PID Display:时间与字符串转换函数的便捷实现

版权申诉
0 下载量 131 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 18KB RAR 举报
资源摘要信息:"PID Display是一个与时间转换相关的软件工具或代码库,主要功能是实现时间格式与字符串格式之间的转换,为用户提供方便快捷的时间处理方法。" 在信息技术领域中,时间转换是一个常见的需求,尤其是在进行数据处理、日志分析、事件追踪等任务时,人们往往需要将时间戳转换为可读性更强的日期和时间格式,或者将用户输入的日期时间字符串转换为统一的、便于计算机处理的时间格式。PID Display这一工具或代码库正是为了解决这类问题而设计。 从标题“pid_display.rar_PID Display_时间转换”可以看出,该工具或代码库是以RAR压缩包的形式提供,文件名称“pid_display”可能指明了这是一个程序或库的名称,而“时间转换”则直观地表达了它的主要功能。描述中的“时间转换为字符串,字符串转换为时间的函数!方便”进一步明确了该工具或代码库的功能点,即它提供了方便易用的函数来处理时间与字符串之间的转换。 在实际应用中,时间转换的需求多种多样,通常包括但不限于以下几点: 1. **格式化时间戳**:将时间戳(通常是一个长整型数字,表示自1970年1月1日00:00:00 UTC以来的秒数)转换为易读的日期和时间格式,如“年-月-日 时:分:秒”。 2. **解析时间字符串**:将用户输入的日期时间字符串转换为时间戳或其他计算机可处理的格式。这要求时间字符串能够被正确解析,支持多种日期时间格式的解析是非常有用的。 3. **时区转换**:处理不同时区之间的时间转换,确保用户看到的时间是准确的本地时间。 4. **日期时间运算**:进行日期时间的加减运算,例如计算从当前时间起30天后的日期,或者两个日期之间的时间差。 5. **格式化输出**:根据不同的需求,输出特定格式的时间字符串,可能包括忽略或保留时区信息、使用12小时或24小时制等。 6. **验证时间字符串**:确保输入的时间字符串格式是正确的,如果格式错误,则给出提示信息。 7. **持久化时间数据**:将时间数据以某种形式存储起来,如数据库中,并能够从中检索。 8. **时间转换的性能优化**:由于时间转换可能需要在大量数据上进行,因此需要考虑性能优化,减少转换所需的时间和资源消耗。 在使用PID Display工具或代码库时,用户需要关注其支持的时间格式,是否能够满足特定编程语言或应用平台的要求,以及是否提供了方便的接口和文档,以便于集成和使用。根据“***.txt”文件名称,可以推测该工具或代码库可能在***网站上有详细介绍或文档说明,用户可以通过访问该网站获取更多使用信息。 总之,PID Display作为一种时间转换的解决方案,可以广泛应用于各种需要时间处理的场景中,从简单的格式化输出到复杂的时间运算和解析,都是其潜在的应用范围。对于开发者来说,选择合适的时间转换工具或库,能够大幅提高开发效率和程序的健壮性。

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了,为什么?给出修改后的 代码

2023-06-08 上传

将上述代码放入了Recommenders.py文件中,作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

2023-06-07 上传