这意味着我们在将数据分为训练和测试之后再应用重采样方法。 我们将分析旅行保险数据以应用我们的重采样方法，数据如下。 ? 我们有一个二分类问题。我们的目标特征是“Claim”。0是多数，1是少数。...我们将应用Logistic回归比较不平衡数据和重采样数据之间的结果。该数据集来自kaggle，并且以一个强大的不平衡数据集而成名。...需要注意的是，此重采样方法将删除实际数据。我们不想丢失或压缩我们的数据，这种方法就不太合适了。 ? 我们将采样策略调整为1。这意味着多数类与少数类的数量相同多数类将丢失行。...进行Logistic回归后， 使用RandomUnderSampler，得分提高了9.37％。 这些重采样方法的常见用法是将它们组合在管道中。...我们使用imblearn.pipeline创建一个管道，孙旭对我们的给出的策略进行处理。具有0.1采样策略的RandomOverSampler将少类提高到“ 0.1 *多数类”。
可以根据这些数据，生成一些图表分析。 ? 当然，因为我们考虑的数据主要是时间和用电量两个维度，所以可以把其他的维度删掉。 重采样 我们先从重采样开始。...重采样意味着改变时序数据中的时间频率，在特征工程中这个技能非常有用，给监督学习模型补充一些结构。 依靠pandas进行重采样的方法类似groupby，通过下面的例子，可以更方便的理解。...首先，需要把采样周期变成每周： · data.resample() 用来重采样数据帧里的电量（kWh）那一列。 · The ‘W’ 表示我们要把采样周期变为每周（week）。...为了实现预测功能，我们创建未来数据帧，设置预测未来多少时间和频率，然后Prophet就可以开始预测了。 这里设置的是预测两周，以天为单位。 ? 搞定了，可以预测未来两个月的家庭用电量了。 ?...看上面第二张图，以年份为单位，可以明显看出秋冬家庭耗电量增大，春夏则减少；周日耗电量要比一周里的其他六天多。 LSTM预测 LSTM-RNN可以进行长序列观察，这是LSTM内部单元的架构图： ?
以 Google 著名的开源框架 Webrtc 为例，我们对其中的噪声抑制算法进行严谨的测试，发现该算法可以对白噪声和有色噪声进行良好的抑制。满足视频或者语音通话的要求。...主流采样率包括：16kHz、32kHz、44.1kHz 和 48kHz。 帧长相同，帧长由编码格式决定，PCM 没有帧长的概念，开发者自行决定帧长。...为了和主流音频编码格式的帧长保持一致，推荐采用 20ms 为帧长。 位深（Bit-Depth）或采样格式 (Sample Format) 相同，承载每个采样点数据的 bit 数目要相同。...这样，把格式、 采样率、 帧长、位深和声道数对齐了以后，两个音频流就可以混合了。 ②、回声消除、噪音抑制和静音检测等处理 在混音之前，还需要做回声消除、噪音抑制和静音检测等处理。...在编码之前，采集、语音前处理、混音之前的处理、混音和混音之后的处理应该按顺序进行。 ③、音频重采样 重采样即是将音频进行重新采样得到新的采样率的音频。
在进行金融数据的分析以及量化研究时，总是避免不了和时间序列的数据打交道，常见的时间序列的数据有比方说一天内随着时间变化的温度序列，又或者是交易时间内不断波动的股票价格序列，今天小编就为大家来介绍一下如何用...“Pandas”模块来处理时间序列的数据 01 创建一个时间戳 首先我们需要导入我们所需要用到的模块，并且随机创建一个时间戳，有两种方式来创建，如下所示 import pandas as pd import...，1对应周二 df.time_frame.dt.weekday[0] 除此之外，下表列出了几个并不常见的方法和属性 ?...08 关于重采样resample 我们也可以对时间序列的数据集进行重采样，重采样就是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程，主要分为降采样和升采样，将高频率、间隔短的数据聚合到低频率、间隔长的过程称为是降采样...我们发现数据集中有一些缺失值，我们这里就可以使用“pandas”中特有的方法来进行填充，例如 data['mean'].fillna(method = 'backfill')
帧：音频的帧的概念没有视频帧那么清晰，几乎所有视频编码格式都可 以简单的认为一帧就是编码后的一张图像。...帧长： （1）可以指每帧采样数播放的时间, mp3 48k, 1152个采样点,每帧则为 24ms；aac则是每帧是1024个采样点。...为什么要重采样?(1〉从设备中采集的音频数据与编码器要求的数据格式不一致y(2〉扬声器要求的音频数据与要播放的音频数据不一致,(3）更方便运算〈回声消除时，将多通道重采样成单通道方便运算。)...重采样的步骤:(1）创建重采样上下文,(2〉设置参数;(3）初始化重采样;(4）进行重采样。...一般是 一个I，3个B， 1个P Sps是设置GOP的参数, pps设置单个图像的参数 2.3.2编码技术 H264压缩技术是一个技术合集.H264进行编解码是以宏块为单位进行处理的,以像素为单位效率太低了
