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Python按要求提取多个txt文本的数据

我们希望，基于第1列（红色框内所示的列）数据（这一列数据表示波长），找到几个指定波长数据所对应的行，并将这些行所对应的后5列数据都保存下来。   ...然后，我们根据给定的目标波长列表target_wavelength，使用条件筛选出包含目标波长的数据行，并将文件名插入到选定的DataFrame中，即在第一列插入名为file_name的列——这一列用于保存我们的文件名...接下来，在我们已经提取出来的数据中，从第二行开始，提取每一行从第三列到最后一列的数据，将其展平为一维数组，从而方便接下来将其放在原本第一行的后面（右侧）。...然后，我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象；紧接着，我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据，和展平后的数据按列合并（也就是放在了第一行的右侧），...最后，我们将每个文件的处理结果按行合并到result_all_df中，通过使用pd.concat()函数，指定axis=0表示按行合并。

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Python按要求提取多个txt文本的数据

我们希望，基于第1列（红色框内所示的列）数据（这一列数据表示波长），找到几个指定波长数据所对应的行，并将这些行所对应的后5列数据都保存下来。   ...然后，我们根据给定的目标波长列表target_wavelength，使用条件筛选出包含目标波长的数据行，并将文件名插入到选定的DataFrame中，即在第一列插入名为file_name的列——这一列用于保存我们的文件名...接下来，在我们已经提取出来的数据中，从第二行开始，提取每一行从第三列到最后一列的数据，将其展平为一维数组，从而方便接下来将其放在原本第一行的后面（右侧）。...然后，我们使用pd.DataFrame()函数将展平的数组转换为DataFrame对象；紧接着，我们使用pd.concat()函数将原本的第一行数据，和展平后的数据按列合并（也就是放在了第一行的右侧），...最后，我们将每个文件的处理结果按行合并到result_all_df中，通过使用pd.concat()函数，指定axis=0表示按行合并。

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NumPy：Python科学计算基础包

函数 意义 np.zeros((3,4)) 创建3行4列全部为0的数组 np.ones((3,4)) 创建3行4列全部为1的数组 np.empty((2,4)) 创建2行4列的空数组，空数组中的值并不为...) 以nd相同的维度创建空数组 np.eye(5) 创建一个5*5的矩阵，对角线为1，其余为0 np.full((2,2),111) 创建一个2行2列全是111的数组，第2个参数为指定值 下面，我们随机举些列子...nd.ravel 将向量nd进行展平，即多维变一维，不会产生原向量的副本 nd.flatten 将向量nd进行展平，即多维变一维，返回原数组的副本 nd.squeeze 只能对一维数组进行降维，多维不会报错...5, 6, 7, 8, 9, 10]) print(nd.resize(5, 2)) # 行列对换 nd = np.arange(12).reshape(3, 4) print(nd.T) # 按照列优先展平...，没有参数按照行优先展平 nd = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(nd.ravel('F')) # 展平为一维 nd = np.array([[1, 2], [3,

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ClickHouse系列--项目方案梳理

pass 2.api展平–>kafka–>clickhouse 问题： api需要改造，数据需要写两套格式，要额外写一套ck的格式，侵入大。...pass 2.kafka–>roc–>clickhouse 优点： roc中进行数据清洗，展平，格式化等操作； 积压数据，批量写入; 对之前业务完全无侵入无影响； roc中需要实现： 消费逻辑...清洗，展平，格式化等逻辑； 批量写入逻辑； 失败处理逻辑； 2.细节选择 2.1表引擎选择 表引擎作用： 决定表存储在哪里以及以何种方式存储 支持哪些查询以及如何支持 并发数据访问 索引的使用...推荐将该引擎和 MergeTree 一起使用。例如，将完整的数据存储在 MergeTree 表中，并且使用 SummingMergeTree 来存储聚合数据。...VersionedCollapsingMergeTree使用version列来实现乱序情况下的数据折叠。

1.4K10

【他山之石】Pytorch学习笔记

ndarray 1.1.2 random模块生成数组 np.random常用函数 生成三行三列随机数 指定一个随机种子，使用shuffle打乱生成的随机数 1.1.3 创建特定形状多维数组...列；[1:3 , 1:3]取第一行到第三行的第一列到第三列；[1:3,: ]取第1, 2行；[ : ,1: 3]取第1, 2列 1.3 NumPy的算术运算 1.3.1 相乘 A*B 或 multiply...amp;amp;amp;amp;#39;F' ) 按列展平...；ravel( ) 按行展平 flatten 将矩阵转换为一行向量 squeeze 去掉矩阵中含1的维度 transpose 改变矩阵维度的顺序 1.4.2 合并数组 NumPy数组合并方法...，然后缩放为224*224；RandomHorizontalFlip( ) 将图像以默认概率0.5随机水平旋转；ToTensor( ) 将给定图像转换为Tensor datasets.ImageFolder

