3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...4、序列数据的访问 通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。 ?...5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。...11、返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询 对各类数值型、文本型，单条件和多条件进行行选择 ? ?...15、分类汇总 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ? 16、透视表 透视表是pandas的一个强大的操作，大量的参数完全能满足你个性化的需求。 ?
在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...步骤 9 从“美国新闻”文章中选择排名前五的学校。 然后，从我们新创建的序列中选择其多样性指标。 事实证明，这些学校在我们的简单排名系统中也得分很高。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。...基础”的“将序列方法链接到一起”秘籍 参阅第 1 章，“Pandas 基础”中的“使用运算符”秘籍 构造多个布尔条件 在 Python 中，布尔表达式使用内置的逻辑运算符and，or和not。
比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...以及从 HDF5 格式中保存 / 加载数据； 时间序列的特定功能: 数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等。
np.percentile(b, 30, axis=0)) 30th Percentile of b, axis=0: [5.13.5 1.9] 6. where() Where() 用于从满足特定条件的数组中返回元素...它返回在特定条件下值的索引位置。这差不多类似于在SQL中使用的where语句。请看以下示例中的演示。 ...Pandas Pandas是一个Python软件包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使处理结构化(表格，多维，潜在异构)的数据和时间序列数据既简单又直观。 ...Pandas非常适合许多不同类型的数据： 具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中 有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。 ...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签
比如，它会返回满足特定条件的数值的索引位置。...Pandas数据统计包的6种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包，它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构，旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如SQL表或Excel表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型）； 其他任意形式的统计数据集...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐.../ 加载数据； 时间序列的特定功能: 数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等。
原始的第一行数据成为结果序列中的前三个值。 在步骤 2 中重置索引后，pandas 将我们的数据帧的列默认设置为level_0，level_1和0。...解决方法是，您偶尔会看到在同一单元格中存储了多个值的数据集。 整洁的数据可为每个单元格精确地提供一个值。 为了纠正这些情况，通常需要使用str序列访问器中的方法将字符串数据解析为多列。...作者 Wes McKinney 当时对可用的 Python 工具并不满意，因此决定在他工作的对冲基金中建立 Pandas 来满足自己的需求。 从广义上讲，时间序列只是随时间推移收集的数据点。...另见 Python datetime模块的官方文档 Pandas 时间序列的官方文档 Pandas 时间增量官方文档 智能分割时间序列 在第 4 章，“选择数据子集”中，彻底介绍了数据帧的选择和切片。...在步骤 8 中，偏移别名使引用 DateOffsets 的方法更加紧凑。 与first方法相对应的是last方法，该方法从给定日期偏移的数据帧中选择最后n个时间段。
它是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。...光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。...基于相位的光流算法的优点是：对图像序列的适用范围较宽，而且速度估计比较精确，但也存在着一些问题：第一，基于相位的模型有一定的合理性，但是有较高的时间复杂性；第二，基于相位的方法通过两帧图像就可以计算出光流...，但如果要提高估计精度，就需要花费一定的时间；第三，基于相位的光流计算法对图像序列的时间混叠是比较敏感的。...这样搜索不仅可以解决大运动目标跟踪，也可以一定程度上解决孔径问题（相同大小的窗口能覆盖大尺度图片上尽量多的角点，而这些角点无法在原始图片上被覆盖）。
