使用plyr合并数据帧以绘制多个时间序列_合并数据帧以创建分组的时间序列_使用pandas数据帧绘制海运时间序列 - 腾讯云开发者社区

这篇文章将会详细介绍格拉姆角场（Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。...Gramian Angular Summation / Difference Fields (GASF / GADF)可以将时间序列转换成图像，这样我们就可以将卷积神经网络 (CNN) 用于时间序列数据...格拉姆角场现在我们将朝着这篇文章的主要目标前进，即理解在图像中表示时间序列的过程。简而言之，可以通过以下三个步骤来理解该过程。通过取每个 M 点的平均值来聚合时间序列以减小大小。...语言描述可能不太准确，下面使用代码详细进行解释 Python 中的示例我在这里提供了一个 Python 示例，以演示使用格拉姆角场将时间序列转换为图像的逐步过程的状态。...在实际使用时中可以不需要计算极坐标，这是因为以下的三角函数规则：为了在 Gramian Angular Field 计算中计算 Cos (A + B)，我们将其扩展如下因为我们通过取时间序列值的余弦倒数来计算

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数据处理的R包

使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。...21 165 72.55 3 Lisi F 22 150 62.50 4 Wangwu F 23 155 65.85 （3）join join函数合并多个数据表...tidyr包主要涉及：gather（宽数据转为长数据），spread（长数据转为宽数据），separate（多列合并为一列）和unite（将一列分离为多列）（1）gather 使用gather()函数实现宽表转长表...（3）unite tidyr包中提供了unite函数，可以将列，变量以某种形式合并为一列，一个变量 unite语法如下： unite(data, col, sep = "_", remove = TRUE...（4）地图使用maps包绘制的地图与其他ggplot2图形的结合变得十分方便。

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RenderingNG中关键数据结构及其角色

「原子步骤」绘画块的有序列表，即显示项目组和属性树状态，作为渲染管道「图层化」Layerize步骤的输入数据合成器帧是RenderingNG表示如何将栅格化的内容「拼接在一起」，并使用GPU有效地绘制它的数据格式...，并使用「GPU」进行绘制我们通过一个例子，来解释刚才所说的数据结构。...： ❝绘画块的有序列表，即显示项目组和属性树状态，作为「渲染管道」图层化Layerize步骤的输入数据 ❞ 整个「绘制块列表」可以合并成一个合成层并一起栅格化，但这需要在用户每次滚动时进行昂贵的栅格化操作...❝合成器帧是RenderingNG表示如何将栅格化的内容「拼接」在一起，并使用GPU有效地绘制它的数据格式 ❞ 瓦片Tile 理论上，渲染进程或浏览器进程中的合成器compositor可以「将像素栅格化为渲染器视口的单一纹理...每个通道必须在GPU上「按顺序执行」，分为多个 "阶段"，而单个阶段可以在「单个大规模并行的GPU计算」中完成。合成Aggregation ❝多个合成器帧被提交给Viz，它们需要被一起绘制到屏幕上。

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全球疫情图绘制（静态）

即中国疫情图之后，又来了一个小作业，作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制全国疫情热力图(10分)。...library(maps) library(ggplot2) library(RColorBrewer) library(plyr) 按照做中国疫情图的思路，先把全球数据模板进行导入（来源：张杰《R语言数据可视化之美...》）然后在和自己的数据进行匹配，用plyr包中的join函数。...该数据已放到github中，如果想尝试实现以，可通过文末阅读原文获取资料。注意的是：我们的数据（mydata2）和模板数据（mydata1）是用country合并的。...接下来把ratio参数设置成分类型，以便于好绘制。

