df_firm["freq_ind"] = normind.tolist() 修正

时间: 2023-06-19 18:04:56 浏览: 91
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-23_freq_meter.zip

star5星 · 资源好评率100%
修正建议： 如果您想将 `normind` 转换为列表并将其赋值给 `df_firm` 的 `freq_ind` 列，可以使用以下代码： ```python df_firm["freq_ind"] = normind.values.tolist() ``` 这将会将 `normind` 转换为一个包含所有元素的列表，并将其赋值给 `df_firm` 的 `freq_ind` 列。请注意，使用 `values` 属性是为了确保将 `normind` 转换为一个 Pandas Series 对象的值列表。
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import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from scipy import ndimage def do_sp_pooling(one_feat_img, one_sp_info): img_size = one_feat_img.shape num_units = img_size[0] * img_size[1] dim = img_size[2] one_feat_img = one_feat_img.reshape(num_units, dim) img_size_org = one_sp_info['img_size'] pixel_ind_map = np.arange(num_units).reshape(img_size[0], img_size[1]) pixel_ind_map_org = ndimage.zoom(pixel_ind_map, [img_size_org[0]/img_size[0], img_size_org[1]/img_size[1]], order=0) pixel_ind_sps = one_sp_info['pixel_ind_sps'] num_sp = len(pixel_ind_sps) weight_pool_info = torch.zeros((num_sp, num_units), dtype=one_feat_img.dtype, device=one_feat_img.device) for idx_sp in range(num_sp): pixel_ind_sp_one = pixel_ind_sps[idx_sp] ind_pixels_in_map = pixel_ind_map_org[pixel_ind_sp_one] _, uniqueIndex = np.unique(ind_pixels_in_map, return_inverse=True) frequency = np.bincount(uniqueIndex) / len(ind_pixels_in_map) frequency = frequency.astype(one_feat_img.dtype) freq_one_sp = torch.zeros(num_units, dtype=one_feat_img.dtype, device=one_feat_img.device) freq_one_sp[ind_pixels_in_map] = torch.tensor(frequency, dtype=one_feat_img.dtype, device=one_feat_img.device) weight_pool_info[idx_sp, :] = freq_one_sp one_feat_sps = torch.mm(weight_pool_info, one_feat_img) return one_feat_sps, weight_pool_info，根据上述代码，给出一个详尽的流程

将频率信息转换为张量，并将其存储到freq_one_sp中，使用ind_pixels_in_map作为索引。 g.将freq_one_sp存储到weight_pool_info的当前super-pixel行中。 8.将weight_pool_info与one_feat_img相乘，得到每个super-...

case PM660_SUBTYPE: chip->chg.chg_param.smb_version = PM660_SUBTYPE; chip->chg.wa_flags |= BOOST_BACK_WA | OTG_WA | OV_IRQ_WA_BIT | TYPEC_PBS_WA_BIT; chg->param.freq_buck = pm660_params.freq_buck; chg->param.freq_boost = pm660_params.freq_boost; chg->chg_freq.freq_5V = 650; chg->chg_freq.freq_6V_8V = 850; chg->chg_freq.freq_9V = 1050; chg->chg_freq.freq_12V = 1200; chg->chg_freq.freq_removal = 1050; chg->chg_freq.freq_below_otg_threshold = 1600; chg->chg_freq.freq_above_otg_threshold = 800; break;代码分析

这段代码是针对 PM660_SUBTYPE 的情况进行初始化设置的。其中，设置了chip->chg.chg_param.smb_version为PM660_SUBTYPE，设置了一些wa_flags标志位，指示需要进行一些错误修复。同时，设置了一些充电频率参数，包括...

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in df_daily.index: date_range=pd.date_range(day,periods=24,freq='H') daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)']).set_index(date_range) hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df]) print(hour_date)这串代码为什么会报错：键值不匹配

这段代码可能会出现“键值不匹配”的错误，是因为在执行hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df])时，hour_date和daily_df的列名不匹配。可以尝试在daily_df的列名上添加一个前缀，以与hour_date的列名...

可以帮我看下这段代码的错误吗：t1=0 t2=1 hourly_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t1}D{t2}H').tolist() daily_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t2}D{t1}H').tolist()

您好，根据您提供的代码，似乎没有明显的错误。不过需要注意的是，如果数据量很大，频率较小（如 t1=0，t2=1），生成的时间序列可能非常长，可能需要等待一段时间。同时，如果数据中的时间戳不是按照递增顺序排列的...

优化这段import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) # signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 # X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi noise = 0.2 ref_freq = 17.77777 # signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq) # lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq)

def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random()) def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq): Omega ...

输入fit1=ExponentialSmoothing(df_.df_,freq='M').fit()报错AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'df_'

根据报错信息，你使用了一个名为 df_ 的 DataFrame 对象，但是该对象并没有 df_ 属性。因此，你需要检查一下你的代码，确认是否正确地定义了 df_，或者是否在定义之后修改了其属性。如果你没有定义 df_，...

inverse_freq = zeros(size(motion_freq)); inverse_freq(abs(motion_freq) < T) = 0; inverse_freq(abs(motion_freq) >= T) = 1 ./ motion_freq(abs(motion_freq) >= T); noisy_freq = fft2(noisy, 1024, 1024); %restored_freq = ; restored = ifft2(restored_freq); restored = restored(1 : H, 1 : W); restored(restored < 0) = 0; restored(restored > 1) = 1;修改

restored_freq = noisy_freq .* inverse_freq; 其中，noisy_freq 是噪声图像的频域表示，inverse_freq 是逆滤波的频域表示。 将这个公式添加到你的代码中，就可以完成这个算法了。具体来说，你可以将下面这行代码...

