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pandas的resample重采样的使用

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’、‘...、‘median’、‘max’、‘min’ axis=0 默认是纵轴，横轴设置axis=1 fill_method = None 升采样时如何插值，比如‘ffill’、‘bfill’等 closed =...‘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！

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基于Python 的语音重采样函数解析

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

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输出不同像元大小的批量重采样方法

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

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输出不同像元大小的批量重采样方法

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”就可以了 ?...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 ?

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时间序列的重采样和pandas的resample方法介绍

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。...这个.head(10)用于显示结果的前10行。 在上采样过程中，特别是从较低频率转换到较高频率时，由于新频率引入了间隙，会遇到丢失数据点的情况。...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

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FFmpeg开发笔记（十四）FFmpeg音频重采样的缓存

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。

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使用重采样评估Python中机器学习算法的性能

你需要知道你的算法在看不见的数据上表现如何。 评估算法性能的最好方法是对已经知道答案的新数据进行预测。...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。...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。

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基于傅里叶变换的音频重采样算法 (附完整c代码)

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。...而简洁插值的这个算法， 我个人也一直在使用，因为简洁明了，简单粗暴。 我自然也就没有进一步去细究采样算法， 当然网上还有不少开源的采样算法也是极其不错的。...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。

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ArcGIS栅格重采样的算法选择与具体操作

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。...在窗口的第一个选项中，输入我们待重采样的栅格文件；在第二个选项中，配置输出结果的路径与文件名称；随后，第三个选项是设置重采样后栅格像元大小的参数，可以直接通过其下方X与Y的数值来指定像元大小，也可以通过其他栅格文件来指定...；最后，第四个选项就是重采样所采用的方法。

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如何解决FreeSWITCH时间不正确的问题

如果遇到服务器的时间与北京时间相差八小时（FS及话单时间也与标准时间相差八小时） 解决方法如下： 第一步：修改Debian系统时间 在Linux系统中主要的就是使用tzselect命令来选择时区。...要注意的是tzselect只是帮我们把选择的时区显示出来，并未实际生效也就是说它仅仅告诉我们怎样去设置环境变量TZ。...输入tzselect （会出来几个大洲的英文名字） 输入相对应的大洲的序号 会显示出相应大洲中国家的英文名字，输入相应的序列号 输入序列号之后会显示出相应国家城市的序列号，输入相应的序列号 输入TZ=‘...Asia/Shanghai’这一行命令 输入export TZ这一行命令 输入date命令就可以查看当前的时间 ---- 下面补充关于date的相关知识点： 时区： 查看当前时区：date -R 修改设置时区...';重新查询及时生效 想要永久生效的pgdata下的postgresql.conf需在配置里修改两项： log_timezone = 'PRC' timezone = 'PRC' 修改之后重启数据库，命令如下

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dotnet OpenXML 修复 Office 文档里面包含格式不正确的 Uri 而无法解析

而此时的文档如果包含了错误的 Url 格式，例如不正确的邮件名的时候，将会在解析的时候出错。...本文告诉大家如何修复这个问题 尽管在 Office 2016 等版本，是可以在用户端制作出格式不正确的 Url 文档，如下图所示的内容 ?...Pull Request #793 · OfficeDev/Open-XML-SDK 可以看到我也在这个修复中，提了一些有趣的看法 在 2.12.0 或以上的版本，可以在 OpenSettings 里面传入如何处理格式不对的... 可以看到这个超链接是格式不正确的，此时如果使用 Uri 的构造函数传入，将会提示格式出错 在 2.12.0 或以上版本提供了重写的方法，判断如果格式不正确，那么让开发者返回一个正确的格式.../// /// 表示如何重写修复超链接格式 /// /// <param name="partUri

