LabVIEW 是我们不断扩展的软件产品组合的重要组成部分。 基于 LabVIEW 的成功,我们开发了 NXG 平台,该平台支持一系列新产品,例如 NXG Web 模块、SystemDesigner、FlexLogger、InstrumentStudio、VeriStand 和 Digital Pattern Editor
针对 ATE 行业高速采样+存盘的应用需求,用研华Labview 驱动搭建了一个简便易行的示例方案,并用 PCI-1714 高速采集卡测试验证,可供感兴趣的测控工程师参考。
LabVIEW开发环境集成了工程师和科学家快速构建各种应用所需的所有工具,旨在帮助工程师和科学家解决问题、提高生产力和不断创新。LabVIEW使用的是图形化编辑语言G编写程序,产生的程序是框图的形式,是开发测量或控制系统的理想选择。PCIE-1840/1840L是研华125M/80M高速采集卡,16位高分辨率,完美支持Labview。研华提供了丰富的Labview例子程序以方便用户进行参考,包括
VISA 是 Virtual Instrument Software Architecture 的简称,它提供了一种标准的、跨平台的通信协议,允许 LabVIEW 与各种不同的设备进行通信,无论是通过 GPIB、串口、USB、以太网或其他接口。VISA 对于测试软件开发者来说是一个可调用的操作函数集,本身并不提供仪器编程能力,它只是一个高层 API,通过调用低层的驱动程序来控制仪器。NI-VISA 的层次结构如下图所示:
分别是Open Python Session,Python Node,Close Python Session
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似,但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外,datatable 还致力于实现更好的用户体验,提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍,你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理,特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
现代机器学习为了更精确地构建模型需要处理大量数据。大量数据的处理对于时间的要求有了很大的挑战,在Python提供很多数据处理的函数库,今天给大家介绍一个高效的数据处理函数库Python Datatable。 它是一个用于以最大可能的速度在单节点机器上执行大数据(超过100GB)操作的函数库。DAtatable库与Pandas库非常类似,但更侧重于速度和大数据支持,Python datatable还致力于实现良好的用户体验,明确的错误提醒和强大的API。 在本文中,我们将比较一下在大型数据集中使用Datatable和Pandas的性能。
串口通信(Serial Communications)的概念非常简单,串口按位(bit)发送和接收字节的通信方式。在LabVIEW中串口通信使用范围非常广泛,例如,通过串口使用ModBus协议驱动仪器、串口驱动PLC设备等。
更多参考:https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#reading-and-writing-files
为指引 Pandas 未来开发方向,Pandas 官方团队于 2019 年夏搞了一次调研,这次调研历时 15 天,共有 1250 条反馈数据。问卷数据保存在 data 文件夹的 2019.csv.zip 文件里。
1. 报错 Traceback (most recent call last): File "main.py", line 25, in <module> result = pd.read_excel('./pdfdata1.xlsx') File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 296, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\
前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Python处理Excel加密文件读取问题。问题如下:
研华声音振动监测与分析解决方案提供高性能模块化iDAQ&PCIE卡&USB&嵌入式一体机和WebAccess/MCM (Machine Condition Monitoring) 软件,可以组态的方式轻松实现振动信号采集与分析、状态可视化和数据上传,并可藉由大量的数据记录进一步分析并优化,降低设备停机时间,可将机台生产效益最大化,同时也降低了设备维护的成本以及提高机台的安全性。
这个消息表示试图在不提供密码的情况下读取使用密码加密的文件。在本文中,将展示如何将加密的Excel文件读入pandas。
正在备研的大三把不少东西忘的一干二净的我,花了两个小时对Python的pandas库进行复健最后实现老师那边提出的要求,这里是一些记录
Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库,正如名字一样,人见人爱。之所以如此,就在于不论是读取、处理数据,用它都非常简单。前两天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用,DataFrame的使用,今天我们将是最后一次学Pandas了,这次讲的读取csv文件。
在软件项目开发过程中避免不了要将数据保存到本地,例如,登录信息、账户、密码等。保存数据到本地的方式有很多种,本篇博文主要分享LabVIEW内置的保存、读取配置文件方法。
Python 3.11 is up to 10–60% faster than Python 3.10. On average, we measured a 1.25x speedup on the standard benchmark suite. See Faster CPython for details. — Python 3.11 Changelog.