1.5K30

如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

我们通过传入(3,3)，将一维数组转换为3行3列的二维数组。然后，代码使用print(a)打印出了重塑后的二维数组a。这将显示形状为3行3列的矩阵，其中的元素为随机生成的整数。...这个元组被解包给了变量r和c，其中r表示行索引，c表示列索引。最后我们使用print(r, c)打印出最大值所在的行索引和列索引。...然后，我们使用np.argmax(a)函数来找到数组a中的最大值，并返回其在展平（flatten）数组中的索引。np.argmax函数返回数组中最大值的索引，我们在这里直接将结果保存在变量m中。...接着我们使用divmod(m, a.shape[1])来计算最大值索引m对应的行索引和列索引。divmod函数将除法和取模运算结合起来，接受两个参数，第一个参数是被除数，第二个参数是除数。...第二种方法优点：使用了np.argmax()函数，直接找到展平数组中的最大值索引，避免了使用np.where()函数的额外操作。使用了divmod()函数，将索引转换为行索引和列索引，代码更简洁。

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Python辐射校正遥感图像并以一列的形式导出Excel

这里本文之所以需要用多行一列而非多行多列的矩阵格式来存放数据，是因为后面需要将这些像素数据当作神经网络的预测样本，即一行表示一个样本，所以就需要保存为多行一列；如果大家需要保存为多行多列的矩阵格式，那代码的思路还是一致的...获取第一个波段的像元值，这可以通过band = dataset.GetRasterBand(1)来完成（需要注意，这里波段编号的索引是从1开始的）；随后，data = band.ReadAsArray()意思是将波段的像元值读取为一个二维数组...首先，完成辐射定标，也就是通过data = data * 0.0001将像元值乘以0.0001；随后，将处理后的像元值按列展平——在这里，data_one_column = data.flatten()...表示我们使用flatten()方法将二维数组展平为一维数组，并将结果赋值给变量data_one_column。   ...csv.writer对象，同时指定文件的写入模式为覆盖写入'w'；writer.writerow(["Value"])意味着我们写入.csv格式文件的第一行，即表头，这里是一个标题为Value的列；最后

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Druid 数据模式设计技巧

禁用 rollup 功能后，Druid 将为输入数据中为每一行存储一行，而不进行任何预聚合。 德鲁伊中的每一行都必须有一个时间戳。数据总是按时间划分，每个查询都有一个时间过滤器。...指标列是预先聚合存储的，因此它们只能在查询时聚合（不能过滤或分组）。它们通常存储为数字（整数或浮点数），但也可以存储为复杂对象，例如[HyperLogLog sketches 或近似分位数]。...而在 Druid 中，通常使用完全展平的数据源，这些数据源在查询时不需要 join。...考虑启用 rollup，这将使 Druid 可能将多个点合并到 Druid 数据源中的一行中。 如果你预先不知道要有哪些列，可以使用一个空白的维度列表，然后自动检测维度列。...在 Druid 中建模日志数据的提示： 如果你预先不知道要有哪些列，可以使用一个空白的维度列表，然后自动检测维度列。 如果你嵌套了数据，请使用flattenSpec展平数据。

2.4K10

浅谈numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别

， flatten(order=’C’) 参数：{‘C’，‘F’，‘A’，‘K’} 默认情况下‘C’以行为主的顺序展开，‘F’（Fortran风格）意味着以列的顺序展开，‘A’表示如果a在内存中为...Fortran连续，则按列展开，否则以行展开，‘K’按照元素在内存中出现的顺序展平a。...[ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] 可以想象成2层小洋楼，每层有 3*4 个房间 2.ravel函数 可以将多维数组展平...print(c) 得到一维数组 [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23] 3.flatten函数 也是将多维数组展平...b = a.reshape(2,3,4) c = b.transpose((2,1,0)) print(c) 得到一个形状为4*3*2的数组： array([[[ 0, 12], [ 4, 16]

1.3K20

自制深度学习推理框架-张量类Tensor的实现-第二课

可以参考图4, 展平后的Matrix, at接口更适合用来存放展平后的数据。...×维度 Flatten() 将三维的矩阵展开铺平为一维的。...在我们的KuiperInfer项目中，我们可以用一个非常简单的方式来创建一个张量实例，在如上的定义中，我们得到了一个通道数量为3,行数(rows)为5,列数(cols)为3的tensor变量。...首先要讲的是顺序访问方式，在tensor变量中，我们可以使用tensor.at(0, 1, 2)得到tensor变量中第0通道，第1行，第2列中存放的元素。...如果将顺序的一组数据[0,1,2,3,4,5....128]存放到一个大小为4×4的Matrix中，那么大家需要注意一个问题，我们的数据管理类Tensor(arma::cube)是列主序的，这一点和Opencv