优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' #输入信号 def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq noise = 0.2 return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random(t_vec.size)-1) #锁相测量 def lock_in_measurement(signal,t_vec,A,phi,noise,ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) #参量 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi ref_freq = 17.77777 #混频 signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 #滤波 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) #计算振幅和相位 A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # 进行锁相放大测量 lock_in_measurement(signal,t_vec,A,phi,noise,ref_freq)

最后，在函数 lock_in_measurement 中，存在递归调用的问题，需要进行修正。以下是优化后的代码： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina...

t1=0 t2=1 hourly_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t1}D{t2}H').tolist() daily_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t2}D{t1}H').tolist() def validity(timelist,data0): data01 = data0.groupby(pd.cut(data0['timestamp'], timelist))['TF'].apply(lambda x: x.eq('T').sum() / len(x)).tolist() return data01 x1=[] for i in range(0,len(validity(hourly_time_list, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(validity(daily_time_list, data1))): x2.append(i)，代码报错：t1=0 t2=1 hourly_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t1}D{t2}H').tolist() daily_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t2}D{t1}H').tolist() def validity(timelist,data0): data01 = data0.groupby(pd.cut(data0['timestamp'], timelist))['TF'].apply(lambda x: x.eq('T').sum() / len(x)).tolist() return data01 x1=[] for i in range(0,len(validity(hourly_time_list, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(validity(daily_time_list, data1))): x2.append(i)

可以确认一下您的错误信息是什么吗？ 可能是因为代码中的变量未定义或数据格式不正确所致。请再检查一下代码，并确保数据类型和变量名称正确无误。有时候也会出现缩进错误的问题，可以尝试重新缩进一下代码并重新...

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in hour_date.index: hour_date=pd.concat([hour_date,pd.DataFrame(daily_date.loc[day]['value']).set_index(pd.date_range(day,periods=24,frep='H'))]) print(hour_date)这串代码为什么输出是空的列表

daily_df = pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['value']).set_index(date_range) # 将该天的数据添加到结果 DataFrame 中 hour_date = pd.concat([hour_date, daily_df]) print(hour_date) 其中，pd.date_...

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df.set_index('date', inplace=True) monthly_df = df.groupby(pd.Grouper(freq='M')).sum() monthly_df.reset_index(inplace=True) monthly_df['date'] = monthly_df['date'].dt.month monthly_df.rename(columns={'date': 'month'}, inplace=True)详细解释一下这段代码

接着，使用 groupby() 方法对每个月的数据进行分组，并使用 pd.Grouper(freq='M') 将数据按月进行聚合。其中 freq='M' 表示按月聚合。然后，使用 sum() 方法计算每个月的总和。接下来，使用 reset_index() 方法将...

if args.data in data_parser.keys(): data_info = data_parser[args.data] args.data_path = data_info['data'] args.target = data_info['T'] args.enc_in, args.dec_in, args.c_out = data_info[args.features] args.detail_freq = args.freq args.freq = args.freq[-1:] print('Args in experiment:') print(args)

这段代码是一个条件语句，判断args.data是否在data_parser的keys中。...然后将args.freq的最后一个字符赋给args.freq，并将args.detail_freq赋给args.freq。最后打印出args的内容，用于调试和记录实验参数。

function [one_feat_sps, weight_pool_info]=do_sp_pooling(one_feat_img, one_sp_info) img_size=size(one_feat_img); num_units=img_size(1)*img_size(2); dim=img_size(3); one_feat_img=reshape(one_feat_img, [num_units dim]); img_size_org=one_sp_info.img_size; pixel_ind_map=reshape([1: num_units], [img_size(1) img_size(2)]); pixel_ind_map_org=imresize(pixel_ind_map, img_size_org, 'nearest'); pixel_ind_sps=one_sp_info.pixel_ind_sps; num_sp=numel(pixel_ind_sps); weight_pool_info=zeros([num_sp, num_units], 'like', one_feat_img); for idx_sp=1:num_sp pixel_ind_sp_one=pixel_ind_sps{idx_sp}; ind_pixels_in_map=pixel_ind_map_org(pixel_ind_sp_one); [ind_units,~,uniqueIndex] = unique(ind_pixels_in_map); frequency = accumarray(uniqueIndex(:),1)./numel(ind_pixels_in_map); frequency=single(frequency); freq_one_sp=zeros(1, num_units, 'single'); freq_one_sp(ind_units)=frequency; weight_pool_info(idx_sp, :)=freq_one_sp; end one_feat_sps=weight_pool_info*one_feat_img; end 介绍上述代码

这段代码实现了对输入的特征图和超像素块进行池化操作，得到每个超像素块对应的池化后的输出特征。具体来说，该函数接收两个输入参数：one_feat_img表示输入的特征图，one_sp_info表示超像素块的信息。...
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