在进行时间相关的数据分析时，时间序列的处理是自然而然的事情，从创建、格式转换到筛选、重采样和聚合统计，pandas都提供了全套方法支持，用的熟练简直是异常丝滑。 ?...反之，对于日期格式转换为相应的字符串形式，pandas则提供了时间格式的"dt"属性，类似于pandas为字符串类型提供了str属性及相应方法，时间格式的"dt"属性也支持大量丰富的接口。...以这一数据作为示例，其中索引时间序列，需求是筛选出上午7点-9点间的记录，则3种实现方式分别示例如下： 1.通过索引模糊匹配，由于是要查询7点-9点间的记录，这等价于通过行索引查询以07到08开头之间的数据...04 重采样 重采样是pandas时间序列中的一个特色操作，在有些连续时间记录需要按某一指定周期进行聚合统计时尤为有效，实现这一功能的函数主要是resample。...关于pandas时间序列的重采样，再补充两点：1.重采样函数可以和groupby分组聚合函数组合使用，可实现更为精细的功能，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗一文；2.重采样过程中
、声道、采样位数等基础可以参考Android FFmpeg系列02--音视频基础 重采样 音频重采样就是通过改变音频的采样率、采样格式、声道数等参数使之按照我们期望的音频参数输出音频数据的过程 为什么需要重采样...因为音频文件的音频参数是多种多样的，而播放音频的设备不一定支持这些参数，这就需要通过重采样进行转换后才能正常播放；另外比如说我们需要对多段音频进行mix，需要首先确保每段音频具有相同的采样率、采样格式和声道数...，这个时候也需要进行重采样 FFmpeg中的音频采样格式 FFmpeg中的音频采样格式分为两种，以P结尾的planar格式和不带P结尾的packed格式 enum AVSampleFormat {...DO NOT USE if linking dynamically }; 以双声道为例，planar格式在存储时，左右声道的数据分开存储，左声道在data[0]，右声道数据在data[1]，每个声道所占用的字节数为...= 1152） size = 1152 * 2 * 2 = 4608字节 音频帧的播放时间计算 // duration = nb_samples / sample_rate // 以采样率为44100HZ
，这个参数应该是⼀致的)，如果我们接下来需要使⽤解码后的⾳频数据做其他操作，⽽这些参数的不⼀致导致会有很多额外⼯作，此时直接对其进⾏重采样，获取我们制定的⾳频参数，这样就会⽅便很多。...再⽐如在将⾳频进⾏SDL播放时候，因为当前的SDL2.0不⽀持planar格式，也不⽀持浮点型的，⽽最新的FFMPEG 16年会将⾳频解码为AV_SAMPLE_FMT_FLTP格式，因此此时就需要我们对其重采样...DO NOT USE if linking dynamically};2.3 分⽚（plane）和打包（packed）以双声道为例，带P（plane）的数据格式在存储时，其左声道和右声道的数据是分开存储的...⼀帧⾳频的数据量（字节）=channel数 nb_samples样本数 每个样本占⽤的字节数如果该⾳频帧是FLTP格式的PCM数据，包含1024个样本，双声道，那么该⾳频帧包含的⾳频数据量是210244...AV_SAMPLE_FMT_DBL ： 210248 = 163842.6 ⾳频播放时间计算以采样率44100Hz来计算，每秒44100个sample，⽽正常⼀帧为1024个sample，可知每帧播放时间
使用 Pandas 估计股票收益的相关性 从 Statsmodels 中将数据作为 pandas 对象加载 重采样时间序列数据 简介 Scikits 是小型的独立项目，以某种方式与 SciPy 相关，但不属于...我们进行了 OLS 拟合，基本上为我们提供了铜价和消费量的统计模型。 另见 相关文档 重采样时间序列数据 在此教程中，您将学习如何使用 Pandas 对时间序列进行重新采样。...： df.plot() resampled.plot() plt.show() 原始时间序列的图如下： 重采样的数据具有较少的数据点，因此，生成的图更加混乱，如以下屏幕截图所示： 完整的重采样代码如下...然后，该索引用于创建 Pandas DataFrame。 然后，我们对时间序列数据进行了重新采样。...单个字符给出重采样频率，如下所示： 每天D 每月M 每年A resample()方法的how参数指示如何采样数据。 默认为计算平均值。 另见 相关 Pandas 文档
