lower_indices未定义
时间: 2023-07-14 11:02:12 浏览: 46
非常抱歉,我在代码中犯了一个错误。正确的代码应该是使用`lower_indices`而不是`upper_indices`来填充下三角。以下是修改后的代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 假设你的DataFrame名为df
# 将DataFrame转换为NumPy数组
array = df.to_numpy()
# 获取上三角的索引
upper_indices = np.triu_indices(array.shape[0], k=1)
# 获取下三角的索引
lower_indices = np.tril_indices(array.shape[0], k=-1)
# 将上三角的数字填充到下三角
array[lower_indices] = array[upper_indices]
# 将填充后的数组转换回DataFrame
filled_df = pd.DataFrame(array, columns=df.columns, index=df.index)
```
这样,`filled_df`就是将上三角的数字填充到下三角后的DataFrame。非常抱歉给你带来困扰,希望这次能解决你的问题。如果还有其他问题,请随时提问。
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function P = getP(histogram, h, w, bin_indices, grayscale_sequence) %GETP computes the scores given the histogram % query the hist for the probability of each pixel if grayscale_sequence hist_indices = bin_indices; else hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3)); end % shape it as a matrix P = reshape(histogram(hist_indices), h, w); end
这是一个MATLAB函数,它的输入参数包括直方图histogram,矩阵的行数和列数h、w,像素值的索引bin_indices,以及是否为灰度图grayscale_sequence。函数的作用是计算每个像素的得分,并将得分生成一个矩阵P返回。
当输入的图像为灰度图时,bin_indices是一个大小为h×w的矩阵,表示图像中每个像素的灰度值。此时直接使用bin_indices作为像素值的索引,即hist_indices = bin_indices,即可得到每个像素的得分。
当输入的图像为彩色图时,bin_indices是一个大小为h×w×3的矩阵,表示图像中每个像素的RGB三个通道的值。此时需要将bin_indices转换为一维索引,以便在直方图中查找每个像素的得分。具体来说,使用MATLAB函数sub2ind将三维索引转换为一维索引,即hist_indices = sub2ind(size(histogram), bin_indices(:,1), bin_indices(:,2), bin_indices(:,3))。然后根据hist_indices查找直方图中每个像素的得分,并将得分reshape为大小为h×w的矩阵P返回。
lat_anomaly_indices = get_anomaly_indices(df['Latitude']) lon_anomaly_indices = get_anomaly_indices(df['Longitude']) speed_anomaly_indices = get_anomaly_indices(df['Speed'])
根据代码,我看出这三行代码分别是获取纬度、经度、速度异常值的索引。其中,`get_anomaly_indices` 函数应该是自定义的函数,可以推测是用于检测异常值的函数。在这里,将纬度、经度、速度列的异常值索引分别存储在 `lat_anomaly_indices`、`lon_anomaly_indices`、`speed_anomaly_indices` 这三个变量中。