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R语言第二章数据处理(9)数据合并

========================================= 日常工作中常见的需求之一便是数据框合并，在R语言中最常用的是基于Rbasa的merge函数方法，除此之外还可以借助plyr...和dplyr包中的join函数进行数据框的合并，它们数据框合并的原理同样是数据框的合并原理是这样的：首先在A数据框某一指定列的每一行内容在B数据框表的指定列进逐行匹配，直到A中所有行匹配完为止。...这里的数据仍使用merge函数中的两个数据(略有修改)：作者信息数据和书籍信息数据。依照下面介绍的合并条件，这两个数据既有相同的内容，又有彼此中不存在的内容。...----第二章（pandas）（十）pandas合并数据 - 简书代码： > plyr::join(data1,data2) Joining by: id, city, nationality...join函数： join(x, y, by = , copy = FALSE, ) x,y 为合并的数据框，不要求x,y中排序列唯一 by 为排序依据，默认值Null时按名字相同的量匹配,此时,要求必须有相同列名的列

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MLQuant：基于XGBoost的金融时序交易策略（附代码）

在这篇文章中我们将一系列资产的时间序列数据分解成一个简单的分类问题，看看机器学习模型能否更好地预测下一个周期方向。目标和策略是每天投资一项资产。...nested_df % mutate(duplicate_ID = ID) %>% nest(-ID) 我们将时间序列数据分为多个列表，以使该analysis()列表在每个列表中包含...通常，analysis()它将成为我们的训练数据集，并且assessment()将成为我们的测试数据集，但是，在这里，我们使用该rolling_origin()函数来帮助创建时间序列特征。...为了创建时间序列变量，我们使用tsfeatures包，但也有个feasts包在这里。...第一个rolling_origin()函数是用于通过获取前100天的数据并计算其上的tsfeatures函数来帮助在滚动的基础上向下折叠时间序列数据，这与使用zoo包的rollapply()函数来计算使用滚动平均值

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R-rbind.fill|列数不一致的多个数据集“智能”合并，Get！

Q：多个数据集，列数不一致，列名也不一致，如何按行合并，然后保留全部文件的变量并集呢？ A：使用 rbind.fill 函数试试！...数据集按列合并时，可以根据merge 或者 dplyr函数包的merge系列函数决定连接方式，达到数据合并的需求。...但是按行合并时常用的rbind，限制条件有点多，发现plyr包的rbind.fill 函数能比较好的解决这个问题。...一生成数据 #生成随机数据 data1<- data.frame(x1=runif(5),x2= runif(5),x3= runif(5)) data2<- data.frame(x1=rnorm...2）列数相同的时候，变量名不一致也会合并，导致出错二 rbind.fill“智能”合并列数不一致多个数据集，需要按行合并，尝试使用plyr包rbind.fill函数 library(plyr) rbind.fill

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R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

merge 按照指定列合并矩阵或者数据框一、数据合并 1、merge()函数最常用merge()函数，但是这个函数使用时候这两种情况需要注意： 1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起...，一般用left_join(x,y,by="name") 以x为主，y中匹配到的都放进来，但，y中没有的则不放过来。...,dou4=4*survived) Hdma_dat$dou=a$dou Hdma_dat$dou4=a$dou4 #两个新序列，加入到Hdma数据集汇总筛选变量服从某值的子集 subset(airquality...四、不等长合并 1、plyr包 rbind.fill函数可以很好将数据进行合并，并且补齐没有匹配到的缺失值为NA。...#————————————————————————————不等长合并 #如何解决合并时数据不等长问题——两种方法：do.call函数以及rbind.fill函数（plyr包） #rbind.fill函数只能合并数据框格式

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R语言可视化——地图与气泡图结合应用

今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理，通过轮廓点和分组来定义每一个地区（国家边界），通过多边形填充来完成区域填色。...(plyr) 导入地理信息数据： china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_4p.shp") # 读取地图信息数据 china_map1...<- fortify(china_map) #转化为数据框业务数据导入及作图数据合并： mydata <- read.csv("c:/rstudy...) #读取省会城市坐标 china_data <- join(province_city, mydata, type="full") #合并两个数据框 ?...图层中指定数据源为合并后的业务数据，散点面积（大小）用zhibiao1来映射，气泡图颜色用zhibiao2来映射（本来散点是只有点颜色（使用colour控制，没有填充色的，可是当给散点指定其形状后，散点就有了面积属性可以使用