在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。 为什么重采样很重要? 时间序列数据到达时通常带有可能与所需的分析间隔不匹配的时间戳。...例如以不规则的间隔收集数据，但需要以一致的频率进行建模或分析。 重采样分类 重采样主要有两种类型: 1、Upsampling 上采样可以增加数据的频率或粒度。这意味着将数据转换成更小的时间间隔。...重采样过程 重采样过程通常包括以下步骤: 首先选择要重新采样的时间序列数据。该数据可以采用各种格式，包括数值、文本或分类数据。 确定您希望重新采样数据的频率。...对于下采样，通常会在每个目标区间内聚合数据点。常见的聚合函数包括sum、mean或median。 评估重采样的数据，以确保它符合分析目标。检查数据的一致性、完整性和准确性。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
这些协议在传输视音频数据的同时，也会传输一些信令数据。这些信令数据包括对播放的控制（播放，暂停，停止），或者对网络状态的描述等。解协议的过程中会去除掉信令数据而只保留视音频数据。...// 此处audio_param是FFmpeg中的参数，此参数应保证是SDL播放支持的参数，后面重采样要用到此参数 // 音频帧解码后得到的frame中的音频格式未必被SDL支持，比如frame可能是planar...* s_audio_param_tgt.freq / p_frame->sample_rate + 256; // 重采样输出参数：输出音频缓冲区尺寸(以字节为单位)...音频frame中的数据格式未必被SDL支持，对于不支持的音频frame格式，需要进行重采样，转换为SDL支持的格式声音才能正常播放 [3]....修改记录 2018-12-04 V1.0 初稿 2019-01-06 V1.1 增加音频重采样，修复部分音频格式无法正常播放的问题
垂直刷新率表示屏幕上图像每秒重绘多少次，也就是每秒屏幕剧新的次数，以Hz(赫兹)为单位。刷新率越高，图像就越稳定，图像显示就越自然清晰，对眼睛的影响也越小。...1.4 编码格式 编码的目的是压缩数据量，采用编码算法压缩冗余数据。...1.10 视频帧及音频帧 常见的视频帧有1、P、B帧等，下面分别进行介绍。 ·【帧表示关键帧，你可以理解为这一帧画面的完整保留，解码时只需要本帧数据就可以完成(因为包含完整画面)。...具体如下:音频数据帧个数由文件大小和帧长决定，每一帧的长度可能不固定，也可能周定，由比特率决定，每一帧又分为帧头和数据实体两部分，帧头记录了MP3的比特率、采样率、版本等信息，每一帧之间相互独立。...同时还建议增加一个低音音箱，以加强对低频信号的回放处理(这也就是如今4.1声道音箱系统广泛流行的原因)。
那么在对一个音频文件转换格式之时，有可能所有音频帧都遍历完了，重采样缓存里面还保存着剩余未取走的音频数据。此时要像对待视频编码缓存那样，想办法把剩下的音频数据冲出来。...那么swr_convert函数的返回值就是本次冲走的输出数据大小，当返回值为0时，表示重采样缓存已经冲光了，再也没有剩余的数据了，此时才能结束音频的格式转换操作。...当然，对于常见的mp3和aac格式，它们每帧的长度是固定的，正常情况调用一次swr_convert函数即可输出完整的音频数据，无需另外处理重采样缓存。...只有ogg、amr、wma等格式的每帧音频长度不固定，才需要额外处理音频的重采样缓存，于是对《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书第五章的重采样代码改动如下。...，补充下面的重采样缓存冲刷代码，这样新生成的音频文件才是完整的： while (1) { // 冲走重采样的缓存（兼容对ogg、amr等格式的重采样） // 重采样。
本次介绍pandas时间统计分析的一个高级用法--重采样。以下是内容展示，完整数据、代码和500页图文可戳《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。...重采样指的是时间重采样，就是将时间序列从一个频率转换到另一个频率上，对应数据也跟着频率进行变化。比如时间序列数据是以天为周期的，通过重采样我们可以将其转换为按分钟、小时、周、月、季度等等的其他周期上。...对于dataframe而言，如不想对索引重采样，可以通过on参数选择一个column列代替索引进行重采样操作。...参数也是limit对填充数量进行控制。以下对缺失部分按最近数据填充1行，结果如下。...transform()函数的使用方法可参考pandas transform 数据转换的 4 个常用技巧！ 以下对C_0变量进行采样分组内的累加和排序操作。
