frame.apply(f)

时间: 2024-03-26 19:37:26 浏览: 38
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简单HTML界面 frame应用

这是一个 Pandas 库中 DataFrame 类的 apply() 方法的调用，它对 DataFrame 中的每一列应用函数 f，并返回一个包含每列应用结果的 Series。具体来说，它会将 f 应用到 DataFrame 的每一列，返回一个包含每列应用结果的 Series，其中 Series 的索引为 DataFrame 的列名。需要注意的是，如果 DataFrame 中存在缺失值（NaN），则 apply() 方法默认会将其跳过。如果需要对缺失值进行特殊处理，可以在调用 apply() 方法时传入参数。
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)g.push(f=f.parent);var h,i=g.length;for(h=i-1;h>=0&&!a.propagationStopped;h--)g[h]._dispatchEvent(a,1+(0==h));for(h=1;i>h&&!a.propagationStopped;h++)g[h]._dispatchEvent(a,3)}else this._dispatchEvent...
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df = pd.DataFrame({'profit': [0.2, 1.5, 2.8, 6.7, 11.3, 19.5, 25.0]}) ranges = [(0, 1), (1, 5), (5, 20)] def map_to_range(value): for r in ranges: if value >= r[0] and value < r[1]: return f"{r[0]}-{r[1]}" return f">{ranges[-1][1]}" result = df['profit'].apply(map_to_range).value_counts() result_df = pd.DataFrame(result) result_df 不要按profit从大到小排，要按照ranges排序

result_df = result_df['range'].value_counts().to_frame() # 按照ranges排序 result_df = result_df.sort_index() print(result_df) 输出结果为： range 0-1 1 1-5 2 5-20 3 >20 1

# Convert the frame to grayscale gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Apply adaptive thresholding to create binary image with white areas representing potential crispers thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 5) # Use contour detection to find the contours of the potential crispers contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # Convert BGR to HSV color space for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # Skip any contour that is too small if w < 20 or h < 20: continue # Extract the region of interest (ROI) from the original grayscale frame roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] # Calculate average pixel value in the ROI avg_pixel_value = cv2.mean(roi_gray)[0] # If the ROI has a lower than threshold average pixel value then it's probably transparent if avg_pixel_value < 100: # Draw rectangle around the crisper on the original color frame cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # Print the coordinates of crisper's center print(f"Crisper coordinate: ({x + w//2}, {y + h//2})") # Display the resulting frame cv2.imshow('Transparent Crisper Detection', frame)

这段代码是一个用于检测图像中可能存在的透明物体（如薯片袋）的程序。具体步骤如下： 1.将原始图像转换为灰度图像。 2.使用自适应阈值法创建二值图像，其中白色区域表示可能存在的透明物体。...

import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_holistic = mp.solutions.holistic # For webcam input: filepath='F:\\video000\\ce.mp4' cap = cv2.VideoCapture(filepath) with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic: while cap.isOpened(): success, image = cap.read() if not success: print("Ignoring empty camera frame.") # If loading a video, use 'break' instead of 'continue'. break # To improve performance, optionally mark the image as not writeable to # pass by reference. image.flags.writeable = False image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = holistic.process(image) # Draw landmark annotation on the image. image.flags.writeable = True image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.face_landmarks, mp_holistic.FACEMESH_CONTOURS, landmark_drawing_spec=None, connection_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_face_mesh_contours_style()) mp_drawing.draw_landmarks( image, results.pose_landmarks, mp_holistic.POSE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles .get_default_pose_landmarks_style()) # Flip the image horizontally for a selfie-view display. cv2.imshow('MediaPipe Holistic', cv2.flip(image, 1)) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27: break cap.release() 在这段代码中引入注意力机制，使人体步态特征更好的提取

filepath = 'F:\\video000\\ce.mp4' cap = cv2.VideoCapture(filepath) with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5, use_attention=True) as holistic: while cap....

帮我续写#1.导入数据 setwd("C:/Users/39842/Desktop/r语言线性判别")#设置数据集txt的路径 data = read.table("datingTestSet.txt",header = F,sep="\t")#读取文本数据 data = as.frame(data)#设置成矩阵数据 data[data == "largeDoses"] = 3# 将文本类型转为数字1,2,3 data[data == "smallDoses"] = 2 data[data == "didntLike"] = 1 data=apply(data,2,as.numeric)#字符串矩阵转化为数值矩阵

# 续写 # 查看数据集前几行 head(data) # 查看数据集的维度 dim(data) # 将数据集分为特征矩阵和标签向量 X [, -ncol(data)] y [, ncol(data)] ...# 检查标签向量中每个类别的数量 ...train_idx (1:nrow(data), size = ...

void ModeStabilize_Run(void) { float target_roll, target_pitch; float target_yaw_rate; float pilot_throttle_scaled; // if not armed set throttle to zero and exit immediately如果没有武装，将油门设置为零并立即退出 if (!ACMotors_armed_state() || tACFlags.throttle_zero) { zero_throttle_and_relax_ac(); return; } // clear landing flag LandDetector_SetLandComplete(false); ACMotors_set_desired_spool_state(DESIRED_THROTTLE_UNLIMITED); // apply SIMPLE mode transform to pilot inputs // update_simple_mode(); // convert pilot input to lean angles将飞行员输入转换为倾斜角度 get_pilot_desired_lean_angles(&target_roll, &target_pitch, tAttitudeContorl.tParam.angle_max, tAttitudeContorl.tParam.angle_max); // get pilot's desired yaw rate target_yaw_rate = get_pilot_desired_yaw_rate(ApmData_GetControlIn_Yaw()); // get pilot's desired throttle pilot_throttle_scaled = get_pilot_desired_throttle(ApmData_GetControlIn_Throttle()); // call attitude controller AttCtrl_input_euler_angle_roll_pitch_euler_rate_yaw(target_roll, target_pitch, target_yaw_rate); // body-frame rate controller is run directly from 100hz loop // output pilot's throttle AttCtrl_set_throttle_out(pilot_throttle_scaled, true, 0.0f); }

这段代码是一个姿态控制器的函数，主要功能是控制飞行器姿态稳定。具体来看： - target_roll、target_pitch、target_yaw_rate和pilot_throttle_scaled都是float类型的变量，用于存储目标倾斜角、目标偏航速率和飞行...

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(2) 对于密度函数 f(x) = (x-2)/8, 2 ≤ 6，我们需要使用 rbeta() 函数生成 beta 分布的随机数，因为它的密度函数形式与题目给出的类似。这里是对应的代码： r # 密度函数部分 density_function (x) (x - 2) /...

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