Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。...降采样：高频数据到低频数据 升采样：低频数据到高频数据 主要函数：resample()（pandas对象都会有这个方法） resample方法的参数 参数 说明 freq 表示重采样频率，例如‘M’、‘...‘right’ 在降采样时，各时间段的哪一段是闭合的，‘right’或‘left’，默认‘right’ label= ‘right’ 在降采样时，如何设置聚合值的标签，例如，9：30-9：35会被标记成...kind = None 聚合到时期（‘period’）或时间戳（‘timestamp’），默认聚合到时间序列的索引类型 convention = None 当重采样时期时，将低频率转换到高频率所采用的约定...重采样的使用的文章就介绍到这了,更多相关pandas resample重采样内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
熟悉CAN总线的朋友应该都知道，CAN通信中的每一位分为四个部分，在CAN中线的标准里都有明确描述，之前在CAN总线的相关推送里也讲过几次，尤其在配置CAN总线通信波特率的时候，这几个时间段都要在相关寄存器配置...而单采样点一般位于相位缓冲段1之后，采样点顾名思义，从名字就可以看出，是读取总线电平，并解释各位的值的一个时间点，采样点对CAN总线来说也非常重要，尤其在组网的时候，多个节点尽量保持同一个采样点，且最好在但不超过...而CAN组织CiA也对采样点进行了详细的描述。 ? 虽然有时候，同一个波特率可以有几个对应的位时间段配置，但还是要选择一个符合最佳采样点的配置，在J1939标准中还给出了几个例子 ? ?...关于采样点的计算，（1+TSEG1）/(1+TSEG1+TSEG2) 例如上面的计算举例： 晶振时钟频率11M， SJW为1个Tq， TSEG1 为18， TSEG2为3，则采样点计算带入上面的公式，...希望对你有所帮助，在自己动手写CAN通信配置CAN位速率的时候尽量使采样点靠近7/8位时间点。
因为工作中会经常遇到不同采样率的声音文件的问题，特意写了一下重采样的程序。 原理就是把采样点转换到时间刻度之后再进行插值，经过测试，是没有问题的。 #!...numpy as np def Resample(input_signal,src_fs,tar_fs): ''' :param input_signal:输入信号 :param src_fs:输入信号采样率...:param tar_fs:输出信号采样率 :return:输出信号 ''' dtype = input_signal.dtype audio_len = len(input_signal).../停止的一种是实现思路 在使用多线程的过程中,我们知道,python的线程是没有stop/terminate方法的,也就是说它被启动后,你无法再主动去退出它,除非主进程退出了,注意,是主进程,不是线程的父进程...for i in range(5): counts += 1 time.sleep(1) print(f'main thread:{counts:04d} s') 以上这篇基于Python 的语音重采样函数解析就是小编分享给大家的全部内容了
然后小弟冥思苦想，得干一点有趣的事情，想了想，python 这么叼，来个Python爬取奶罩信息的案例试试。...老铁们，稳住，上车了 功能实现 根据我们的火眼金睛，对奶罩各种信息的分析，看穿秋水啊，鼻血就差一点流出来了，还好忍住了，代码应该这样撸： import requests import json url...response = response.split('(')[1].split(')')[0] # 读取JSON response_dict = json.loads(response) # 定位到商品信息列表...if str(i['raw_title']) not in auctions_distinct: # 写入数据 # 分别是商品信息列表和...内衣信息 总结 祝大家泡妞成功 给老婆买这个，记得回来看这篇文章哦 去除无用的链接的参数，简化链接 分析URL的请求参数含义以及响应内容的数据规律 数据储存的去重判断
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示...） 后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值 所以只要再在这个模型里面添加一个“计算值”工具就可以吧for循环输出的值转化为“像元大小xy...（计算值工具里面的数据类型还挺多的） 之后就很简单了，输出文件名称用行内变量替换为像元大小的值，直接运行工具就好了 顺手我将这个模型做成了一个工具，因为我的gis版本为arcgis10.6的，低版本的可能会出现不兼容...此工具会迭代初始值，直到达到指定的最大值限制为止。...例如，如果起初值为 10，终止值为 100，每次增加的量为10进行递增，则迭代会一直递增到值 100。 则会输出像元大小为10,20,30,40，…100的栅格数据
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示...后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值 ? ?...同理如果我们在使用ModelBuilder的时候，如果数据类型不对，应该也都可以使用计算值工具来进行转换（计算值工具里面的数据类型还挺多的） ?...之后就很简单了，输出文件名称用行内变量替换为像元大小的值，直接运行工具就好了 ? 顺手我将这个模型做成了一个工具，因为我的gis版本为arcgis10.6的，低版本的可能会出现不兼容 ?...此工具会迭代初始值，直到达到指定的最大值限制为止。例如，如果起初值为 10，终止值为 100，每次增加的量为10进行递增，则迭代会一直递增到值 100。
