orig_comments.drop("日期时间",axis=1,inplace=True)

时间: 2024-06-01 18:12:43 浏览: 146
GZ

popt_1.18.orig.tar.gz

As an AI language model, I cannot determine the context and purpose of the given code. However, the given code is dropping the column "日期时间" from the DataFrame "orig_comments" along the axis 1 (i.e., columns) and modifying the DataFrame in place.
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def postprocess_tens(tens_orig_l, out_ab, mode='bilinear'): # tens_orig_l 1 x 1 x H_orig x W_orig # out_ab 1 x 2 x H x W HW_orig = tens_orig_l.shape[2:] HW = out_ab.shape[2:] # call resize function if needed if(HW_orig[0]!=HW[0] or HW_orig[1]!=HW[1]): out_ab_orig = F.interpolate(out_ab, size=HW_orig, mode='bilinear') else: out_ab_orig = out_ab out_lab_orig = torch.cat((tens_orig_l, out_ab_orig), dim=1) return color.lab2rgb(out_lab_orig.data.cpu().numpy()[0,...].transpose((1,2,0)))

具体来说，输入参数 tens_orig_l 表示原始图像的亮度通道，是一个形状为 (1, 1, H_orig, W_orig) 的张量，其中 H_orig 和 W_orig 分别是原始图像的高和宽。输入参数 out_ab 表示预测得到的颜色信息，是一...

请帮我利用Python和正则表达式写一个程序，要求程序找出'ID=cds-NP_001096854.1;Parent=rna-NM_001103384.3;Dbxref=FLYBASE:FBpp0111834,GeneID:5740847,Genbank:NP_001096854.1,FLYBASE:FBgn0025837;orig_protein_id=gnl|FlyBase|CG17636-PC|gb|AFH07158;orig_transcript_id=gnl|FlyBase|CG17636-RC;product=uncharacterized protein%2C transcript variant C;Name=NP_001096854.1;gbkey=CDS;gene=CG17636;locus_tag=Dmel_CG17636;orig_transcript_id=gnl|FlyBase|CG17636-RA;product=uncharacterized protein%2C isoform A;protein_id=NP_001096854.1'中"protein_id="的数值

ID=cds-NP_001096854.1;parent=rna-NM_001103384.3;Dbxref=FLYBASE:FBpp0111834,GeneID:5740847,Genbank:NP_001096854.1,FLYBASE:FBgn0025837;orig_protein_id=gnl|FlyBase|CG17636-PC|gb|AFH07158;orig_transcript_...

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def __init__(self, json_dir, n_src=2, sample_rate=8000, segment=4.0): super().__init__() # Task setting self.json_dir = json_dir self.sample_rate = sample_rate if segment is None: self.seg_len = None else: self.seg_len = int(segment * sample_rate) self.n_src = n_src self.like_test = self.seg_len is None # Load json files mix_json = os.path.join(json_dir, "mix.json") sources_json = [ os.path.join(json_dir, source + ".json") for source in [f"s{n+1}" for n in range(n_src)] ] with open(mix_json, "r") as f: mix_infos = json.load(f) sources_infos = [] for src_json in sources_json: with open(src_json, "r") as f: sources_infos.append(json.load(f)) # Filter out short utterances only when segment is specified orig_len = len(mix_infos) drop_utt, drop_len = 0, 0 if not self.like_test: for i in range(len(mix_infos) - 1, -1, -1): # Go backward if mix_infos[i][1] < self.seg_len: drop_utt += 1 drop_len += mix_infos[i][1] del mix_infos[i] for src_inf in sources_infos: del src_inf[i] print( "Drop {} utts({:.2f} h) from {} (shorter than {} samples)".format( drop_utt, drop_len / sample_rate / 36000, orig_len, self.seg_len ) ) self.mix = mix_infos self.sources = sources_infos

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orig_name_path = ("coco.names") label_name = [] label_read = open(orig_name_path) all_lines = label_read.readlines() for line in all_lines: label_name.append(line.strip())

这段代码是从文件中读取标签名字并存放到一个列表中。首先，通过打开文件获取文件对象label_read；然后，使用readlines函数读取文件的所有行，存放到all_lines列表中；接下来，通过循环遍历all_lines列表，使用strip...

class CosineScheduler: def __init__(self, max_update, base_lr=0.01, final_lr=0, warmup_steps=0, warmup_begin_lr=0): self.base_lr_orig = base_lr self.max_update = max_update self.final_lr = final_lr self.warmup_steps = warmup_steps self.warmup_begin_lr = warmup_begin_lr self.max_steps = self.max_update - self.warmup_steps def get_warmup_lr(self, epoch): increase = (self.base_lr_orig - self.warmup_begin_lr) \ * float(epoch) / float(self.warmup_steps) return self.warmup_begin_lr + increase def __call__(self, epoch): if epoch < self.warmup_steps: return self.get_warmup_lr(epoch) if epoch <= self.max_update: self.base_lr = self.final_lr + ( self.base_lr_orig - self.final_lr) * (1 + math.cos( math.pi * (epoch - self.warmup_steps) / self.max_steps)) / 2 return self.base_lr scheduler = CosineScheduler(max_update=20, base_lr=0.3, final_lr=0.01) d2l.plot(torch.arange(num_epochs), [scheduler(t) for t in range(num_epochs)])

这段代码实现了一个余弦学习率调度程序，可以在训练神经网络时调整学习率。它包括一个 CosineScheduler 类和一个调用方法。在调用方法中，根据给定的 epoch 值，如果 epoch 值小于预热步数 warmup_steps，则返回预热...

