DF_47_05_Win版压缩包解压与命令行工具介绍

需积分: 12 0 下载量 161 浏览量 更新于2024-10-20 收藏 13.85MB 7Z 举报
资源摘要信息:"DF.7z df_47_05_win版" 文件标题"DF.7z"暗示了该文件是一个使用7z压缩格式的存档文件，而描述中的"df_47_05_win版"很可能是该存档中包含的软件或文件的版本名称。标签"df"过于简短，无法确定具体指代什么，但考虑到上下文，它可能是指与存档内容相关的某种标识符或缩写。文件名称列表中包含了"command line.txt"和"df_47_05_win.zip"两个文件，这些信息为我们提供了关于存档内容的线索。 首先，"command line.txt"很可能是一份文本文件，其中包含关于如何在命令行环境下使用相关软件或工具的指令或说明。命令行工具通常用于IT专业人员在没有图形用户界面（GUI）的情况下执行任务。这种类型的文件对于理解软件的功能、安装方法、配置选项以及故障排除等提供了关键信息。 接着，"df_47_05_win.zip"则表明存档中还包含一个名为"df_47_05_win"的文件，并且这个文件已经被压缩为ZIP格式。这里的"df"可能代表软件或工具的名称，而"47_05_win"可能指示软件的版本号和目标操作系统。通常，"win"指代的是Windows操作系统，意味着该软件是为Windows平台设计的。 综合以上信息，我们可以推测存档"DF.7z df_47_05_win版"中包含了至少两种文件：一份关于如何使用命令行操作特定软件的说明文档，以及该软件的Windows版本的压缩包。尽管没有具体的软件名称，我们可以合理地假设这是某个开发者或组织发布的软件更新、补丁或新版本。 在IT行业中，处理压缩文件是日常任务之一。使用正确的压缩和解压缩工具可以确保文件传输和存储的有效性，同时保持文件系统的安全性和完整性。7z是一种高效的压缩格式，它支持强大的压缩算法，能够减小文件大小，同时保持较高的压缩比。ZIP格式则更加普及，几乎所有操作系统都内置了对其的支持。 当处理此类文件时，IT专业人员通常会使用专门的解压缩工具，如7-Zip、WinRAR、WinZip等，以打开和提取存档内容。这些工具支持各种压缩格式，提供了包括解压缩、压缩和文件管理在内的多种功能。 如果"df"指的是一个具体的应用程序或服务，那么版本号"47_05"可能表明这是一个更新的迭代版本，通常包含性能改进、错误修复和新的功能特性。版本号可以帮助用户确定软件的最新状态，确保运行的软件不会因为缺乏更新而存在安全风险或兼容性问题。 总结来说，"DF.7z df_47_05_win版"存档可能包含了一个软件的Windows版本，以及与之相关的命令行使用说明。了解这些信息可以帮助IT专业人员有效地部署和管理软件，同时确保系统的稳定和安全运行。

df_47_05_win.zip

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df_47_05_win.zip

DF.rar_WI1_airplane matlab_六自由度matlab仿真模型_六自由度仿真_六自由度模型

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标题中的“DF.rar_WI1_airplane matlab_六自由度matlab仿真模型_六自由度仿真_六自由度模型”表明这是一个与航空器六自由度仿真相关的MATLAB项目。MATLAB是一款强大的数学计算软件，广泛应用于工程计算、数据分析...

ApacheJMeter_ssh-1.2.0.jar.7z

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在这个案例中，我们有一个名为"ApacheJMeter_ssh-1.2.0.jar.7z"的压缩文件，它是SSH插件的版本1.2.0，需要使用7-Zip工具进行解压。 首先，我们需要理解SSH协议。SSH是一种网络协议，用于安全地远程登录到服务器，...

如何同时使用pd.MultiIndex.from_tuples和pd.MultiIndex.from_product创建一个列名

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很简单，您可以先使用pd.MultiIndex.from_tuples...df.columns = mi1.append(mi2) # 输出结果 print(df) ``` 输出结果如下： ``` X Y Z W W 1 2 1 2 1 2 0 1 4 5 4 5 4 5 1 2 5 6 5 6 5 6 2 3 6 7 6 7 6 7 ```

# 读取第一个文件夹中的所有csv文件 folder1_path = "E:/baby/paper/flow" files1 = get_file_list(folder1_path) dfs1 = [] for file1 in files1: if file1.endswith(".csv"): file1_path = os.path.join(folder1_path, file1) df1 = pd.read_csv(file1_path, encoding='ascii', header=0, usecols=[1, 2, 3, 4]) df1.fillna(0, inplace=True) dfs1.append(df1) df_X = pd.concat(dfs1, ignore_index=True) # 将第一个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame # 读取第二个文件夹中的所有csv文件 folder2_path = "E:/baby/paper/rain" files2 = os.listdir(folder2_path) dfs2 = [] for file2 in files2: if file2.endswith(".csv"): file2_path = os.path.join(folder2_path, file2) df2 = pd.read_csv(file2_path, encoding='ISO-8859-1', header=0, usecols=[1]) df2.fillna(0, inplace=True) dfs2.append(df2) df_X["X5"] = pd.concat(dfs2, ignore_index=True) # 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame运行之后出现ValueError: Cannot set a DataFrame with multiple columns to the single column X5