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尝鲜 ES2019 的新功能

flat() flat() 是一种用于展平数组的方法。在某些时候，数组的元素还是数组，这些类型的数组称为嵌套数组。 要取消数组的嵌套（展平它们），我们不得不使用递归。...现在引入 flat()，可以用一行代码完成。 一个被展平的数组是一个深度为 0 的数组，flat() 接受一个参数，一个代表深度的数字。深度指的是数组内嵌套的数量。...假设一个数组的嵌套深度为3，并且我们仅将其展平到深度 2，那么主数组中仍然会存在一个嵌套数组。 句法 ? flat()句法 返回值 它返回一个扁平数组。 示例 ?...用 flat() 展平一个深度为3的嵌套数组，参数深度为3。 如果将参数深度设为2，我们得到： ? 可以看到输出中仍然有一个未展平的数组。...flatMap() 可用于展平深度为1的数组，它在内部调用 map 函数，后跟着参数深度为1的 flat 函数，。 句法 ? 返回值 带有操纵值的扁平数组，由提供给它的回调函数提供。

2K40

NumPy学习笔记

b的列，每个元素相乘后再相加，得到的值就是新矩阵的一个元素： 除了用数组的dot做点乘，还可以将两个矩阵对象直接相乘，结果与dot结果一致： 另外还要有逆矩阵、转置矩阵、矩阵转数组的成员变量需要注意...，例如一个2行2列的二维数组，可以垂直约减，也就是将所有行的同一列相加，最后只剩下一行，也可以水平约减，也就是将所有列的同一行相加，最后只剩一列： min、max、mean等函数也支持axis参数，做类似操作...（mean是计算平均值） 数据访问 slice：分片参数 transpose：转置二维数组 ravel：展平多维数组，返回值是原值的视图，修改返回值会导致原值被改 flatten：展平多维数组，返回值是新的内存对象...： 二维数组，方括号中的方括号，例如a[[3,3,2,1]]，里面的数字代表要取的行数： 二维数组，[:,[0,0]]表示所有行都访问，但是列只取两个：第0列和第0列，要注意的是第一个逗号，它左边是行信息...row_stack：将每个一维数组作为一行，垂直堆叠 分割 与堆叠相对应的是分割：水平分割、垂直分割、深度分割 先来看水平分割hsplit，就像切竖着西瓜，西瓜在水平方向被分割成几段： 垂直分割

1.5K10

CNN的Flatten操作 | Pytorch系列（七）

现在让我们看看如何将这两个高度轴和宽度轴展平为单个长度为324的轴。 上图显示了我们的扁平化输出，其单轴长度为324。边缘上的白色对应于图像顶部和底部的白色。...在此示例中，我们将展平整个张量图像，但是如果我们只想展平张量内的特定轴怎么办？这是使用CNN时通常需要的操作。 让我们看看如何使用PyTorch展平代码中的张量的特定轴。...检查形状，我们可以看到我们有一个2级张量，其中三个单色通道图像被展平为16个像素。 四、扁平化一个RGB图 如果我们将RGB图像展平，那么颜色会怎样？...每个颜色通道将首先被展平。然后，展平后的通道将在张量的单个轴上并排排列。让我们来看一个代码示例。 我们将构建一个示例RGB图像张量，高度为2，宽度为2。...我们知道如何展平整个张量，并且我们知道展平特定张量尺寸/轴。我们将在构建CNN时看到将其投入使用。

6.3K51

人工智能测试-NLP入门（1）

= B*A 左矩阵行乘以右矩阵列，对位相乘再求和 矩阵转置(transpose),即行列互换 张量 tensor 将3个2×2矩阵排列在一起，就称为3×2×2的张量 张量是神经网络的训练中最为常见的数据形式...在Python中，向量一般使用numpy库，而张量一般使用torch库 pip install numpy pip install torch 安装成功后，即可调用相关代码 import numpy...) # 元素总数 print(x.size) # 元素和 print(np.sum(x)) # 对列求和 print(np.sum(x, axis=0)) # 对行求和 print(np.sum(x,...axis=1)) # 改变形状为3行2列矩阵 print(np.reshape(x, (3,2))) # 开根号 print(np.sqrt(x)) # 求指数 print(np.exp(x)) # 转置...print(x.transpose()) # 展平 print(x.flatten()) # 将x转换成浮点型张量 x = torch.FloatTensor(x) print(x) # 明确指出将x

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numpy meshgrid和reval用法

在机器学习的特征处理中，meshgrid使用的很多，我之前对于meshgrid的用法一直是有点茫然记不住，后来看到一个stackoverflow的帖子恍然大悟，所以记录分享一下，numpy.meshgrid...默认值为 `'xy'`，表示以笛卡尔坐标顺序返回。 - `sparse`：可选参数，确定返回的坐标矩阵是否为稀疏矩阵。默认值为 `False`，返回密集矩阵。...numpy.ravel()：函数签名：numpy.ravel(a, order='C')numpy.ravel() 用于将多维数组展平为一维数组。它接受一个多维数组作为输入，返回一个展平后的一维数组。...- `order`：可选参数，确定展平数组的顺序。默认值为 `'C'`，表示按行展平（C 风格）。返回值： - 一维数组，表示展平后的数组。...meshgrid主要是用来很方便的生成坐标对，坐标由给定的x, y两个数组来提供将x和y分别在另一个数组的维度方向上进行扩展，然后就生成了坐标pair，返回的结果就是坐标的x集合和y集合。

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