目前,国内气象站对地面气象数据的采集大多采用传统的有线方式,其布线成本高,维护不方便,尤其对于山区等一些复杂的地形来说,这种缺点更为明显。传统的无线通信方式有很多,无线电、微波、红外线、蓝牙、射频等,在某些只需简单的无线连接的应用领域对数据速率的要求并不很高,设备的功耗是更需要考虑的问题。ZigBee网络是低功耗、低成本、高可靠性的无线传感器网络,其在环境检测等领域中有着广阔的应用前景。
来源:DeepHub IMBA本文共1300字,建议阅读5分钟本文验证Python 3.11的性能优化。 Python 3.11 pre-release已经发布。更新日志中提到: Python 3.11 is up to 10–60% faster than Python 3.10. On average, we measured a 1.25x speedup on the standard benchmark suite. See Faster CPython for details. — Python
LabVIEW是图形化编程语言,广泛应用于数据采集、测试测量和仪器控制。CODESYS是PLC软件编程工具,支持IEC61131-3标准IL 、ST、 FBD 、LD、 CFC、 SFC 六种PLC编程语言,通过EtherCAT现场总线进行伺服驱动、运动控制与IO控制。
HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。
逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。
Modbus通信协议是仪器控制中常用的通信协议之一,基于Modbus协议可实现数据的读、写操作。
本文,我们将通过几步演示如何用Pandas的read_html函数从HTML页面中抓取数据。首先,一个简单的示例,我们将用Pandas从字符串中读入HTML;然后,我们将用一些示例,说明如何从Wikipedia的页面中读取数据。
DS18B20是美国DALLAS半导体公司的数字化单总线智能温度传感器,与传统的热敏电阻相比,它能够直接读出被测温度,并且可根据实际要求通过简单的编程实现9~12位的数字值读数方式。从DS18B20读出信息或写入信息仅需要一根线(单总线)读写,总线本身也可以向所挂接的设备供电,而无需额外电源。
python处理数据文件的途径有很多种,可以操作的文件类型主要包括文本文件(csv、txt、json等)、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。
pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式,文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内部按照明确的层次存储数据,同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹,其内部可存放不同类型的数据。在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向HDF5格式的保存,本文就将针对pandas中读写HDF5文件的方法进行介绍。
超声波测距是一种传统而实用的非接触测量方法,与激光、涡流和无线电测距方法相比,具有不受外界光及电磁场等因素影响的优点,在比较恶劣的环境中也具有一定的适应能力,且结构简单、成本低,因此在工业控制、建筑测量、机器人定位方面有广泛的应用。
现在的数据科学比赛提供的数据量越来越大,动不动几十个GB,甚至上百GB,这就要考验机器性能和数据处理能力。
AI 研习社按:这是 Karlijn Willems 发布于 Medium 的一篇关于 Python 中数据导入问题的博客。Karlijn Willems 是来自于 DataCamp 的数据科学研究员。她在本文中介绍一份 Python 中数据导入操作的速查表,雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论对原文进行了编译。 借助这个 Python 速查表,你将拥有一份便捷的数据导入参考指南。该速查表全面涵盖了平面文件(Flat files)、其它软件所定义的原生文件类型以及关系型数据库数据的导入方法。 在你对数据
今天是读《python数据分析基础》的第8天,今天的读书笔记的内容为利用pandas读写多个excel文件,当中涉及到读写excel文件的多个工作表。 大致原理如下: glob.glob()以及os.path.join()函数负责获取输入要读取的excel文件的具体路径。 pandas的read_excel函数负责读取函数,通过当中的sheet_name参数控制读取excel工作表。当读取一个工作表时,返回一个DataFrame;若读取多个或全部excel工作表,则返回一个字典,键、值分别为工作表文件
表格是存储数据的最典型方式,在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力,但它还是有局限性的。比如,如果数据集超过了内存的大小,就必须选择一种替代方法。但是,如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢?
2、我把销售额的实际值和几种预测方法的值保存在excel表格:预测结果2023.6.2.xlsx中,表头如下:
上次给大家分享了数据分析中要用的anaconda以及一些模块的安装和导入,至于具体如何使用python处理excel还有点模糊,今天就来研究一下如何使用,提高工作效率。
在之前的博文中,介绍了LabVIEW控制Arduino采集LM35温度传感器数值和LabVIEW控制Arduino采集热敏电阻温度数值的方法。本篇博文将基于热电偶搭建一款温度监控系统。
如果你经常与Excel或Word打交道,那么从两份表格/文档中找到不一样的元素是一件让人很头疼的工作,当然网上有很多方法、第三方软件教你如何对比两份文件。本文就将以两份真实的Excel/Word文件为例,讲解如何使用Python光速对比并提取文件中的不同之处!
PIP是Python第三方库管理器,我们可以通过 pip 来安装不同的Python包。包是一个Python模块,可以包含一个或多个模块或其他包。即可以安装到应用程序中的一个或多个模块就是一个包。在实际的编程中,我们不必去编写每一个实用程序,很多有别人已经封装好的,我们可以导入到程序中直接使用。
使用xlrd和xlwt扩展包,确定工作簿中工作表的数量、名称和每个工作表中行列的数量。 1excel_introspect_workbook.py
性能场景中的业务模型建立是性能测试工作中非常重要的一部分。而在我们真实的项目中,业务模型跟线上的业务模型不一样的情况实在是太多了。原因可能多种多样,这些原因大大降低了性能测试的价值。
质量是物理学中的7个基本量纲之一。在工业生产和日常生活中,我们都需要获取一个物体的质量,比如购买某件商品时,需要确定其质量大小,或者以质量作为中间量以进一步获得物体的其他参数,如质心、偏心等。
最近一位朋友的项目,由于所用国外数据采集卡缺货造成项目延迟,非常着急。经评估可以使用研华对应的采集卡现货进行替换,但由于不同品牌的采集卡的驱动不同,能否快速顺利替换原采集卡驱动软件是关键。
但无论这些工具包处理数据的时间多快,在碰到例如10G以上的数据时,都还是会耗费一些时间的,快的可能几十秒,慢的可能几十分钟,然后再进行一些特征抽取等等,快的话也得几十分钟,而此时,为了节省时间消耗,我们就需要将这些中间结果线存储到磁盘上面,而不同格式的存储,带来的差别是巨大的,比如:
前几天在Python白银交流群【干锅牛蛙】问了一个Python处理Excel数据的问题。问题如下:有两个问题哈:1、表头有合并单元格识别不出来,如何处理类似下图
Python之pandas数据加载、存储 0. 输入与输出大致可分为三类: 0.1 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 2.2 使用数据库中的数据 0.3 利用Web API操作网络资源 1. 读
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