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【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】04 画布及我和 iVX 合照

1.1 图片序列图片序列位于组件面板中图片右侧：以相对定位应用为例，创建相对定位应用，在应用中添加一个页面，在页面中点击图片序列即可添加；当点击图片序列后将会弹出资源选择窗口，只需要选择多张图片即可创建一个图片序列...现在以一个绝对定位的文本为例：点击文本，可以在文本左侧看到一个组件——轨迹，轨迹可以让我们为该组件创建帧动画：为该文本添加轨迹属性后，在底部可以看到有一个时间轴，咱们可以对这个时间轴在对应的时间秒数打上关键帧...，在这些关键帧中为其制作动画：接着可拖动时间轴为其添加关键帧：在不同的时间点打上关键帧后，如下图所示：接着点击那些打上的关键帧改动其文本的位置或其他属性，以位置为例：...接下来在多个时间轴改变其文本位置：最后点击轨迹，在属性中打开自动播放即可：预览后文本将会根据关键帧信息播放动画。...3.1 页面绘制以下是页面绘制示例，其中需要注意，在画布中绘制图片是绝对定位环境，若想要一张图片覆盖于另外一张图片之上，需要一张图片在对象树中位于另外一张图片之上。

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ApacheCN 数据科学译文集 20211109 更新

数据清洗和准备第 8 章数据规整：聚合、合并和重塑第 9 章绘图和可视化第 10 章数据聚合与分组运算第 11 章时间序列第 12 章 pandas 高级应用第 13 章 Python...图 9 一次可视化多个分布 10 可视化比例 11 可视化嵌套比例 12 可视化两个或多个定量变量之间的关联 13 可视化自变量的时间序列和其他函数 14 可视化趋势 15 可视化地理空间数据 16 可视化不确定性...Pandas 三、用序列表示单变量数据四、用数据帧表示表格和多元数据五、数据帧的结构操作六、索引数据七、类别数据八、数值统计方法九、存取数据十、整理数据十一、合并，连接和重塑数据十二...的操作，第一部分 – 索引和选择五、Pandas 的操作，第二部分 – 数据的分组，合并和重塑六、处理缺失数据，时间序列和 Matplotlib 绘图七、统计之旅 – 经典方法八、贝叶斯统计简介...七、以不同格式保存图形八、开发交互式绘图九、在图形用户界面中嵌入绘图十、使用mplot3d工具包绘制 3D 图形十一、使用axisartist工具包十二、使用axes_grid1工具包十三、

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R语言学习笔记之——数据处理神器data.table

合理选择一套自己的数据处理工具组合算是挺艰难的选择，因为这个涉及到使用习惯和迁移成本的问题，比如你先熟知了R语言的基础绘图系统，在没有强大的驱动力的情况下，你可能不太愿意画大把时间去研究ggplot2，...然后根据自己掌握的现状选择最熟练的一套，随着时间的推移慢慢发现现有工具组合的不足，开始尝试往更加高效、简介的工具迁移，这样以需求为推动力的技能升级和迁移更为彻底和明确。...select+filter 聚合运算：aggregate——plyr::ddply+mutate——dplyr::group_by+summarize 数据联结：merge——plyr::join——dplyr...数据合并： data.table的数据合并方式非常简洁； DT <- data.table(x=rep(letters[1:5],each=3), y=runif(15)) DX <- data.table...左手用R右手Python系列——数据合并与追加长宽转换：长宽转换仍然支持plyr中的melt/dcast函数以及tidyr中的gather/spread函数。

