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时间序列分解：将时间序列分解成基本的构建块

大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。...对于加法模型: 对于乘法模型: 其中 Y 是序列，T 是趋势，S 是季节性，R 是残差分量。 当序列变化的大小尺度一致的时候，加法模型是最合适的。...为了计算和可视化的渐变，可以通过对数变换或Box-Cox变换将乘法模型转换为加法模型: 分解是如何工作的 有多种算法和方法可以将时间序列分解为三个分量。以下的经典方法，经常会使用并且非常直观。...波动的大小随着时间的推移而增加，因此我们可以说这是一个乘法模型。...但是我们看到残差在早期和后期具有更高的波动性。所以在为这个时间序列构建预测模型时，需要考虑到这一点。 总结 在这篇文章中，我们展示了如何将时间序列分解为三个基本组成部分:趋势、季节性和残差。

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在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。 如何调整数据大小以满足某些机器学习API的需求。 让我们开始吧。...像列表和NumPy数组的结构可以被切片。这意味着该结构的一个子序列也可以被索引和检索。 在机器学习中指定输入输出变量，或从测试行分割训练行时切片是最有用的。...(5,) (5, 1) 将二维数组重塑为三维数组 对于需要一个或多个时间步长和一个或多个特征的多个样本的算法，通常需要将每行代表一个序列的二维数据重塑为三维数组。...一个很好的例子就是Keras深度学习库中的LSTM递归神经网络模型。 重塑函数可以直接使用，指定出新的维度。每一列有多个时间步，每个时间步都有一个观察点(特征)，这说的很明白。...我们可以使用数组的shape属性中的大小来指定样本（行）和列（时间步长）的数量，并将特征数固定为1。

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Transformer-Unet | 如何用Transformer一步一步改进 Unet？

因此，需要将一幅 原始图像平展成 维的数组，其中n×n为图像patch的大小， 为数组序列的长度。遵循Dosovitskiy等人所提的方法，将整个图像分割成不同的平方块，n是正方形边缘的长度。...由于选择CT82作为实验数据集，其中包含大小为 的高分辨率CT切片，因此选择 作为图像patch大小，因此构建的序列长度为1024。...通过对CT切片而不是整个CT序列进行处理，可以扩大数据集的大小。 基于MLP的Transformer占用了大量的图形存储空间。...为了使模型更好地处理数据，作者将整个图像用1024进行分割，1024是数据集中所有CT切片的近似最大绝对值。...表2显示了不同模型的大小和推理时间，本文模型并没有带来特别大的参数量和推理速度。

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Pandas入门教程

官网: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/index.html 目录结构: 生成数据表 数据表基本操作 数据清洗 时间序列...标签的切片对象 data.loc[:,['name','salary']][:5] iloc iloc是基于位置的索引，利用元素在各个轴上的索引序号进行选择，序号超出范围会产生IndexError，...切片对象 data.iloc[:5,:4] # 以,分割,前面切片5行,后面切片4列 常见的方法就如上所示。...如果传递了 dict，排序后的键将用作keys参数，除非传递，在这种情况下将选择值（见下文）。任何 None 对象都将被静默删除，除非它们都是 None 在这种情况下将引发 ValueError 。...五、时间序列 5.1 生成一段时间范围 date = pd.period_range(start='20210913',end='20210919') date 输出结果: PeriodIndex(['

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MyoPS——使用多序列CMR的心肌病变分割完整实现

今天将分享使用多序列CMR的心肌图像多类分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...T2 CMR是T2加权的黑血谱饱和度降低的反转恢复（SPAIR）序列，通常由少量切片组成。...（3）、采用简单粗暴的方式来处理数据，由于训练的显卡是1080ti的11G显存的，所以首先将训练多序列原始图像和标注图像进行图像大小缩放到固定大小，具体是256x256x16，然后将三个序列的原始图像拼接成...二、分割网络 （1）、搭建VNet3d模型，网络输入大小是（256, 256, 16，3），输出是（256, 256, 16）。 （2）、loss采用的是多分类的focalloss函数。...三、测试数据结果 测试输入图像统一缩放到（256, 256, 16），设置截断范围（5%，95%），再采用均值为0，方差为1的方式对多序列图像进行归一化，输入到网络中预测，最后将结果缩放到原始图像大小。

