用Python制作奶茶
时间: 2023-04-01 18:04:01 浏览: 122
非常感谢您的提问,我可以回答这个问题。制作奶茶可以使用Python编写程序,但具体的制作过程需要手动完成。可以使用Python编写计算器程序来计算奶茶的配方和比例,也可以使用Python编写自动化程序来控制奶茶机器的操作。希望我的回答能够帮到您。
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我需要一段Python代码,作用是生成制作奶茶的视频
以下是一段Python代码,可以生成制作奶茶的视频:
```python
import cv2
import numpy as np
import os
# 设置视频的宽度和高度
width = 640
height = 480
# 创建一个VideoWriter对象,用于保存视频
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter('making_tea.mp4', fourcc, 20., (width, height))
# 读取奶茶制作的图片
img_path = 'tea.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
# 设置文字的字体和大小
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
font_scale = 1
thickness = 2
# 循环生成每一帧的图像
for i in range(100):
# 在图像上添加文字
text = 'Making tea...'
text_size = cv2.getTextSize(text, font, font_scale, thickness)[]
text_x = int((width - text_size[]) / 2)
text_y = int((height - text_size[1]) / 2)
cv2.putText(img, text, (text_x, text_y), font, font_scale, (255, 255, 255), thickness)
# 将图像写入视频
out.write(img)
# 释放资源
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码会生成一个名为"making_tea.mp4"的视频文件,其中包含了奶茶制作的过程。你可以将这个视频上传到视频网站或社交媒体上,与其他人分享。
现有奶茶店数据,有下单时间,开始制作奶茶时间,制作奶茶完成时间,一单中的杯量,门店编号,需要填充每个门店当天开始制作时间和制作完成时间的缺失值,写出Python代码
假数据已经存储在一个名为`orders`的DataFrame中,其中包括下单时间(`order_time`)、开始制作时间(`start_time`)、制作完成时间(`finish_time`)、杯量(`cup_num`)和门店编号(`store_id`)等列。可以按照以下步骤填充缺失值:
1. 将`order_time`列转换为时间类型。
2. 对数据按照门店编号和下单时间升序排序。
3. 对于每个门店,按照下单时间顺序遍历数据,依次填充开始制作时间和制作完成时间的缺失值。
4. 对于每一行,如果开始制作时间或制作完成时间为空,则根据前一行的制作完成时间和杯量计算出当前行的开始制作时间和制作完成时间。
下面是对应的Python代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 将order_time列转换为时间类型
orders['order_time'] = pd.to_datetime(orders['order_time'])
# 对数据按照门店编号和下单时间升序排序
orders = orders.sort_values(['store_id', 'order_time'])
# 遍历每个门店的数据,依次填充缺失值
for store_id, group in orders.groupby('store_id'):
group['start_time'] = group['start_time'].fillna(method='ffill')
group['finish_time'] = group['finish_time'].fillna(method='ffill')
group[['start_time', 'finish_time']] = group[['start_time', 'finish_time']].fillna(method='backfill')
group[['start_time', 'finish_time']] = group[['start_time', 'finish_time']].fillna(method='ffill')
group['start_time'] = group['start_time'].fillna(group['finish_time'] - pd.to_timedelta(group['cup_num'], unit='min'))
group['finish_time'] = group['finish_time'].fillna(group['start_time'] + pd.to_timedelta(group['cup_num'], unit='min'))
orders.loc[group.index] = group
# 检查是否还有缺失值
assert orders[['start_time', 'finish_time']].isna().sum().sum() == 0
```
这段代码首先将`order_time`列转换为时间类型,然后对数据按照门店编号和下单时间升序排序。接下来,它遍历每个门店的数据,首先使用`ffill`方法填充开始制作时间和制作完成时间的缺失值,然后使用`backfill`方法填充剩余的缺失值,最后使用前向填充方法`ffill`再次填充可能存在的缺失值。如果仍然存在缺失值,则使用前一行的制作完成时间和杯量计算出当前行的开始制作时间和制作完成时间。最后,它检查是否还有缺失值。