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10个令人相见恨晚的R语言包

2. forecast 我不经常做时间序列分析，但是当我做的时候forecast包是我的选择。forecast对ARIMA，ARMA，AR，指数平滑等时间序列模型的预测简单的令人难以置信。...3. plyr 当我第一次使用R时，我用基本的控制运算来操纵数据(for, if, while, etc.)。我很快知道这是一个业余的做法，并且有更好的方法去实现。...("plyr")library(plyr)# 按照 Species 拆分数据库，汇总一下，然后转换结果# 到数据框ddply(iris, ....不仅可以避免生成数以百计的CSV文件，在R中运行查询还可以节省I/O和转换数据类型的时间。日期，时间等会自动设置为R中的等价表示。...reshape2 正是Hadley Wickham的另一个软件包，专门用于 “宽”数据表和“窄”数据表的转换。我一般会和ggplot2 及 plyr一起使用它。

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微信、QQ 等600+业务都在用的PAG动效方案揭秘

在实现混合导出后，剩下的挑战就是怎么尽可能压缩序列帧的大小。我们在 PAG 内部设计了视频序列帧的格式，充分利用了视频的极限帧间压缩能力。...YUV 到 RGB 的转换以及与 Alpha 通道的合并，让视频序列帧也实现了接近普通图片一样的绘制性能。...在解决了视频帧的导出和渲染后，我们还要考虑上层的数据封装格式。PAG 并没有使用标准的 MP4 容器作为视频帧的封装，而是设计了一个简化的数据结构。主要还是出于性能优化的原因。...另外一方面，视频序列帧本质上还是代表了一个动效，因此也存在静态区间的概念。大部分的动效素材，实际上并不是整个时间轴都在变化的，或多或少会存在一些画面静止的区间。...最后可以看一下各种序列帧方案文件大小的对比。相比传统的图片序列帧，视频序列帧可以轻松压缩到百分之一点几的大小。

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腾讯自主研发动画组件PAG开源

SVGA 使用 ProtoBuffer 序列化，解码速度快，最终生成的文件直接使用 zip 压缩。...第二个层面是绘制缓存，解码后的文件有多个时间轴属性，我们将生成的绘制数据缓存到共享文件中，一个文件的任何一帧，只要绘制过一次，第二次绘制就可以得到加速。...同时还利用了静态区间的特点来优化内存，将每个图层拆分成多个属性组，每个属性组计算出静态区间的列表后，只缓存每个静态区间第一帧数据。第三个层面是内容缓存，这个层级的加速效果是最明显的。...这样整个时间轴上，只会经历一次栅格化的过程，后续每帧的绘制都可以复用第一帧的纹理，快速套用矩阵变换，接近零成本地渲染出动画效果。这里的内容缓存我们同样考虑了内存优化问题。...图5 BMP预合成导出实现文件大问题解决针对截图后文件比较大的问题（动画一般不低于 24 帧），我们首先想到了视频编码的极限帧间压缩能力，相对于原始的图片序列帧，可以压缩到百分之一点几的大小，另外视频格式还可以使用硬件解码

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深度剖析浏览器渲染性能原理，你到底知道多少

Paint（绘制）：在多个层上绘制DOM元素的的文字、颜色、图像、边框和阴影等。 Composite（渲染层合并）：按照合理的顺序合并图层然后显示到屏幕上。...提升移动或渐变元素的绘制层绘制并非总是在内存中的单层画面里完成的，实际上，浏览器在必要时会将一帧画面绘制成多层画面，然后将这若干层画面合并成一张图片显示到屏幕上。...减少绘制区域浏览器会把相邻区域的渲染任务合并在一起进行，所以需要对动画效果进行精密设计，以保证各自的绘制区域不会有太多重叠。...使用transform/opacity实现动画效果使用 transform/opacity 实现动画效果，会跳过渲染流程的布局和绘制环节，只做渲染层的合并。 ?...用户输入事件处理函数会在运行时阻塞帧的渲染，并且会导致额外的布局发生。避免使用运行时间过长的输入事件处理函数理想情况下，当用户和页面交互，页面的渲染层合并线程将接收到这个事件并移动元素。

