研究者按照下列方式构建部分监督的实例分割任务：（1）给定一个类别集，其中一小部分具备实例掩码标注，其他类别仅具备边界框标注；（2）实例分割算法利用该数据构建一个能够分割该集合中所有目标类别实例的模型。...由于训练数据是强标注样本（带有掩码）和弱标注样本（只有边界框标注）的混合，该任务被认为是部分监督式的。...首先，使用 COCO 数据集 [22] 将部分监督实例分割任务模拟成一种在具备高质量标注和评估指标的数据集上构建量化结果的方式。...具体来说，将 COCO 类别分割成带有掩码标注的子集和系统只能获取边界框标注的余子集。由于 COCO 数据集仅包含少量语义分割类别（80 个），因此定量评估是精确可信的。...在训练中，T 仅需要集 A 中类别的掩码数据，测试阶段中它可应用于集 A ∪ B 中所有类别。研究者还使用补充性（complementary）全连接多层感知机（MLP）增强掩码头部标签。 ?
Pandas DataFrame 提供了多种灵活的方式来索引数据，其中一种是使用多条件索引，它允许使用逻辑条件组合来选择满足所有条件的行。...解决方案可以使用以下步骤来实现多条件索引：首先，使用 isin() 方法来选择满足特定值的条件。isin() 方法接受一个列表或元组作为参数，并返回一个布尔值掩码，指示每个元素是否包含在列表或元组中。...然后，使用 ~ 运算符来否定布尔值掩码，以选择不满足该条件的行。最后，使用 & 运算符来组合多个布尔值掩码，以选择满足所有条件的行。...df['Vegetable'].isin(vegetablesExclude) & (df['Animal']=='Dog')]在上面的代码中，我们首先生成了一个包含水果、蔬菜和动物名称以及x值和y值的数据框...然后，我们对数据框中的列进行了随机排序，以打破重复的水果、蔬菜和动物的结构。接下来，我们定义了要包括和排除的水果和蔬菜列表。
Python布尔索引的使用 说明 1、布尔索引需要找到每行的'A'列的真值等于'foo'，然后使用这些真值来确定要保留哪些行。 2、通常将这个系列命名为一个真值数组mask. 进行使用。...mask = df['A'] == 'foo' 然后我们可以使用此掩码对数据框进行切片或索引 df[mask] A B C D 0 foo one 0 0 2... foo two 2 4 4 foo two 4 8 6 foo one 6 12 7 foo three 7 14 这是完成此任务的最简单方法之一，如果性能或直观性不是问题...，这应该是您选择的方法。...以上就是Python布尔索引的使用，希望对大家有所帮助。
数组拼接和分裂 三、数组计算：通用函数四、聚合五、数组计算：广播六、比较、掩码和布尔逻辑1. 比较2. 操作布尔数组3....将布尔数组作为掩码 七、花哨索引八、数组的排序 [ NumPy version: 1.18.1 ] import numpy as np 一、创建数组 # 1.从python列表创建数组 #...将布尔数组作为掩码 # 利用比较运算符得到布尔数组，通过索引将特定值选出，即掩码操作 x 布尔数组 x[x 的值 # 构建掩码 rainy...快速分割数据（需要分割训练/测试数据集以验证统计模型）用于修改部分数组 # 索引值重复次数累加 at()函数 x = np.zeros(10) i = [2, 3, 3, 4, 4, 4] np.add.at...x[i] #结果等同np.sort(x) # 沿着多维数组的行或列排序（将行或列作为独立数组，行列值之间的关系将丢失） np.sort(X, axis=0) #对X的每一列排序 np.sort
下表总结了逐位的布尔运算和其对应的通用函数。 ? 利用这些工具，就可以回答那些天气数据的问题了。以下的数据是结合使用掩码和聚合实现的计算结果。...掩码就是数组的索引操作，为了将数组中的某些值选出来，可以进行简单的索引，即掩码操作。...布尔数组可以作为掩码，可以通过该掩码选择数据的子数组。...，我们把这个布尔数组作为索引，这个操作过程就叫掩码。...，将and和or应用于组成该数字的每个比特。
以创建一个含随机值的Series 开始： ? 注意：索引从0开始。大部分SAS自动变量像_n_ 使用1作为索引开始位置。...它们是： 方法 动作 isnull() 生成布尔掩码以指示缺失值 notnull() 与isnull()相反 drona() 返回数据的过滤版本 fillna() 返回填充或估算的缺失值的数据副本 下面我们将详细地研究每个方法...由于为每个变量产生单独的输出，因此仅显示SAS输出的一部分。与上面的Python for循环示例一样，变量time是唯一有缺失值的变量。 ?...正如你可以从上面的单元格中的示例看到的，.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为零，因为它们是字符串。...该方法应用于使用.loc方法的目标列列表。第05章–了解索引中讨论了.loc方法的详细信息。 ? ? 基于df["col6"]的平均值的填补方法如下所示。.