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NumPy 笔记（超级全！收藏√）

ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。...花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中。   ...分割数组  函数数组及操作split将一个数组分割为多个子数组hsplit将一个数组水平分割为多个子数组（按列）vsplit将一个数组垂直分割为多个子数组（按行） numpy.split  numpy.split...right_shift  right_shift() 函数将数组元素的二进制形式向右移动到指定位置，左侧附加相等数量的 0。 ...numpy.lexsort()  numpy.lexsort() 用于对多个序列进行排序。把它想象成对电子表格进行排序，每一列代表一个序列，排序时优先照顾靠后的列。

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Pandas模块的基础操作-学习笔记

作者：孙湛林 来源：快学Python 基于pandas的一些金融常用基本操作 一、数据结构 1. 序列 Series 序列一般只有两列，一列是索引 index，一列是数据。...切片 切片操作左闭右开 # 切第8行-13行，第2、3列 HS300_excel1.iloc[7:13, 1:3] 条件筛选切片 # 筛选收盘价大于4300的数据 HS300_excel1[HS300...移动窗口与动态统计函数 时间点的数据往往波动较大，因此某一时间点的数据通常不能很好的反馈数据本身的特性，因此就需要用一段时间区间的数据进行描述。...即提升数据可靠性，将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间，并用区间进行判断，这个区间就是窗口。...移动相关系数 变量之间的相关系数也会随时间变化，特别是一些特殊时期许多原本相关性很低的变量呈现高相关性。

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赛事解析｜乒乓球时序动作定位大赛亚军方案分享

正如冠军团队所说，PaddleVideo的anet_pipeline.py第50行出现错误，使得视频切片长度T与提案长度D不相等时便报错，故我们默认滑动窗口长度T与D相等，皆为100。...第一种方案是将验证集按照训练集的视频切分方式，即最后保留的切片都包含至少一个完整提案。这其实是与测试时不符的，即我们不应该事先知道哪些切片包含提案，而是应该对所有切片一视同仁。...2.提案后处理 如验证集第二种验证方案所讲，在选定的模型对测试集所有视频切片预测之后，我们将每个视频对应的所有切片预测的提案进行汇总并进一步使用soft nms等方法筛选之后作为原未划分视频的预测提案信息...由图3（a）可以看到我们的基础模块的结构，在使用U-Net结构之前，由于输入特征序列的维度为2048，为了减少计算量，我们先利用两层卷积对输入特征序列进行降维，将降维后的输出输入到Encoder-Decoder...当然当我们在TEM模块之前加入位置编码时，可以将视频序列时间正向、反向两次传入模型的TEM模块，利用类似集成的方式来提高提案开始点和结束点的预测精度，但考虑到两次可能增加一部分计算量，没有采用。

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如何为机器学习索引，切片，调整 NumPy 数组

列表和 NumPy 数组等数据结构可以进行切片操作。意味着这些数据结构的子序列可以通过切片被索引和获取。...我们可以通过切片得到不包括最后一列的所有数据行，然后单独索引最后一列来实现输入输出变量的分离。...(5,) (5, 1) 将2维数组转化为3维数组 对于需要一个或多个时间步长以及特征的多样本的算法，通常需要将每行代表序列的二维数组调整为三维数组。...以下是一个清楚的例子，其中每个序列拥有多个步长，每个步长对应其相应的观察结果。 我们可以使用数组的 shape 属性中的维数大小来指定样本（行）和列（时间步长）的数量，并将观察结果的数量固定为1。...具体来说，你了解到： 如何将您的列表数据转换为 NumPy 数组。 如何使用 Pythonic 索引和切片访问数据。 如何调整数组维数大小以满足某些机器学习 API 的输入要求。

6.1K70

听GPT 讲Rust源代码--librarycoresrc(4)

该算法通过反转和分割操作实现了高效的切片旋转，并且对于大多数情况下的偏移量，都可以达到线性时间复杂度。这是一个非常有用的方法，可以在一些场景中提高代码的性能和可读性。...该函数利用了反向迭代器对字节序列进行逆序查找，从而在较短的时间内定位到目标字节。 memrchr2函数用于在字节序列中从后往前查找最后一次出现的两个指定字节中的任意一个。...IterMut：这是一个用于可变地迭代遍历切片的迭代器。它类似于Iter，但允许修改切片中的元素。 Split：这是一个用于将切片分割成多个子切片的迭代器。...Direction 枚举类型定义了切片分割的两个方向，即正向和反向。它有两个成员 Forward 和 Reverse，分别表示向前和向后分割切片。...具体来说，该文件中定义了一些关于切片比较的函数，如eq, ne, lt, le, gt, ge等，这些函数用于比较两个切片的元素是否相等以及大小关系。