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R语言︱机器学习模型评估方案（以随机森林算法为例）

）——计算评价指标——指标深度分析（单因素方差分析、多元正态检验）——可视化（ROG、折线图）本文以鸢尾花iris数据集+随机森林算法为例进行展示。...然后生成这么几个序列：随机森林预测分类序列、随机森林树数量序列、K次循环交叉序列。并cbind在一起。...，计算不同的j和i的情况下，预测值、实际值，然后将i和j的值，cbind合并上去。...代码中运用了dplyr包，这个包是数据预处理、清洗非常好用的包，升级版plyr包。...n，论文中提到采样大小超过256效果就提升不大了，明确越大还会造成计算时间的上的浪费，为什么不像其他算法一样，数据越多效果越好呢，可以看看下面这两个个图， ?

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高性能Web动画和渲染原理系列（2）——渲染管线和CPU渲染

为了达到尽可能接近60FPS以上的帧率，浏览器每一帧的计算和绘制所花费的时间就需要控制在1000/60≈16.6ms以内，根据Google开发者社区提供的资料，开发者最好能够将所有的工作控制在10ms左右...Paint阶段就是生成像素数据的过程，它会将元素的背景、边框、阴影等等可见的部分绘制出来，它们可能会被绘制在多个层上。...、线和三角形的绘制，所以一个矩形就至少需要2个三角形来表示（当然也可是多个），直观感觉上就是一种“杀鸡用牛刀”的体验，GPU的算力虽然很牛逼，但通常内存空间非常有限，所以最好只在必要时有节制地使用GPU...，最后将新的结果绘制到目标位置上，相比之下，分层缓存的方案使用了更多的存储空间来缓存绘制的像素数据，但减少了更新时的计算量，是典型的空间换时间的做法。...层的合并显示器上最终呈现的是一幅位图画面，所以即使在上面的示例中使用了5个分布在不同层次的canvas标签，实际上计算机在处理时仍然会对各层的像素数据按层进行合并计算。

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视频质量评估的新方式：VMAF百分位数

如在VMAF GitHub上讨论的那样，通过在整个序列上求平均值来汇总帧的VMAF分数可能会隐藏难以编码的帧的影响（如果这些帧不经常出现）。合并帧的最佳方法是一个未解决的问题。...测试管道设置为了提供以自适应比特率格式来传输视频文件，将摄取的输入视频分为多个小段。此过程称为分段\分割。分段使玩家能够随着网络条件的变化而优雅地更改比特率和分辨率。...我们的目标是在给定的CPU预算下达到最高的视觉质量，而不要花费大量的时间在编码工具上，而这些编码工具不会以有效的方式促进这种改进。...CHO是一种经过充分研究的技术，但它通常依赖于在序列帧上平均的速率失真曲线的绘制。...当CHO与CRF速率控制一起使用时，对序列帧上的PSNR或VMAF分数求平均值会产生错误，因为大多数帧的质量通常比较低百分位数高得多。

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三十六亿的《哪吒》历时五年，如何用AI解决动画创作难题？

为完善画面，第二阶段会识别其错误并进行细化，以获得最终结果。而使用起来也很简单，只需画师完成线稿，然后通过鼠标点击，就能得到饱满的彩色画稿。对于要求高的画师，可能还需要些许的微调。...而潜在表示生成器将两种信息合并，最后由视频生成器解码达到预测的中间帧。 AI 生成的视频帧序列，在风格上与给定的起始帧和结束帧保持一致，而且整体看起来很顺滑。...令人惊喜的是，此方法可以较长的时间段内实现视频生成。...使用 Kinetics 数据集从静态图像创建出的视频在他们的研究中，一些视频的生产效果喜人，但也有一些复杂的视频，出现了奇怪的画面，仍待改进。...为此他们采用了多个模块组件的神经网络。

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使用格拉姆角场(GAF)以将时间序列数据转换为图像

数据处理的R包

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