帧间帧可以是预测性的（P），其使用来自一个先前解码的图片的数据来对块进行时间预测，或者是双预测（B），其对来自多达两个先前解码图片的平均数据进行预测。...这允许Bitmovin编码器同时对输入的多个部分进行操作，从而在云计算资源池中并行扩展。...由于新的编码器必须在每个编码段的开头开始，因此我们必须使用闭合GOP（使用IDR帧）对每个编码段的开头片段进行编码。至于Smart Chunking，这是一种权衡。...虽然对总体成本的影响较低，但也在增加。对于长输入（60分钟），我们能够观察到相对编码时间的变化非常相似，而相对成本的增加要低一点。...我们进行了一些实验来评估这些新技术的影响，其中我们使用Spin Digital VVC实时编码器以恒定QP模式对11个4K-UHD-60fps视频片段进行编码，QP在24到38之间。
不同的形状源于对多个采样网格上的训练数据进行重采样。当缩小其他维度时，通过扩大小batch大小和学习率来加速训练。 ▊ 1....例如，可以使用较少数量的帧和/或空间大小，同时增加mini-batch大小B。通过这种交换，可以以较低的wall-clock时间处理相同数量的epoch，因为每次迭代处理更多的样本。...视频具有一定数量的帧和每帧的像素，这些帧和像素通过记录设备的时间和空间分辨率（取决于多个相机属性）与物理世界相关。当在训练mini-batch中使用这些源视频之一时，使用采样网格对其进行重新采样。...长周期与stepwise learning rate decay schedule同步，并对每个形状进行相同次数的迭代训练。...对于时间维度，该策略相当于选择随机时间裁剪并对其帧进行二次采样。 Short Cycle 短周期在各种空间形状中快速移动，在每次迭代中都会发生变化。默认情况下，作者使用以下3个形状的短循环。
出于以下几个原因，很难对全球平均表面温度以绝对温度的形式进行计算。...2018年1月1日与1960年1月1日之间SST之间的差异 Resample（重采样） xarray 中的Resample（重采样）的处理方法与 Pandas 包几乎相同。...resample(time="5Y")是对如何对时间进行重采样进行设置，维度为time，设置的时间间隔为 5 年。...假如第一个 Resample 对象的时间范围为 2010 年-2014 年，那么需要对这五年进行平均后，以便得到第一个进行重采样后的值。往后的时间范围类似。...ds_anom_rolling 参数time=12指定了对维度time以 12 个月为周期（月数据）变动时间窗，center参数表明以当前窗的两侧筛选数据，否则是以当前窗的前 12 个月作为筛选目标（包括本身
时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性，构建时间序列模型，进行样本外预测。 现在，一起来学习用Pandas处理时序数据。 ? 本文目录 1....重采样 3.1. resample对象的基本操作 3.2. 采样聚合 3.3. 采样组的迭代 4. 窗口函数 4.1....三、重采样 所谓重采样，就是指resample函数，它可以看做时序版本的groupby函数 3.1. resample对象的基本操作 采样频率一般设置为上面提到的offset字符 df_r = pd.DataFrame...问题 【问题一】 如何对date_range进行批量加帧操作或对某一时间段加大时间戳密度？ ? 【问题二】 如何批量增加TimeStamp的精度？...【练习二】 继续使用上一题的数据，请完成下列问题： （a）以50天为窗口计算滑窗均值和滑窗最大值（min_periods设为1） ?
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。 使用pandas操作时间序列数据的基本介绍开始前需要您已经开始进行时间序列分析。...因为我们的具体目标是向你展示下面这些: 1、创建一个日期范围 2、处理时间戳数据 3、将字符串数据转换为时间戳 4、数据帧中索引和切片时间序列数据 5、重新采样不同时间段的时间序列汇总/汇总统计数据 6...如果想要处理已有的实际数据，可以从使用pandas read_csv将文件读入数据帧开始，但是我们将从处理生成的数据开始。...04':'2018-01-06'] } 我们已经填充的基本数据帧为我们提供了每小时频率的数据，但是我们可以以不同的频率对数据重新采样，并指定我们希望如何计算新采样频率的汇总统计。...我建议您跟踪所有的数据转换，并跟踪数据问题的根本原因。 5、当您对数据重新取样时，最佳方法（平均值、最小值、最大值、和等等）将取决于您拥有的数据类型和取样方式。要考虑如何重新对数据取样以便进行分析。
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