在GIS应用中，我们时常需要在研究区域内进行地理数据的随机采样；而采样点的位置往往需要在结合实际情况的前提下，用计算机随机生成。这一操作在ArcMap软件中就可以非常方便地进行。 ...已知现有如下一景栅格图像，我们需要在这一图像对应的位置中，随机生成若干点作为采样点。 另一方面，我们还已知该栅格图像对应的空间范围的面要素矢量图层，如下图所示。...最后一个勾选项表示是否将输出的随机点结果作为一个整体的要素——如果不勾选此项，那么输出的随机点要素集中，每1个点就相当于是1个要素；如果勾选此项，那么输出的随机点要素集中，所有点整体相当于是1个要素；如果勾选了这一项...)”这一项选中了包含多个要素的要素集，那么“Long”所输入的点的个数其实是该要素集下属每1个要素中所生成的点的个数。 ...可以看到，内蒙古的该字段数值为15，其所生成的点就是15个；而宁夏该字段的数值为64，因此其所生成的点看起来依然是密密麻麻的。 清楚了以上规则，就可以更好地进行随机点自动生成的操作了。
如果要从一个列表里面删除一些元素，如何做才能让性能比较高？答案是从列表的后面开始删起，从后到前删除 在 dotnet 中的列表存放的底层是一个连续的数组。...而列表在删除元素的时候，会通过移动数组的方式让整个列表的元素在内存中依然是连续的 假设我有一个大的列表，此时我删除了第一项，按照上面的说法，列表就需要将后面的所有项移动一次，达到让整个列表的元素在内存是连续...而如果是从后向前开始删除呢？...而如果不是每一项都需要删除，同时这个列表不关注元素本身的顺序，那么依然还可以优化，优化方法是手动移动元素 假定我是从后向前开始删除元素，这个列表里面的元素不关注元素所在列表的顺序 此时我可以通过将最后一项移动到当前准备删除的元素下标上...此时删除最后一个元素就可以让最后一个元素在列表中只记录一次，刚好在删除最后一个元素的时候，列表不需要移动元素就能让列表里面所有元素依然是连续在内存存储的 这就是从后向前删除列表元素的原理 在整个 dotnet
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。...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。...2、Downsampling 下采样包括减少数据的频率或粒度。将数据转换为更大的时间间隔。 重采样的应用 重采样的应用十分广泛： 在财务分析中，股票价格或其他财务指标可能以不规则的间隔记录。...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。...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
也就是说，重采样函数swr_convert一次只会输出指定长度的音频数据，超出这个长度的数据被留在重采样的缓存当中。...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。.../ring.ogg 程序运行完毕，发现控制台输出以下的日志信息，说明完成了对ogg文件重采样mp3音频的操作。
第二个最好的方法是使用来自统计学的聪明技术，称为重采样方法，使您可以准确估计算法在新数据上的表现。...在这篇文章中，您将了解如何使用Python和scikit-learn中的重采样方法来评估机器学习算法的准确性。 让我们开始吧。...使用Douglas Waldron的 Resampling Photo （保留某些权利）评估Python中机器学习算法的性能。 关于方法 在本文中，使用Python中的小代码方法来展示重采样方法。...如果我们想要将这个结果与另一个机器学习算法的估计精度或具有不同配置的相同算法进行比较，这一点很重要。为了确保苹果的比较，我们必须确保他们在相同的数据上进行了培训和测试。...你有任何关于重采样方法或这个职位的问题吗？在评论中提出您的问题，我会尽我所能来回答。
在同一时间范围内在一个更小的尺度下（即格点分辨率）考虑变量变化的基准参考值，然后基于这个基准参考值（多年平均值）计算相对于这个基准参考值的异常变化（距平）。...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。...为了说明进行重采样后的效果，下面来看一下(50°N, 60°E)的海温变化情况 ds_anom.sst.sel(lon=300, lat=50).plot() ds_anom_resample.sst.sel
前面有提到音频采样算法： WebRTC 音频采样算法 附完整C++示例代码 简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码) 近段时间有不少朋友给我写过邮件，说了一些他们使用的情况和问题。...所以有需要的同学可以，参考之。 回到本次的主题， 在以前做图像算法的时候，就一直在想一个问题， 是否可以利用傅里叶变换的特性进行图像的重采样呢？ 这个一直是我心中的一个小石头，一直没放下。...从理论上来说，可行的，只是估计最终质量并不能保证。 最佳的尝试莫过于音频重采样，在很多时候， 我们经常需要对一个音频进行傅里叶变换，然后进行上采样或下采样的操作。...那是不是可以直接就在频域进行重采样呢？ 这样的做法是不是质量就能有所保障呢？ 事实证明，这是可行的。 经过简单试验，基于傅里叶变换的音频重采样算法就这样出炉了。...这样也符合我的要求，真正应用的时候再使用fftw3替换之即可， 在验证思路的时候，没必要动用fftw3， 这也是我为什么使用简洁重采样的原因之一。 每个步骤都要有策略和方法，不必太过较真。