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numpy总结

numpy.vsplit(A,3)纵向分割，hsplit(A,3)横向分割 对于多维，只分割最外维的 numpy.dsplit()深度分割，突破维数的一列一列的分割 numpy属性 size...元素个数 itemsize元素空间大小 nbytes总空间 T转置 ndim维数 real复数数组的实部,imag复数数组的虚部 flat返回迭代器遍历数组 numpy.tolist()将数组转换为列表...，前提大小一致,否则抛出异常 np.assert_array_equal()比较数组的元素是否都相等，允许空值 np.assert_array_less()比较一个数组每个元素是否大于另一个数组的对应索引的每个元素...，抛出异常 numpy中要注意的几个地方: 切片不会复制原数组，而是生成原数组的视图，对视图的更改会反映到原数组上。...一般的函数都是直接在原数组上进行操作，这样不用复制数组，节省大量时间。

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轻量级肝脏与肝脏瘤2.5D分割网络阅读笔记

InceptionV3 实现了将 N×N 的卷积序列替换 为 1×N 和 N×1 的卷积序列。...直接将 3D 图像输入到网络中，3D 图像会占据巨大的内存，或者直接将 3D 图像转换为 2D 图像，这样也是不可取的，直接抛弃了医学图像切片间的空间信息。...因为在肝脏与肝肿瘤分割中，尤其是肿区域大小不一，如果使用 U-Net 中固定的卷积序列，势必会导致感受野受到限制，降低分割精度。...5 总结 这篇论文在保证精度的同时，大幅减少了医学图像分割网络的参数量。所以关于训练和推理时间，是需要我们重点关注的。如下表，对比时间成本达到了最低。...为了节省计算资源，将 U-Net 中的所有卷积序列替换成 Inception 模块，不仅减少了参数量也能够提取更多图像特征。

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字节bytes的操作大全

a中包含多少组不重复的Unicode编码切片b 7.将切片按照空格分割成多个子切片 8.将切片按照指定的规则分割成多个子切片 9.字节切片是否包含前缀字符切片 10.字节切片是否包含后缀切片 11.获取第一个子切片所在的位置...15.返回uncode编码第一次出现在切片a中的位置 16.将多个切片通过字符连接成一个大的切片 17.返回切片b最后一次出现在切片a的索引 18.返回字符切片b中任意字符,最后一次出现在切片a中的位置...中的子切片的数据 24.将utf-8的字符切片转换为rune切片 25.将切片按照字符切片b分割成多个子切片数组,不包含切片b 26.将切片按照字符切片b分割成多个子切片数组,包含切片b 27.将切片按照字符切片...image.png 16.将多个切片通过字符连接成一个大的切片 package main import ( "bytes" "fmt" ) func main() { var a = [...image.png 26.将切片按照字符切片b分割成多个子切片数组,包含切片b 27.将切片按照字符切片b分割成n个子切片数组,如果数量达到n则不在继续分割 28.切片字符中,按照空格划分成字符串,

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数据科学的原理与技巧 三、处理表格数据

索引、切片和排序 让我们使用pandas来回答以下问题： 2016 年的五个最受欢迎的婴儿名字是？ 拆分问题 我们可以将这个问题分解成以下更简单的表格操作： 分割出 2016 年的行。...为了分割出 2016 年的行，我们将首先创建一个序列，其中每个想要保留的行为True，每个想要删除的行为False。...，并且学会了在pandas中表达以下操作： 操作 pandas 读取 CSV 文件 pd.read_csv() 使用标签或索引来切片 .loc和.iloc 使用谓词对行切片 在.loc中使用布尔值的序列...我们再次将这个问题分解成更简单的表格操作。 将baby表按'Year'和'Sex'分组。 对于每一组，计算最流行的名称。 认识到每个问题需要哪种操作，有时很棘手。...我们现在可以将最后一个字母的这一列添加到我们的婴儿数据帧中。

