我正试图解决我与PsychoPy所面临的问题。当我试图上传这个文件
这实际上是一个.svp file,我得到了以下错误:
RuntimeError: Error opening 'audio_track.svp': File contains data in an unknown format.
##### Experiment ended. #####
while when I try uploading this `file `.wav
psychopy.exceptions.SoundFormatError: Tried to create audio st
我正试图用bokeh在同一张图表中绘制几个时间序列。有些系列将有不同的长度与其他,但我想保持他们的显示。
此时,我收到警告,告诉我源的所有列都没有相同的长度,但是Bokeh似乎自动调整大小。
另一件重要的事情是,我需要在的同一个源中拥有时间序列的所有'Y‘值,因为我在JS中使用回调来创建和交互情节。
回调是:
callback = CustomJS(args=dict(source=source), code="""
// data contains the source.column_names keys
var
这是我的密码:
import pandas as pd
data = pd.read_csv("temp.data",sep=';')
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date']+' '+data['Time'])
del data['Time']
data.rename(columns={'Date':'TimeStamp'}, inplace=True)
data = data.reset_index(
如果我像这样编写代码:
for t=1:nt
Z = Zwat + dQ*dt*idx2 - sigma*dt ;
end
其中dt是我的时间步长,对于我的一次跑步,是nt=10,000。我每隔50个时间步保存一次变量Z。
那么,为了使用内置的MatLab函数进行快速傅立叶变换,我的采样频率会是50*(dt^-1)吗?
函数setSampleRateConversionQuality的注记
/**
* Specify the quality of the sample rate converter in Oboe.
*
* If set to None then Oboe will not do sample rate conversion. But the underlying APIs might
* still do sample rate conversion if you specify a sample rate.
* That can prevent you from getting
我正在使用MATLAB R2020a在MacOS上。我有一个采样频率为1 1kHz的心电信号。从一个周期到另一个周期,有不同数量的样本,因为周期长度不同。不过,我希望有一个阵列,每一个周期都有相同数目的样本(约800个),使这800个样本点自动地与原始样本点相匹配,而不管原始样本点的数目如何。我知道重采样功能允许在输入信号频率的一小部分重新采样,但我不知道这将如何帮助我实现我的目标,因为我想重采样一个固定数目的点。如有任何建议,我将不胜感激。提前感谢
这是我的代码:
% Delimit cycles in original maximum amplitude signal using indi
我使用gdal.Wrap()从高分辨率重采样到更低的分辨率。但是,我的光栅没有价值(nan)。因此,当我设置resampleAlg时,具有nan的较大网格将变成nan。
下面是我在Python中的reprex
from osgeo import gdal
### resample and reproject
### data are from MOD11A2 and MYD11A2, and have been converted into annual mean values
raster_rprj = gdal.Warp("./2015_daytime_mean_re.tif
我在机器学习方面是个新手,并且试图做一个让我忙个不停的项目,所以我对sklearn的工作原理不太了解。主要目标是训练一个模型来预测分类变量。当我尝试labelEncoding我的模型的y变量时,我得到了以下错误:
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
FitFailedWarning)
下面是我使用的代码
#Rough training
cols_to_use = [col for col in formatData.columns if col not in 'type1']
x = f