每个组件本身都是一个 Python 对象，具有自己的独特属性和方法。 通常，您希望对单个组件而不是对整个数据帧进行操作。...更多 无需对第 3 步中的布尔值求和以找到缺失值的总数，我们可以采用序列的平均值来获取缺失值的百分比： >>> actor_1_fb_likes.isnull().mean() 0.0014 如本秘籍开头所述...或者，您可以使用dtypes属性来获取每一列的确切数据类型。select_dtypes方法在其include参数中获取数据类型的列表，并返回仅包含那些给定数据类型的列的数据帧。...更多 使用axis=1的cumsum方法累积了每一行的种族百分比。 它给出的数据视图略有不同。...序列和数据帧索引器允许按整数位置（如 Python 列表）和标签（如 Python 字典）进行选择。.iloc索引器仅按整数位置选择，并且与 Python 列表类似。.
在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。举个例子，它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...现在，我们可以将原始数据帧和这些信息合并： ? ? 透视表验证了成功的合并操作。请注意，“value”在这里是无关紧要的，因为在这里我们只简单计数。...# 9–绘图（箱线图和柱状图） 很多人可能没意识到，箱线图和柱状图可以直接在Pandas中绘制，不必另外调用matplotlib。这只需要一行命令。...# 12–在一个数据帧的行上进行迭代 这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里，是吧？有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如，我们面临的一个常见问题是在Python中对变量的不正确处理。...解决这些问题的一个好方法是创建一个包括列名和类型的CSV文件。这样，我们就可以定义一个函数来读取文件，并指定每一列的数据类型。
综上所述，Python在数据分析中的数据选择和运算方面展现出了强大的能力。通过合理的数据选择和恰当的运算处理，我们可以从数据中获取到宝贵的信息和洞见，为决策提供有力的支持。...主要有以下四种方式： 索引方式 使用场景 基础索引 获取单个元素 切片 获取子数组 布尔索引 根据比较操作，获取数组元素 数组索引 传递索引数组，更加快速，灵活的获取子数据集 数组的索引主要用来获得数组中的数据...数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...Python的Pandas库为数据合并操作提供了多种合并方法,如merge()、join()和concat()等方法。...非空值计数 【例】对于存储在该Python文件同目录下的某电商平台销售数据product_sales.csv，形式如下所示，请利用Python对数据读取，并计算数据集每列非空值个数情况。
近期方法如基于计数的跟踪（Zhou等人，2018年）整合了检测、计数和跟踪以利用互补数据，证明在实时人数统计应用中是有效的（Sundararaman等人，2018年）。...因此，作者引入了人群计数网络定位来替代传统的检测网络。具体来说，作者将视频流中的所有帧逐帧输入，以获得它们对应的密度图。...Individual Representation 在获取到每帧中个体的精确位置后，提取用于帧间关联的有效表征至关重要。为了融合外观和运动信息，采用同时提取外观特征和运动偏移量作为关联线索。...记为，其中表示第帧中出现的个体数量，然后使用这些个体来获取对应于每个个体的子图像： 在为每帧中的每个个体获取个体局部图像块之后，作者使用BLIP2的特征提取（BE）模块来获取每个个体的外观表示： 这里获得的表示是一个维度为的矩阵...在获取每一帧中每个个体的位置后，任务转变为在连续帧之间关联目标。为了提高跟踪的准确性，作者整合了运动偏移量和外观特征以进行帧间关联。
另一方面，大的预测提前窗口可能导致由于在播放之前可能无法获取与用户视口相关的所有 tile 而引起的运动引起的停滞。目前最先进的系统如 Pano 和 Flare，报告了显著的重缓冲。...为了实现主动跳过，Dragonfly 为每个 tile 计算一个效用函数，考虑到：(i) 如果在特定时间内获取 tile ，可能受益的帧数；(ii) tile 在视口内每帧中的中心位置；以及(iii)...在决定如何在主要流中安排 tile 获取时，现有方法如 Flare 和 Pano 不能直接应用，因为它们旨在获取所有 tile 同时最小化停滞。...tile 的视口百分比； 空白区域，视口中空白区域的占比； 带宽浪费，定义为系统接收的不必要数据与其总接收数据之比，其中不必要的数据对应于位于实际视口之外的 tile 或位于视口内但未被渲染的 tile...and context metrics" 对比实验 图 6 图 6 展示了系统比较的结果，以 PSNR、重缓冲比率和不完整帧百分比为指标。
如您所见，SAT 成绩栏和大学本科生只有一排具有最大值的行，但是某些种族栏有最大值。 我们的目标是找到具有最大值的第一行。 我们需要再次取累加总和，以使每一列只有一行等于 1。...https://gitcode.net/apachecn/apachecn-ds-zh/-/raw/master/docs/master-pandas/img/00113.jpeg)] 使用idxmax方法获取每一行具有最高竞争百分比的列名称...前面的数据帧的一个问题是无法识别每一行的年份。concat函数允许使用keys参数标记每个结果数据帧。 该标签将显示在级联框架的最外层索引级别中，并强制创建多重索引。...HTML 表通常不会直接转换为漂亮的数据帧。 通常缺少列名，多余的行和未对齐的数据。 在此秘籍中，skiprows传递了行号列表，以便在读取文件时跳过。 它们对应于步骤 8 的数据帧输出中缺少值的行。...一旦创建了引擎，就可以使用步骤 2 中的read_sql_table函数将整个表选择到数据帧中非常容易。数据库中的每个表都有一个主键，该主键唯一地标识每一行。 在图中用图形符号标识它。
