i]], c='r', marker='o') ax.scatter([d[0] for d in data2[:i]], [d[1] for d in data2[:i]], [d[2] for d in data2[:i]], c='g', marker='o') ax.scatter([d[0] for d in data3[:i]], [d[1] for d in data3[:i]], [d[2] for d in data3[:i]], c='b', marker='o') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('年份') # 添加x轴标签 ax.set_ylabel('发明专利数量') # 添加y轴标签 ax.set_zlabel('降低成本专利数量') # 添加z轴标签 # 解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 字符显示正确,该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题 # 创建动画对象 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=range(1, 21), interval=500) # 显示动画 plt.show())怎么保存为动画呢

import numpy as np import cv2 class ColorMeter(object): color_hsv = { # HSV,H表示色调(度数表示0-180),S表示饱和度(取值0-255),V表示亮度(取值0-255) # "orange": [np.array([11, 115, 70]), np.array([25, 255, 245])], "yellow": [np.array([11, 115, 70]), np.array([34, 255, 245])], "green": [np.array([35, 115, 70]), np.array([77, 255, 245])], "lightblue": [np.array([78, 115, 70]), np.array([99, 255, 245])], "blue": [np.array([100, 115, 70]), np.array([124, 255, 245])], "purple": [np.array([125, 115, 70]), np.array([155, 255, 245])], "red": [np.array([156, 115, 70]), np.array([179, 255, 245])], } def __init__(self, is_show=False): self.is_show = is_show self.img_shape = None def detect_color(self, frame): self.img_shape = frame.shape res = {} # 将图像转化为HSV格式 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) for text, range_ in self.color_hsv.items(): # 去除颜色范围外的其余颜色 mask = cv2.inRange(hsv, range_[0], range_[1]) erosion = cv2.erode(mask, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) dilation = cv2.dilate(erosion, np.ones((1, 1), np.uint8), iterations=2) target = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=dilation) # 将滤波后的图像变成二值图像放在binary中 ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 在binary中发现轮廓,轮廓按照面积从小到大排列 contours, hierarchy = cv2.findContours( binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) if len(contours) > 0: # cv2.boundingRect()返回轮廓矩阵的坐标值,四个值为x, y, w, h, 其中x, y为左上角坐标,w,h为矩阵的宽和高 boxes = [ box for box in [cv2.boundingRect(c) for c in contours] if min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 10 < min(box[2], box[3]) < min(frame.shape[0], frame.shape[1]) / 1 ] if boxes: res[text] = boxes if self.is_show: for box in boxes: x, y, w, h = box # 绘制矩形框对轮廓进行定位 cv2.rectangle( frame, (x, y), (x + w, y + h), (153, 153, 0), 2 ) # 将绘制的图像保存并展示 # cv2.imwrite(save_image, img) cv2.putText( frame, # image text, # text (x, y), # literal direction cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, # dot font 0.9, # scale (255, 255, 0), # color 2, # border ) if self.is_show: cv2.imshow("image", frame) cv2.waitKey(1) # cv2.destroyAllWindows() return res if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(0) m = ColorMeter(is_show=True) while True: success, frame = cap.read() res = m.detect_color(frame) print(res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break

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