https://youtu.be/puSN8Dg-bdI 在本教程的第一部分中，将简要介绍实例分割；之后将使用实例分割和OpenCV来实现： 从视频流中检测出用户并分割； 模糊背景； 将用户添加回流本身...执行对象检测时，是需要： 计算每个对象的边界框(x,y的)-坐标； 然后将类标签与每个边界框相关联； 从上可以看出，对象检测并没有告诉我们关于对象本身的形状，而只获得了一组边界框坐标。...结果输出是boxes和masks，虽然需要用到掩码（mask），但还需要使用边界框（boxes）中包含的数据。...如果遇到任何其他对象类，继续下一个索引。下一个过滤器确保预测的置信度超过通过命令行参数设置的阈值。 如果通过了该测试，那么将边界框坐标缩放回图像的相对尺寸，然后提取坐标和对象的宽度/高度。...如果我们俩都： 有一个非空的掩膜； 处于“ 隐私模式”； ... ... 然后将使用模糊背景并将掩码应用于输出帧。
访问元素和提取子集是数据框的基本操作，在pandas中，提供了多种方式。...对于一个数据框而言，既有从0开始的整数下标索引，也有行列的标签索引 >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), index=['r1', 'r2', 'r3...，可以灵活的访问数据框中的元素，具体的操作方式有以下几种 1....属性运算符 数据框的每一列是一个Series对象，属性操作符的本质是先根据列标签得到对应的Series对象，再根据Series对象的标签来访问其中的元素，用法如下 # 第一步，列标签作为属性，先得到Series...，一次只能访问数据框的一个维度，适用于仅操作一个维度的场景。
请注意，类型转换可能会导致数据丢失，例如，将浮点数转换为整数会截断小数部分。因此，在进行类型转换时，需要确保这种转换是你想要的。...通过指定起始和终止索引以及步长，可以获取张量中的一部分。例如，t1[2:8] 将会返回从索引2到7的张量元素，形成一个新张量。...如果指定步长为2，如 t1[2:8:2]，则会隔一个元素取一个，返回索引为2、4、6的元素形成的新张量。 高级索引：包括布尔索引和掩码索引等。...布尔索引允许根据一个布尔张量来选择数据，而掩码索引则使用一个具有相同形状的张量作为掩码来选择数据。...多维索引：对于多维张量，可以通过指定多个维度的索引来访问数据，例如 tensor[i, j, k] 将访问三维张量中第 i 层、第 j 行、第 k 列的元素。
从这里我们可以创建并应用一个掩码，以仅识别大于/小于（取决于光谱指数方向）最小值且持续时间小于 4 年的植被损失量级。...另请注意，当您单击地图上的一个点时，该点的坐标将填充这些输入框。 定义 LandTrendr 分段参数。有关定义，请参阅LT 参数部分。 单击地图上的某个位置或点击提交按钮。...另请注意，当您单击地图上的一个点时，该点的坐标将填充这些输入框。 围绕由地图单击定义或在步骤 6 中的纬度和经度坐标框中提供的中心点定义缓冲区。单位为公里。...bandList（字符串列表）：来自光谱索引代码部分列表中的一个或多个索引或波段的列表，这些索引或波段将包含在构成年度收藏的图像中。结果图像中的波段将按照它们在此列表中的顺序进行排序和标记。...index (String) : LandTrendr 分割的光谱索引代码部分列表中的索引。
这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。...布尔序列的每个值的取值为 0 或 1，因此所有适用于数值的序列方法也适用于布尔值。 准备 在此秘籍中，我们通过将条件应用于数据列来创建布尔序列，然后从中计算汇总统计信息。...产生布尔序列的最直接方法是使用比较运算符之一将条件应用于列之一。 在步骤 2 中，我们使用大于号运算符来测试每部电影的时长是否超过两个小时（120 分钟）。...当然，这在实践中很难做到，尤其是当股价仅将其历史的一小部分花费在一定阈值之上时。 我们可以使用布尔索引来查找股票花费高于或低于某个特定值的所有时间点。 此练习可以帮助我们了解某些股票的交易范围。...步骤 3 使用此掩码的数据帧删除包含所有缺失值的行。 步骤 4 显示了如何使用布尔索引执行相同的过程。 在数据分析过程中，持续验证结果非常重要。 检查序列和数据帧的相等性是一种非常通用的验证方法。
