panda中st

在Pandas中，`st`通常表示字符串类型的`Series`或`DataFrame`。它是`str`类型的别名，可以让我们方便地对字符串进行操作。

在`Series`或`DataFrame`上使用`st`后，我们可以使用多个字符串方法，例如`split()`，`strip()`，`replace()`，`contains()`等等。这些方法可以帮助我们对字符串进行处理和分析。

以下是一个简单的示例，展示如何使用`st`方法在Pandas中对字符串进行操作：

import pandas as pd

# 创建一个字符串Series
s = pd.Series(["apple", "banana", "orange"])

# 使用st方法对字符串进行操作
s_stripped = s.st.strip()  # 去除字符串两端的空格
s_upper = s.st.upper()  # 将字符串转换为大写字母

print(s_stripped)
print(s_upper)

输出：

0     apple
1    banana
2    orange
dtype: object
0     APPLE
1    BANANA
2    ORANGE
dtype: object

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为了实现图像显示功能，可以利用 `TFT_eSPI` 库中的绘图函数来加载并渲染位图文件或其他格式的图形数据到屏幕上。下面提供一段完整的示例代码用于展示如何读取 BMP 文件并在 ST7789 上绘制出来。

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#### 初始化设置
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#include <TFT_eSPI.h>  // 导入TFT_eSPI库
TFT_eSPI tft = TFT_eSPI(); // 创建tft对象实例

这段代码负责导入所需的头文件并将屏幕设备绑定给变量`tft`[^1]。

#### 加载BMP图片资源
接下来定义一个辅助类用来处理BMP格式的图像解析工作。这里假设使用的是一张名为 "panda.bmp" 的黑白二值化位图文件，该文件应放置于项目的根目录下或者SD卡内指定路径处。

class BMPReader {
public:
    bool drawBitmap(int x, int y);
};

bool BMPReader::drawBitmap(int x, int y){
    File file;
    
#ifdef USE_SD
    if (!SD.exists("/images/panda.bmp")) return false;  
    file = SD.open("/images/panda.bmp");
#else
    if (SerialFlash.exists("panda.bmp") == false) return false;
    file = SerialFlash.openFile("panda.bmp", FILE_READ); 
#endif
    
    uint32_t startTime = millis();
    uint16_t w, h;

    /* 解析 bmp 头部信息 */
    if(!readBMPPixelData(file,w,h)){
        file.close();
        return false;
    }

    /* 设置画布大小 */
    tft.setWindow(x,y,x+w-1,y+h-1);

    while(file.available()){
        uint16_t pixelColor;
        readPixel(&pixelColor,file);
        
        SPI.transfer16(pixelColor);
    }
    
    file.close();

    Serial.print(F("\nTime taken = "));
    Serial.println(millis() - startTime);
    return true;
}

请注意上述代码片段中包含了条件编译指令 `USE_SD`, 如果希望从外部存储介质如 microSD 卡读取图片，则需开启相应的宏定义；反之则默认尝试通过内部闪存获取目标文件。

#### 主程序逻辑
最后一步是在主循环里面调用之前准备好的方法完成实际的画面呈现过程:

void setup(){
    tft.init();
    tft.setRotation(1); // 可选参数调整旋转角度
    tft.fillScreen(TFT_BLACK);

    BMPReader reader;
    reader.drawBitmap(0, 0);
}

void loop(){}

以上即为整个流程概述，具体细节可能因个人需求不同而有所变化。对于彩色图片的支持以及其他类型的图像文件转换操作，请参阅官方文档了解更多高级特性[^2]。

OSError: Failed to interpret file 'C:\\Users\\86178\\Desktop\\ST-SSL_Dataset-main\\BJTaxi\\train.npz' as a pickle

这个错误通常表示文件无法被解释为 pickle 对象。Pickle 是 Python 的一种序列化格式，用于将 Python 对象转换为字节流，以便在不同的 Python 程序之间进行传输和存储。该错误可能有以下几个原因：

1. 文件路径错误：请确保文件路径是正确的，并且文件确实存在于指定的位置。

2. 文件格式错误：检查文件是否真的是以 pickle 格式保存的。尝试打开文件并查看其内容是否与预期的 pickle 对象一致。

3. 文件损坏：如果文件已损坏或被修改，那么可能无法正确解释为 pickle 对象。请确保文件没有被更改或损坏。

如果以上解决方法都不起作用，可以尝试重新生成或获取正确的文件。如果问题仍然存在，请提供更多的信息，以便我能够更好地帮助你解决这个问题。