在s1中删除z行，并赋值到s2； d1中删除yy列，并赋值到d2。def delete_data(): ''' 返回值: s2: 一个Series类型数据 d2: 一个DataFrame类型数据 ''' # s1是Series类型数据，d1是DataFrame类型数据 s1 = Series([5, 2, 4, 1], index=['v', 'x', 'y', 'z']) d1=DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), columns=['xx','yy','zz'])# 返回s2,d2

好的，可以按照如下代码实现delete_data函数：

import pandas as pd
import numpy as np

def delete_data():
    s1 = pd.Series([5, 2, 4, 1], index=['v', 'x', 'y', 'z'])
    d1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), columns=['xx', 'yy', 'zz'])

    s2 = s1.drop('z')
    d2 = d1.drop('yy', axis=1)

    return s2, d2

这个函数的功能是在s1和d1中删除指定的行或列，并将删除后的结果分别存储到s2和d2中。具体实现中，我们首先使用pd.Series函数创建一个名为s1的Series数组，其中包含4个整数值，对应的索引为['v', 'x', 'y', 'z']。接着，我们使用np.arange函数创建一个名为d1的DataFrame数组，其中包含3行3列的数据，列名为['xx', 'yy', 'zz']。接下来，我们使用s1.drop('z')将s1中的z行删除，并将删除后的结果存储在名为s2的变量中。最后，我们使用d1.drop('yy', axis=1)将d1中的yy列删除，并将删除后的结果存储在名为d2的变量中。需要注意的是，axis=1表示按列删除。最后，我们将创建好的s2和d2返回即可。

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def distance(s1, s2, signal_num=-9999): tmp_s1 = [] for i in s1: tmp_s1.append(i) tmp_s2 = [] for i in s2: tmp_s2.append(i) s1_in = DTW.return_center_data(tmp_s1, signal_num) s2_in = DTW.return_center_data(tmp_s2, signal_num) result = DTW.dtw(s1_in, s2_in, DTW.dist_for_float)[0] print(result, s1_in, s2_in) return result

这是一个关于 Python 编程的问题，我可以回答。这段代码定义了一个名为 distance 的函数，它接受两个字符串 s1 和 s2 作为参数，以及一个可选的参数 signal_num。函数内部将 s1 和 s2 转换为列表，并使用 DTW.return_center_data 函数将它们转换为中心化的数据。然后使用 DTW.dtw 函数计算 s1_in 和 s2_in 之间的 DTW 距离，并将结果返回。最后，函数打印出结果、s1_in 和 s2_in，并返回结果。

std::copy(__s2, __s2 + __n, __s1);

这是 C++ 标准库中的一个函数，用于将源区间 [__s2, __s2 + __n) 中的元素复制到目标区间 [__s1, __s1 + __n) 中。该函数的函数原型如下：

template<class _InputIt, class _OutputIt>
_OutputIt copy(_InputIt __first, _InputIt __last, _OutputIt __d_first);

其中，__first 和 __last 分别表示源区间的起始位置和终止位置（不包含终止位置的元素），__d_first 表示目标区间的起始位置。该函数返回一个迭代器，指向目标区间的最后一个元素的下一个位置。

这个函数的实现基本思路就是遍历源区间中的每一个元素，然后将其赋值给目标区间对应位置上的元素。