通常，它们围绕两种策略中的一种：使用在全局表示缺失值的掩码，或选择表示缺失条目的标记值。 在掩码方法中，掩码可以是完全独立的布尔数组，或者它可以在数据表示中占用一个比特，在本地表示值的空状态。...也就是说，附加了一个独立的布尔掩码数组的数组，用于将数据标记为“好”或“坏”。Pandas 可能源于此，但是存储，计算和代码维护的开销，使得这个选择变得没有吸引力。...他们是： isnull(): 生成表示缺失值的布尔掩码 notnull(): isnull()的反转 dropna(): 返回数据的过滤后版本 fillna(): 返回数据的副本，填充了缺失值 我们将结束本节...检测控制 Pandas 数据结构有两种有用的方法来检测空数据：isnull()和notnull()。任何一个都返回数据上的布尔掩码。...”中所述，布尔掩码可以直接用作Series或DataFrame的索引： data[data.notnull()] ''' 0 1 2 hello dtype: object '''
logic 0 4 10 100 low 1 5 20 50 low 2 6 30 -30 high 3 7 40 -50 high 分割 使用布尔条件拆分数据框...构建排除周末并仅包含特定时间的日期范围 矢量化查找 聚合和绘制时间序列 将具有小时列和天行的矩阵转换为连续行序列形式的时间序列。...连接两个具有重叠索引的数据框（模拟 R rbind） In [177]: rng = pd.date_range("2000-01-01", periods=6) In [178]: df1 = pd.DataFrame...点击这里查看 从文件推断数据类型 处理坏行 GH 2886 在不写入重复数据的情况下编写多行索引 CSV 读取多个文件以创建单个 DataFrame 将多个文件合并为单个 DataFrame 的最佳方法是逐个读取各个框架...数据框 索引 文档。
JanusGraph背后的数据存储区是HBase。Atlas将搜索索引存储在Solr中，以利用Solr的搜索功能。 ?...基于Ranger标签的策略可确保Hive和Impala之类的服务控制对特定数据资产的用户和组访问。Ranger策略可以使服务将掩码应用于列数据，因此用户可以看到部分数据或匿名数据之类的结果。...Ranger策略可以使用属性值将不同的掩码模式应用于数据。 Atlas血缘可以将分类从一列传播到后来根据相同数据创建的列。传播分类时，基于这些分类构建的Ranger策略将应用于数据的新位置。...无需干预即可确保将原始数据的访问控制应用于新副本。 如果将Ranger设置为拒绝对所有者以外的新数据的访问，则可以使用标签显示此数据（仅访问分类数据）。...确定要控制的数据，控制的对象以及控制方式。 如果您知道数据特征，但没有可靠的数据列名称，或者想向某些用户显示部分数据，请为该列分配分类，并在Ranger中设置基于标签的策略以应用掩码数据。
9.8 比较，掩码和布尔逻辑 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...在 NumPy 中，布尔掩码通常是完成这些类型任务的最有效方法。 示例：统计雨天 想象一下，你有一系列数据表示某一城市一年中每天的降水量。...更强大的模式是将布尔数组用作掩码，来选择数据本身的特定子集。...True, False], [ True, True, False, False]], dtype=bool) ''' 现在为了从数组中选择这些值，我们可以简单地用这个布尔数组来索引；这被称为掩码操作...，将“和”或“或”应用于构成数字的各个位： bin(42) # '0b101010' bin(59) # '0b111011' bin(42 & 59) # '0b101010' bin(42
