def add_season(date): season = np.zeros(len(date)) for i,d in enumerate(date.str.split('-').str[0:2]): season[i] = int(d[0]) if int(d[1])<7 else int(d[0])+1 return season
时间: 2024-04-03 20:30:48 浏览: 17
这是一个用于计算季节的函数,它的输入参数是一个日期序列,格式为 YYYY-MM-DD。函数将输入的日期序列按年份和月份进行分割,然后根据月份判断所属季节,并将结果存储在一个长度为日期序列长度的数组中。具体来说,函数首先创建一个长度为日期序列长度的全零数组 season,然后使用 enumerate() 函数遍历输入日期序列,并将当前日期按照“年份-月份”的格式分割成两个部分 d[0] 和 d[1]。接着,函数通过比较月份 d[1] 和 6 的大小来判断属于哪一个季度,如果月份小于 7,那么所属季度为上半年,否则为下半年,这里用一个三元表达式实现了这个判断。最后,函数返回计算得到的季节数组 season。
相关问题
def data_deal(y, batch_size): # y = np.array(y) # 计算stride = 1不补零可生成的batch数量 num_batches = tf.shape(y)[0] # 在数据前面补上一些0 zeros_tensor = tf.zeros([batch_size-1, tf.shape(y)[1]]) y_ = tf.concat([zeros_tensor, y], axis=0) # y_ = tf.concat([tf.zeros((batch_size-1,), dtype=y.dtype), y], axis=0) # 生成每个batch batch_data = y_[:batch_size, :] b = tf.expand_dims(batch_data, axis=0) for i in range(1, num_batches): L = y_[i:i+batch_size, :] M = tf.expand_dims(L, axis=0) b = tf.concat([b, M], axis=0) return b 这段代码如果不用0填补而是用y的第一行填补,怎么修改
可以使用以下代码将0填充改为用y的第一行填充:
```
def data_deal(y, batch_size):
# 计算stride = 1不补零可生成的batch数量
num_batches = tf.shape(y)[0]
# 在数据前面补上一些y的第一行
first_row = tf.expand_dims(y[0], axis=0)
repeat_times = batch_size - 1
zeros_tensor = tf.tile(first_row, [repeat_times, 1])
y_ = tf.concat([zeros_tensor, y], axis=0)
# 生成每个batch
batch_data = y_[:batch_size, :]
b = tf.expand_dims(batch_data, axis=0)
for i in range(1, num_batches):
L = y_[i:i+batch_size, :]
M = tf.expand_dims(L, axis=0)
b = tf.concat([b, M], axis=0)
return b
```
这样就可以用y的第一行填充了。
def data_generator(): i = 0 while 1: x = files_content[i: i + max_len] y = files_content[i + max_len] y_vec = np.zeros(shape=(1,len(words)),dtype=np.bool) y_vec[0,word2numF(y)] = 1.0 x_vec = np.zeros(shape=(1,max_len,len(words)),dtype=np.bool) for t, char in enumerate(x): x_vec[0,t,word2numF(char)] = 1.0 yield x_vec,y_vec i += 1怎么把检测第一个数改为第四个
可以通过修改 `i` 的初始值来实现将 `i` 的检测从第一个数改为第四个数。具体的修改方法如下所示:
```python
def data_generator():
i = 3 # 将 i 的初始值设为 3
while 1:
x = files_content[i: i + max_len]
y = files_content[i + max_len]
y_vec = np.zeros(shape=(1,len(words)),dtype=np.bool)
y_vec[0,word2numF(y)] = 1.0
x_vec = np.zeros(shape=(1,max_len,len(words)),dtype=np.bool)
for t, char in enumerate(x):
x_vec[0,t,word2numF(char)] = 1.0
yield x_vec,y_vec
i += 1
```
在上述代码中,将 `i` 的初始值设为 3 即可。