def find_minValue_minAngel(self, data, index): min_data = [] # 第一个是距离,第二个是角度 if index == 0: # 加入第一个距离,角度 min_data.append(data[0]) min_data.append(0) min_data.extend(self.min_dis_angle(data[1:45], 0)) min_data.extend(self.min_dis_angle(data[45:90], 45)) elif index == 1: min_data.extend(self.min_dis_angle(data[45:90], -45)) min_data.extend(self.min_dis_angle(data[1:45], -90)) else: print("数据录入错误!!!!") return min_data 这段代码什么意思
时间: 2023-05-23 14:05:48 浏览: 58
这是一个Python代码中的函数,函数名为find_minValue_minAngel。函数接收两个参数,分别为data和index。函数的目的是找到data数组中的最小值和最小值所在的角标,并将其存储在min_data数组中。
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import pandas as pd from openpyxl import Workbook df=pd.read_csv("C:/anaconda/soi.long.data.csv",encoding=('ANSI')) def read_soi_data(file_path): soi_data = pd.read_csv(file_path, index_col=0, parse_dates=True) # 读取CSV文件,指定第一列为日期列,解析为日期格式 soi_data = pd.read_csv(file_path, index_col=0, parse_dates=True) # 将所有时间抽取为单独的列Date(形式为YYYY-MM-01) soi_data['Date'] = soi_data.index.strftime('%Y-%m-01') # 将所有SOI值按照时间顺序抽取为一个单独的SOI soi_data = soi_data[['Date', 'SOI']] # 将所有缺失值丢弃处理 soi_data = soi_data.dropna() # 导出到新的txt文件soi_dropnan.txt soi_data.to_csv('soi_dropnan.txt', sep=',', index=False) return soi_data # 使用示例 soi_data = read_soi_data('soi.long.data.csv') print(soi_data.head()) def read_soi_data(filename): # 读取数据集 df = pd.read_csv(filename, delim_whitespace=True, header=None, names=['SOI']) # 去除缺失值 df.dropna(inplace=True) # 统计最大值、最小值、平均值 soi_max = df['SOI'].max() soi_min = df['SOI'].min() soi_mean = df['SOI'].mean() return soi_max, soi_min, soi_mean # 调用函数读取数据集并统计SOI字段的最大值、最小值、平均值 soi_max, soi_min, soi_mean = read_soi_data('soi_dropnan.txt') # 打印结果 print('SOI字段的最大值为:', soi_max) print('SOI字段的最小值为:', soi_min) print('SOI字段的平均值为:', soi_mean) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def plot_histogram_and_pie_chart(): # 读取文件 data = pd.read_csv('soi_dropnan.txt', delim_whitespace=True, header=None, names=['Date', 'SOI']) # 统计最大值和最小值 maxValue = data['SOI'].max() minValue = data['SOI'].min() # 离散化 category = [minValue, 0, maxValue] labels = ['NinoRelate', 'LaNinaRelate'] data['Label'] = pd.cut(data['SOI'], bins=category, labels=labels) # 保存结果 data.to_csv('soi_dropnan_result.csv', index=False, columns=['Date', 'SOI', 'Label']) # 画饼状图 pie_data = data.groupby('Label').size() pie_data.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.axis('equal') plt.legend() plt.savefig('soi_pie.png', dpi=300) plt.show() # 读取数据 df = pd.read_csv('soi_dropnan_r
I'm sorry, but it seems like the code you provided is incomplete. Can you please provide the rest of the code so that I can better understand what you are trying to achieve?
create sequence SEQ_AD_ASSETAALLOCATION minvalue 1 maxvalue 999999999999999999999 start with 1 increment by 1 cache 20; 这个语法有格式问题吗 提示这个 ORA-00911: invalid character 可以帮我优化下吗
这个语法没有格式问题,但可能是因为缺少分号(;)导致报错。请尝试添加分号,如下所示:
```
CREATE SEQUENCE SEQ_AD_ASSETAALLOCATION
MINVALUE 1 MAXVALUE 999999999999999999999
START WITH 1 INCREMENT BY 1
CACHE 20;
```
另外,如果您要优化这个语句,可以考虑以下几点:
1. 如果您的表中已经有了 SEQ_AD_ASSETAALLOCATION 这个序列,那么可以使用 ALTER SEQUENCE 语句来修改该序列,而不是重新创建一个序列。
2. 如果您需要在多个表中使用相同的序列,可以考虑将该序列定义为公共序列(公共对象),这样可以避免在每个表中都定义一遍相同的序列。
3. 在确定好序列的取值范围后,可以将 MAXVALUE 设置为 NO MAXVALUE,这样就不需要担心序列达到最大值后会出现错误。例如:
```
CREATE SEQUENCE SEQ_AD_ASSETAALLOCATION
MINVALUE 1 MAXVALUE NO MAXVALUE
START WITH 1 INCREMENT BY 1
CACHE 20;
```