数组的计算：广播广播的介绍广播的规则广播的实际应用比较，掩码和布尔逻辑比较操作操作布尔数组将布尔数组作为掩码 《Python数据科学手册》读书笔记 数组的计算：广播 另外一种向量化操作的方法是利用 NumPy...例如， 可以简单地将一个标量（可以认为是一个零维的数组） 和一个数组相加： a + array([, , ]) 我们可以认为这个操作是将数值 5 扩展或重复至数组 [5, 5, 5]， 然后执行加法...数组的归一化 X = np.random.random((, )) # 计算每一列的平均值 Xmean = X.mean() Xmean array([0.47874092, 0.54918989...np.bitwise_or ~ np.bitwise_not 将布尔数组作为掩码 一种更强大的模式是使用布尔数组作为掩码， 通过该掩码选择数据的子数据集。...， 可以进行简单的索引， 即掩码操作： # 将小于5的值从数组中筛选出来 x[x < ] array([, , , , , ]) and和or对整个对象执行单个布尔运算，而&和|对一个对象的内容执行多个布尔运算
在很多情况下，有些数据并不是完整的，丢失了部分值，这一节将学习如何处理这些丢失的数据。...处理机制的权衡 常见的处理丢失数据的方法有两种： 使用掩码全局的指明丢失了哪些数据 使用哨兵值直接替换丢失的值 上述都两种方法各有弊利，使用掩码需要提供一个格外的布尔值数组，占用更多的空间；使用哨兵则在计算时需要更多的时间...Pandas中的数据丢失 Pandas中处理数据丢失的方法受制于Numpy，尽管Numpy提供了掩码机制，但是在存储、计算和代码维护来说，并不划算，所以Pandas使用哨兵机制来处理丢失的数据。...由上可知，Pandas将None和NaN视为可交换的，它们都可以用来指示丢失的数据。...： 0 False 1 True 2 False 3 True dtype: bool 前面说过，布尔值掩码可直接用于索引对象： data[data.notnull()] 删除
这些数据结构不一定是典型的“大部分为 0”的稀疏数据。相反，您可以将这些对象视为“压缩的”，其中任何与特定值匹配的数据（NaN / 缺失值，尽管可以选择任何值，包括 0）都被省略。...，该索引是矩阵的行和列坐标的笛卡尔积。...np.nan 作为 NumPy 类型的 NA 表示 由于在 NumPy 和 Python 中普遍缺乏对 NA（缺失）的支持，NA 可以用以下方式表示： 一种 掩码数组 解决方案：一个数据数组和一个布尔值数组...np.nan 作为 NumPy 类型的 NA 表示 由于 NumPy 和 Python 一般都不支持从底层开始的 NA（缺失）支持，因此 NA 可以用以下方式表示： 掩码数组 解决方案：一个数据数组和一个布尔值数组...使用 np.nan 作为 NumPy 类型的 NA 表示 由于 NumPy 和 Python 在一般情况下缺乏从头开始的 NA（缺失）支持，NA 可以用以下方式表示： 一种 掩码数组 解决方案：一个数据数组和一个布尔值数组
该数据框的索引将是一个pd.DatetimeIndex，其列将是fields。...该数据框的索引将是一个pd.DatetimeIndex，其列将是assets。...返回的数据框的列将是请求的字段，数据框的索引将是请求的资产。 对于字段产生的值如下： 请求“价格”将返回资产的最新收盘价，如果本分钟没有交易，则从较早的时间点前向填充。...该数据框的索引将是一个pd.DatetimeIndex，其列将是fields。...该数据框的索引将是一个pd.DatetimeIndex，其列将是assets。
比较 布尔逻辑 本节介绍了使用布尔掩码来检查和操作NumPy数组中的值。...在NumPy中，布尔掩码通常是完成这些类型任务的最有效方法。 计算下雨天的例子 在这里，我们将使用Pandas加载2014年西雅图市的每日降雨量统计信息(每天的降水量) #!...我们现在将数据放在一边，并讨论NumPy中的一些常规工具，以使用masking快速回答这种类型的问题。...(x<=3) Out[33]: 5 用sum汇总的一个好处是可以根据行或者列来汇总 # 根据列汇总 In [45]: np.sum(x<=3,axis=0) Out[45]: array([3, 1,...一种更强大的模式是使用布尔数组作为掩码，以选择数据本身的特定子集。
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