03 创建、读取和存储 1、创建 在Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢？ ?...别忘了，第一步一定是先导入我们的库——import pandas as pd 构造DataFrame最常用的方式是字典+列表，语句很简单，先是字典外括，然后依次打出每一列标题及其对应的列值（此处一定要用列表...PS,如果我们在创建时不指定index，系统会自动生成从0开始的索引。...3、时间类型 PANDAS中时间序列相关的水非常深，这里只对日常中最基础的时间格式进行讲解，对时间序列感兴趣的同学可以自行查阅相关资料，深入了解。...转换成时间格式（这里是datetime64）之后，我们可以用处理时间的思路高效处理这些数据，比如，我现在想知道提取数据这一天离年末还有多少天（'2019-12-31'），直接做减法（该函数接受时间格式的字符串序列
离散变量通常在 Pandas 中用整数表示（或偶尔用浮点数表示），通常也用两个或多个变量采样集合表示。 时间序列数据 时间序列数据是 Pandas 中的一等实体。...时间序列模型通常会利用时间的自然单向排序，以便将给定时间段的值表示为以某种方式从过去的值而不是从将来的值中得出。...Series在 Pandas 中的常见用法是表示将日期/时间索引标签与值相关联的时间序列。...在第 10 章“时间序列数据”中，将对插值和填充进行更详细的讨论，但是以下示例介绍了这一概念。...当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。
抽帧模块在抽取视频帧时，如果仅解码关键帧，处理是最快的，但是当关键帧数量少于需要的抽帧数量时又不能满足显示视频缩略图的需求，这时候就需要解码其他非关键帧。...如果待解码的帧中有两帧或多帧在一个 GOP 内，则这两帧或多帧在一次 GOP 顺序解码中完成，不要重复多次从头开始解码该 GOP。这样可以提升抽帧的速度。...非精准抽帧：抽取并返回给定数量的图像，但是可以不设置各帧的时间点，或者允许抽取帧的时间点和给定的时间点存在一定的误差。-仅解码关键帧，并可重复使用。...1.4、解码丢弃非参考帧 非参考帧就是其他帧在解码过程中不需要参考此帧。在解码目标帧时，可以丢弃掉关键帧和目标帧之间的非参考帧不进行解码，从而节省解码时间，提升抽帧速度。...解码出来的视频帧（AVFrame）数据是从 IDR 帧开始的，所以需要丢弃目标位置之前的帧数据，从而渲染从目标位置开始之后的帧。
二、数据选择 在本章中，我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术，如何选择数据子集，如何从数据集中选择多个行和列，如何对 Pandas 数据帧或一序列数据进行排序，如何过滤 Pandas 数据帧的角色...在本章中，我们将讨论以下主题： 从数据集中选择数据 排序数据集 使用 Pandas 数据帧过滤行 使用多个条件（例如 AND，OR 和 ISIN）过滤数据 在 Pandas 中使用axis参数 更改 Pandas...我们了解了 Pandas 的filter方法以及如何在实际数据集中使用它。 我们还学习了根据从数据创建的布尔序列过滤数据的方法，并且学习了如何将过滤数据的条件直接传递给数据帧。...重命名和删除 Pandas 数据帧中的列 处理和转换日期和时间数据 处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 将多个数据帧合并并连接成一个 使用 inplace...现在，我们将继续仔细研究如何处理日期和时间数据。 处理日期和时间序列数据 在本节中，我们将仔细研究如何处理 Pandas 中的日期和时间序列数据。
当待配准集合不空时，a．待配准集合的节点依次与根节点两两配准；b．若两两配准结果满足一定的条件，则与当前根节点建立连接，将当前节点从待配准集合移除并加入根节点集合，否则选择待配准集合中下一片点云；c．判断待配准集合的所有点云是否完成配准...每一个点云都有一个相应的可学习潜在向量作为时间记忆分量，目的是将其之前观测到的相关信息传递给其他点云，从点云的时间序列中进行无监督的全局配准学习。...该算法新颖之处在于引入了一个深度时空表示特征，该特征描述了在未知环境中通过传感器获得的点云序列的时间和空间关系的几何本质。...4.2.1 定量指标常用定量指标包含配准误差和运行时间，其中：配准误差为多视图配准算法估计的变换和变换真值之间的差值，又可分为旋转误差和平移误差；运行时间指的是从多视图点云配准开始到结束所需要的时间。...未来结合深度学习的方向主要有三个：第一，构建更大规模的多视图点云配准数据集来满足网络的有效训练；第二，研究泛化性强的深度学习技术来应对不同应用场景条件下的多视图点云配准问题；第三，在现有数据集体量基础上
在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。...本文将对pandas支持的多种格式数据在处理数据的不同方面进行比较，包含I/O速度、内存消耗、磁盘占用空间等指标，试图找出如何为我们的数据找到一个合适的格式的办法！...size_mb：带有序列化数据帧的文件的大小 save_time：将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time：将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb：在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...因为只要在磁盘上占用一点空间，就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据帧。即使文件在持久性存储磁盘上需要适度的容量，也可能无法将其加载到内存中。 最后我们看下不同格式的文件大小比较。
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