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List 去重的 6 种方法，这个方法最完美！

在日常的业务开发中，偶尔会遇到需要将 List 集合中的重复数据去除掉的场景。这个时候可能有同学会问：为什么不直接使用 Set 或者 LinkedHashSet 呢？...这样不就没有重复数据的问题了嘛？​ 不得不说，能提这个问题的同学很机智，一眼就看到了问题的本质。​ 但是，在实际的业务开发中遇到的情况会更复杂。...比如，List 集合可能是历史遗留问题，也有可能是调用接口返回的类型限制，只能使用 List 接收，又或者是代码写了一半，在做多个集合合并的时候才发现了这个问题，总之造成问题的原因有很多种，这里就不一一列举了...当发现这个问题之后，如果可以通过改造原有代码，把原来的 List 类型替换成 Set 类型，那就可以直接修改集合的类型即可。...总结 本文我们介绍了 6 种集合去重的方法，其中实现最简洁，且去重之后的顺序能和原集合保持一致的实现方法，只有两种：LinkedHashSet 去重和 Stream 去重，而后一种去重方法无需借助新集合

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简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)

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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优于GAN、带上口罩都能还原，用去噪扩散概率模型极限修复图像，效果「真」极了

机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 无论掩码类型如何多变，苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室（CVL）的图像修复方法都能还原出逼真的图像。...如下为使用 RePaint 方法进行图像修复的算法 1： RePaint 方法的概览如下图 2 所示 重采样 当直接应用上述方法时，研究者观察到：只有内容类型（content type）与已知区域匹配...比如，在下图 3 中，当 n 为 1 时，图像修复的区域是与原始输入图像狗狗的皮毛相匹配的皮毛纹理。尽管图像修复的区域与邻近区域的纹理相匹配，但在语义上显然是不正确的。...为了分析增加的计算预算是否会提高重采样性能，该研究将其与第 4.2 节中描述的缓慢扩散过程中常用技术进行了比较。图 6 和表 2 中展示了对每个设置使用相同计算预算的重采样和缓慢扩散。...该研究观察到重采样使用额外的计算预算来协调图像，而在缓慢扩散过程方面没有明显的改进。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权

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如何修复PHP的GD库漏洞

最近有关于台湾大神爆出的PHP的GD库漏洞，该漏洞可通过上传构造后的GIF图片，可直接导致CPU资源耗尽，直至宕机。...该漏洞是由于GD图形库中的gd_git_in.c具有整数签名错误，通过特殊构造的GIF文件使程序在调用imagecreatefromgif或imagecreatefromstring的PHP函数时导致无限循环...以下只通过CentOS系统描述： 首先确认之前的PHP是通过rpm包安装的，还是通过编译安装的，若是通过rpm包安装的，需要确认是通过哪个源安装的，确认方法： rpm -qa |grep php 如果什么都没有出现...，那就是编译安装的，如果出现php及扩展包，则是通过rpm包安装的，那么升级就分两种方式，编译安装的，需要从官网下载最新小版本重新你编译，rpm包安装的，可以直接通过yum进行升级。...复制编译参数，解压之前下载的最新源码包，用之前的编译参数重新编译php，这里注意修改prefix参数的值，不然覆盖掉原来的php了，还需要检查一下是否有之后添加的扩展，也需要重新添加。

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如何实现Kafka的Partition重分配

这时需要在Broker之间重新分配分区，本篇文章Fayson主要介绍如何重新分配Topic的partition。...会说明如何使用Kafka命令重新分配Kafka的Partition。...3.重新分配Partition ---- 以我们上面创建的test_partition为例来说明，如何重新分配该Topic的Partition。...可以看到在命令行生成的Partition重分配的计划（这里还没有真正的去分配，只是生成了分配计划），在截图中也很清楚的标出了分配前和分配后的结果，注意这里我们需要使用到分配计划生成的结果（即重新分配后Partition...6.对于数据量比较大的Topic运行重新分配会比较耗时，这时可以通过如下命令查看Topic的重分配情况，命令如下： kafka-reassign-partitions \ --zookeeper

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