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df_Z = pd.concat([df_X, df_Y], axis=1) # 将新的DataFrame赋值给 'df_X' df_X = df_Z ``` 这将创建一个新的DataFrame 'df_Z'，该DataFrame将第一个文件夹中所有数据和第二个文件夹中所有数据按列连接在一起。...

df.at和df.iloc的差别

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df.at和df.iloc是Pandas库中用于访问DataFrame中特定位置数据的两种方法。它们之间的主要差别在于使用的索引方式和访问数据的速度。 - df.at使用标签索引：它允许使用行和列的标签来访问DataFrame中的特定元素。...

import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字，汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字，汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词，并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码，请补全train和test函数

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以下是train和test函数的代码： ```python def train(X_train_tfidf, y_train): clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train) return clf def test(clf, X_test): X_test_counts = count_vect.transform...

修改代码使其能够正确运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ = np.transpose(XYZT) ABL = colour.XYZ_to_Lab(XYZ) LABT = np.array([ABL[:,1], ABL[:,2], ABL[:,0]]) LAB = np.transpose(LABT) # 将 numpy 数组转换为 open3d 中的 PointCloud 类型 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(LAB) # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB[:,0], LAB[:,1], LAB[:,2], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

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df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) ...

import aip import time import pandas as pd from tqdm import tqdm content_list = [] positive_prob_list = [] negative_prob_list = [] def sentiment_classify(txt): client_appid = '34468201' client_ak = 'U3tHxNzzm3z89wXRpjSswVv3' client_sk = 'qlbLtgMcUg75Mmfd4ei1puzLXPpNgDfC' my_nlp = aip.nlp.AipNlp(client_appid, client_ak, client_sk) results = my_nlp.sentimentClassify(txt) positive_prob = results['items'][0]['positive_prob'] negative_prob = results['items'][0]['negative_prob'] content_list.append(txt) positive_prob_list.append(positive_prob) negative_prob_list.append(negative_prob) return positive_prob df = pd.read_excel('/Users/26921/Desktop/shuju/20000-30000.xlsx') txt_content = df["content"] positive_times = 0 negative_times = 0 for txt in tqdm(txt_content): if sentiment_classify(txt) > 0.5: positive_times += 1 else: negative_times += 1 df_res = pd.DataFrame({"content": content_list, "positive_prob":positive_prob_list, "negative_prob":negative_prob_list}) df_res.to_excel("/Users/26921/Desktop/shuju/20000-30000(2).xlsx") print("分析完成，正向{}条，负向{}条!".format(positive_times, negative_times))优化这段代码，使其出现'items'错误时，跳过错误继续执行程序

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client_ak = 'U3tHxNzzm3z89wXRpjSswVv3' client_sk = 'qlbLtgMcUg75Mmfd4ei1puzLXPpNgDfC' my_nlp = aip.nlp.AipNlp(client_appid, client_ak, client_sk) try: results = my_nlp.sentimentClassify(txt) ...

def plot_rate( rate_his, rolling_intv = 50, ylabel='标准化计算速率',ax=None): import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib as mpl rate_array = np.asarray(rate_his) # 将一个 Python 列表 rate_his 转换为 NumPy 数组 rate_array df = pd.DataFrame(rate_his) # 创建了一个名为df的Pandas DataFrame对象，将rata_his数据进行索引拆分过滤排序 if ax is None: fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) mpl.style.use('seaborn') #设置matplotlib 库的绘图风格为 seaborn 风格 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,8))# 使用 Matplotlib 库创建一个带有指定大小的子图对象，宽为15，高为8 plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') #使用plt.plot函数将生成的x轴和y轴坐标绘制成折线图，并且'b' 表示蓝色的线条。 plt.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color = 'b', alpha = 0.2) #将这两个曲线之间的区域填充成颜色为蓝色、透明度为0.2的矩形 plt.ylabel(ylabel)# 设置纵轴标签 plt.xlabel('Time Frames')#设置横轴标签 plt.show()， plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue') plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption')，修改将多个函数绘制于横坐标相同的，放在一张子图里的代码z

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axs[0].fill_between(np.arange(len(Q))+1, np.hstack(df_q.rolling(100, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df_q.rolling(100, min_periods=1).max()[0].values), color='b', alpha=0.2) axs[0].set_...
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