优化这段代码def luaDecode(orig_path,new_path):\n \n xxtea_sign=\"!ltcszip\"\n xxtea_key=\"QvnHJr3kl6\"\n orig_file = open(orig_path, \"rb\")\n encrypt_bytes = orig_file.read()\n orig_file.close()\n decrypt_bytes = xxtea.decrypt(encrypt_bytes[len(xxtea_sign):], xxtea_key)\n new_file = open(new_path, \"wb\")\n new_file.write(decrypt_bytes)\n new_file.close()\n

这段代码是使用 xxtea 算法对文件进行解密，并将解密后的内容写入新文件中。其中 xxtea_sign 和 xxtea_key 是解密所需的密钥和签名。如果需要优化这段代码，可以考虑使用更高效的加密算法或者优化文件读写的方式。

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 3 1 import pandas as pd 2 df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125.txt', sep=',') ----> 3 df['daily_10min'] = pd.to_datetime(df['daily_10min'], format='%Y%m%d%H') 4 df.to_csv('beijing_wangjing_125_new.csv', index=False) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:1068, in to_datetime(arg, errors, dayfirst, yearfirst, utc, format, exact, unit, infer_datetime_format, origin, cache) 1066 result = arg.map(cache_array) 1067 else: -> 1068 values = convert_listlike(arg._values, format) 1069 result = arg._constructor(values, index=arg.index, name=arg.name) 1070 elif isinstance(arg, (ABCDataFrame, abc.MutableMapping)): File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:430, in _convert_listlike_datetimes(arg, format, name, tz, unit, errors, infer_datetime_format, dayfirst, yearfirst, exact) 427 format = None 429 if format is not None: --> 430 res = _to_datetime_with_format( 431 arg, orig_arg, name, tz, format, exact, errors, infer_datetime_format 432 ) 433 if res is not None: 434 return res File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:538, in _to_datetime_with_format(arg, orig_arg, name, tz, fmt, exact, errors, infer_datetime_format) 535 return _box_as_indexlike(result, utc=utc, name=name) 537 # fallback --> 538 res = _array_strptime_with_fallback( 539 arg, name, tz, fmt, exact, errors, infer_datetime_format 540 ) 541 return res File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py:473, in _array_strptime_with_fallback(arg, name, tz, fmt, exact, errors, infer_datetime_format) 470 utc = tz == "utc" 472 try: --> 473 result, timezones = array_strptime(arg, fmt, exact=exact, errors=errors) 474 except OutOfBoundsDatetime: 475 if errors == "raise": File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\_lib

根据错误提示，可能是因为数据中存在某些值无法用指定的格式%Y%m%d%H转换为日期时间类型。您可以尝试使用errors='coerce'参数来处理这些无法转换的值，将其转换为NaT（不是时间）： python df['daily_10...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\随机森林\4.py", line 14, in <module> model.fit(train_data.drop('F4', axis=1), train_data['F4']) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 327, in fit X, y = self._validate_data( File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 581, in _validate_data X, y = check_X_y(X, y, **check_params) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 964, in check_X_y X = check_array( File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 665, in check_array dtype_orig = np.result_type(*dtypes_orig) File "<__array_function__ internals>", line 5, in result_type ValueError: at least one array or dtype is required

这是一个 Python 错误，看起来是在使用 scikit-learn 中的随机森林模型时出现的。错误信息中提到至少需要一个数组或数据类型，可能是数据集中缺少某些特征或标签导致的。你可以检查一下代码中是否正确加载了数据集，...

popt_1.18.orig.

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else: orig_dtype = logits.dtype

这里的代码片段看起来像是在处理一个张量或数组（logits），其中 logits 的数据类型被赋值给 orig_dtype 变量。如果 logits 的初始数据类型没有改变，则直接存储其原有类型；如果没有指定数据类型，或者 if...

train_set_y_orig.reshape(1, -1)

在这个代码中，train_set_y_orig 是一个一维的 numpy 数组，reshape(1, -1) 的作用是将其转换为一个二维的 numpy 数组，其中第一维大小为 1，第二维大小自动计算。这样做的目的可能是为了方便将该数组传递给某些需要...

class ImageNetBase(Dataset): def __init__(self, config=None): self.config = config or OmegaConf.create() if not type(self.config)==dict: self.config = OmegaConf.to_container(self.config) self.keep_orig_class_label = self.config.get("keep_orig_class_label", False) self.process_images = True # if False we skip loading & processing images and self.data contains filepaths self._prepare() self._prepare_synset_to_human() self._prepare_idx_to_synset() self._prepare_human_to_integer_label() self._load()解析

如果 self.keep_orig_class_label 为 True，则将类别名称保存在 self.classes 中，否则将整数标签保存在 self.classes 中。 这些方法在数据集的准备和加载过程中发挥了重要作用。在将数据集传递给模型进行...

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