4.6K10

《Learning ELK Stack》7 Kibana可视化和仪表盘

文档将按指定的字段和时间区间分组。...举个例子，如果指定@timestamp字段作为桶，且时间区间为一周，那么文档将基于每周的数据分组，然后可以对分组后的文档计算度量，如计数、求平均值等 直方图 直方图与日期直方图相似，除了要求指定的字段和区间都是数字类型的...还可以在桶中定义子聚合，用来实现图表分割（Split Charts，分割成基于不同聚合的多个图表）或者区域分割（Split Area，分割成基于不同聚合的区域）的功能 ?...折线图 适用于高密度的时间序列，而且在比较两个序列的时候非常有用 ? Markdown小部件 用来在仪表盘中显示信息或者指令，可以显示任意需求的Markdown格式的文本 ?...例如，下面的饼图可以用来显示应用程序的不同响应码的分布 ? 切片地图 切片地图用来根据geo坐标定位地理位置。这是基于Geohash桶聚合实现的，Geohash聚合会将多组坐标分组到一个桶中 ?

2.8K31

SK102010——MR膝关节结构分割挑战赛

今天将分享MR膝关节结构分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...在此背景下，膝关节软骨和周围骨骼的分割是近年来变得相当重要的问题。研究的一个主要方向是利用软骨分割来开发针对骨关节炎不同阶段的生物标志物。此外，基于计算机的膝关节植入物手术规划需要骨骼和软骨的分割。...三、SK102010数据集 SKI10的数据是来自Biomet, Inc. 手术计划项目的250张膝部MRI图像。左膝和右膝的病例分布大致相等。...所使用的MRI序列表现出巨大的多样性：绝大多数图像使用T1加权，但也有一些图像是使用 T2 加权获取的。许多图像成像序列使用梯度回波或损坏的梯度回波序列，此外还使用了脂肪抑制技术。...四、技术路线 1、分析ROI图像信息，得到图像平均大小是284x347x108，因此将图像缩放到固定大小256x320x128。

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pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

=True) 更改数据格式astype() isin #计算一个“Series各值是否包含传入的值序列中”的布尔数组 unique #返回唯一值的数组...True，第一个和不重复的为false，返回true #和false组成的Series类型 df.duplicated('key')#两行key这一列一样就算重复 df[...，取排名的平均值 #min 值相等时，取排名最小值 #max 值相等时，取排名最大值 #first值相等时，按原始数据出现顺序排名 ---- 索引设置 reindex() 更新index或者columns...中的列columns设置成索引index 打造层次化索引的方法 # 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的...dataframe query 多个where整合切片，&：于，|：或　 df.query(" A>5.0 & (B>3.5 | C<1.0) ")　 loc ：根据名称Label切片 # df.loc

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FeTA2024——胎儿组织分割和生物测量

基于其成功，在 FeTA 2022 中扩展了挑战，通过研究分割算法在不同部位的通用性（从不同的图像采集协议和 MRI 扫描仪获取）。...采集 T2 加权单次快速自旋回波序列，平面分辨率为 0.5mm x 0.5mm，切片厚度为 3 至 5 mm。...总体而言，切片厚度在3毫米至5毫米之间（间隙 0.3-1毫米），像素间距为0.65-1.17毫米，采集时间在13.46至41.19秒之间。...，TR/TE，1200ms/90ms；翻转角，6/23 90 ̊；回波序列长度，224；回波间隔，4.08ms；视场，360 × 360mm2；体素大小，1.13 × 1.13 × 3.00mm3；切片间间隙...任务一、脑区组织分割 1、将图像缩放到固定大小256x256x256，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理，再将数据分成训练集和验证集。

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7步搞定数据清洗－Python数据清洗指南

数据清洗是整个数据分析过程的第一步，就像做一道菜之前需要先择菜洗菜一样。数据分析师经常需要花费大量的时间来清洗数据或者转换格式，这个工作甚至会占整个数据分析流程的80%左右的时间。...，不然可能会使数据失真 #比如一个0010008的编号可能会读取成10008 fileNameStr = '....#pandas.DataFrame.loc loc这个代码有点像Excel里面的鼠标左键，可以随意拉动你需要的数据进行切片。...空格分割 #定义函数：分割InvoiceDate，获取InvoiceDate #输入：timeColSer InvoiceDate这一列，是个Series数据类型 #输出：分割后的时间，返回也是个Series...DataDF.UnitPrice = DataDF.UnitPrice.fillna(DataDF.UnitPrice.mean()) 3）除此，还有一种常见的方法，就是用相邻的值进行填充， 这在时间序列分析中相当常见

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