本文介绍在ArcMap软件中，实现栅格图像重采样的具体操作，以及不同重采样方法的选择依据。 ...在文章ArcPy批量掩膜、批量重采样栅格图像中，我们介绍了基于Python中Arcpy模块对栅格图像加以批量重采样的方法；而在ArcMap软件中，我们可以实现不需要代码的栅格重采样操作；本文就对这一操作方法加以具体介绍...首先，如下图所示，是我们待重采样的栅格图像的属性界面。其中，可以看到此时栅格像元的边长为0.4867左右（由于图层是地理坐标系，所以单位就是度）。 接下来，我们即可开始重采样操作。...；最后，第四个选项就是重采样所采用的方法。 ...众数算法将在与输出像元中心最接近的输入空间中查找相应的4 x 4像元，并使用4 x 4相邻点的众数作为像元的新值。 再次，双线性插值法基于四个最邻近的输入像元中心的加权平均距离来确定像元的新值。
同时，不仅是推荐、搜索、广告实际中需要，任何机器学习模型，这都是一个不得不去重视的知识点。 常见的采样方法 01 高斯分布采样 高斯分布（正态分布）的采样方法有逆变换法、拒绝采样法等。...根据有向图的顺序，对节点进行采样，包括最简单的祖先采样、参考重要性的似然加权采样和采用Metropolis Hastings方法的采样等。...03 训练数据采样 数据采样：因为大模型这块数据量非常大，很多时候数据经过各种merge操作之后，都可以达到上PB级别，所以模型的训练经常需要有合理的采样策略；而目前最为常见的采样策略是基于随机的，基于启发式的...在我们的实验中，我们发现： 负样本的采样比例影响还是较大的，随机采样10%的负样本和随机采样20%的负样本得到的效果可能会相差一个点，而且较为稳定； 如果有特征工程的融入，在做负样本采样的时候我们需要先做特征...，尤其是末尾的商品，但是这些信息我们又没法捕捉，这块很多时候需要和工程讨论数据埋点的问题；而我们经常会使用下面的策略去进行尝试，几个典型的例子： 基于曝光位置的规则：在曝光页面，用户只点击了搜索之后的第二个曝光商品
Python列表去重且不改变元素顺序的方法Python列表去重，如果不考虑原来元素的顺序（基本顺序）的话，可以使用Python内置的set()函数对列表进行转换去重，然后转换会列表，这是因为set()集合本身就具备去重的功能...，但Python的集合又是无序的，因此可能会导致列表中元素原本排列顺序的改变。...这里探讨的去重方法，实际上并不是使用删除元素的方法，相反使用的是添加元素的方法，即声明一个用于最终返回的列表，用于添加该返回的列表list内没有的元素，这比删除元素要精确一些，因为如果使用原列表直接删除元素...该方法将使用for循环遍历列表，除此之外，这里还涉及到的几个方法和函数，如下：not in：用于判断元素是否在返回列表中，以判断是否是重复的元素；append()：用于向返回列表添加元素；Python列表去重且不改变元素顺序的函数设计...returnList# 测试该函数list1 = [1,2,2,3,5,3,6,5,8]returnList = deduplication(list1)print(returnList)原文：Python列表去重且不改变元素顺序的函数代码设计免责声明
python遍历列表的注意点 1、使用单数和复数式名称，可帮助你判断代码段处理的是单个列表元素还是整个列表。 2、Python解释器根据水平缩进情况来解读代码，如果没有缩进，将会报错。...步骤1 for name in names: 步骤2 print(name) 结果：zhang_san chen_cheng li_hong 以上就是python遍历列表的注意点
https://github.com/gongluck/FFmpeg4.0-study/tree/master/Cff
上采样、反卷积、上池化概念区别 通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。...目录 一 Upsampling（上采样） 二 上池化 三 反卷积 四 一些反卷积的论文截图 01 Upsampling（上采样） 在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样。...上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。...最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。 ?...第一幅图中右边4*4矩阵，用了四种颜色的正方形框分割为四个区域，每一个区域内的内容是直接复制上采样前的对应信息。
经常有一些需求，需要将音频进行采样转码处理。 现有的知名开源库，诸如: webrtc , sox等, 代码阅读起来实在闹心。 而音频重采样其实也就是插值算法。 与图像方面的插值算法没有太大的区别。...基于双线性插值的思路。 博主简单实现一个简洁的重采样算法， 用在对采样音质要求不高的情况下，也是够用了。...uint32_t in_sampleRate = 0; //总音频采样数 uint64_t totalSampleCount = 0; int16_t *data_in...printf("Audio Processing\n"); printf("博客:http://tntmonks.cnblogs.com/\n"); printf("音频插值重采样...示例具体流程为： 加载wav(拖放wav文件到可执行文件上)->重采样为原采样的2倍->保存wav 若有其他相关问题或者需求也可以邮件联系俺探讨。
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