处理流程主要是对每个音频或视频帧执行的一系列数据分析或转换。不同阶段对应不同的帧处理步骤，某一阶段步骤结束之后下一阶段步骤被执行操作，多步骤所组成的简化处理流程如下图所示： ?...封装器的主要工作是获取音频和视频编码器的输出并插入如果按照正确速率播放媒体所需的时间戳与信令等信息，同时还要确保音频与视频的同步性。...最终得到被封装在“容器”中的文件或流并允许播放器成功打开与访问数据，如mp4或HLS格式文件。 几年前，Apple在HLS中添加了对分片mp4文件的支持，但并非所有设备都能获得这一新特性。...大多数音频编解码器使用固定的采样率和per-frame的采样数进行编码。AAC音频则固定每帧使用1024个样本。因此，在48000Khz时，每帧持续21⅓毫秒。...因此，解码器不需要容器发送信号以通知每帧开始时流中的确切位置。当有一个小于184字节的最终有效载荷需要填充时，我们可以截断那些额外的字节，采用零填充策略并将字节前进到下一帧。
df.replace('', np.NaN) missingno 库 Missingno 是一个优秀且简单易用的 Python 库，它提供了一系列可视化，以了解数据帧中缺失数据的存在和分布。...这将返回一个表，其中包含有关数据帧的汇总统计信息，例如平均值、最大值和最小值。在表的顶部是一个名为counts的行。在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。...这提供了并非所有值都存在的初始指示。 我们可以进一步使用.info（）方法。这将返回数据帧的摘要以及非空值的计数。 从上面的例子中我们可以看出，我们对数据的状态和数据丢失的程度有了更简明的总结。...其他列（如WELL、DEPTH_MD和GR）是完整的，并且具有最大的值数。 矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据，矩阵图是一个很好的工具。它为每一列提供颜色填充。...当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。 热图 热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之，它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。
其中，路径数据的每一行对应的是两个机场之间的飞行路径；机场数据的每一行对应的是世界上的某一个机场，并且给出了相关信息；航空公司的数据的每一行给出的是每一个航空公司。 首先我们先读取数据： ?...现在我们就有了航线距离的序列了，我们将会创建一个柱状图，它将会将数据归类到对应的范围之内，然后计数分别有多少的航线落入到不同的每个范围： ? ?...要使用booked，我们需要先对数据进行预处理： ? 上面的代码会获取airline_route_lengths中每列的名字，然后添加到name列上，这里存贮着每个航空公司的名字。...用 output_notebook 创建背景虚化，在 iPython 的 notebook 里画出图。然后，使用数据帧和特定序列制作条形图。最后，显示功能会显示出该图。...水平条形图 Pygal 是一个能快速制作出有吸引力表格的数据分析库。我们可以用它来按长度分解路由。首先把我们的路由分成短、中、长三个距离，并在 route_lengths 里计算出它们各占的百分比。
Qp 决定了失真和编码比特数之间的权衡，较大的 Qp 值一般对应较低的质量。...需要注意的是，虽然下一帧的 Qp 值是由速率控制根据先前的统计数据和编码器数据决定的，但最终的编码结果在编码器完成对该视频帧的编码之前仍旧是无法知晓的。...2.选择一个能在比特率和整体质量之间做出最佳权衡的 Qp。 3.对该帧进行编码。 4.更新编码位数和其他帧的统计数据。...对 KF 组进行扫描以收集和积累各种统计数据，这有助于确定用于 KF 组的比特数，并决定 KF boost。...实验结果 结论 在这项工作中，主讲人提出了一种新的方法，将 first-pass 统计数据作为预测模型的输入，动态地调整量化参数的 frame boost。
我们要做的下一件事是取这些边际贡献的平均值。唯一的问题是，我们将如何在平均水平上权衡它们中的每一个。您可能会认为我们可以平等地权衡每个因素，但事实并非如此。...在平均边际贡献时，我们希望每一行都具有相同的权重。由于我们有3行因此每行的权重为1/3。对于具有2个特征模型的行，我们有两个具有“房间”的模型，因此每个模型的权重应为1/6。...然后，我们可以对模型中的每个特征重复此过程，以找到所有特征的值。这种特定方法的优点在于，我们可以看到特征如何影响单个预测，而不仅仅是对数据集中所有示例的平均影响。...我们看到，特征LSTAT（较低的人口百分比）对降低预测值的贡献最大，而特征CRIM（城镇居民的人均犯罪率）对增加预测值的贡献最大。...通过查看确定房屋价格的模型，我们逐步完成了SHAP值的示例计算。我们还查看了Python中的shap库，以便能够快速计算和可视化SHAP值。
我们的开发人员首先想到的思路是，把获取的点位列表信息，每两个取取来，组成一条直线路径。然后基于每一条直线路径，创建一个动画Animate对象。（Animate是我们内部的一个管理/播放动画的类）。...dur: 动画持续的时间 onUpdate函数，Animate对象内部更新处理每一帧数据的回调函数, Animate对象会根据from和 to以及dur的值，结合当前这一块的时间戳。...计算出每一帧的插值数据p，并把p传递给回调函数onUpdate， 我们可以在onUpdate接收每一帧的数据值，并进行我们的更新动作，比如在本实例中会根据接收到的定向信息更新人员的位置信息。...实际上，我们可以通过百分比的方式来设置from和to，即from等于0，to等于1（相当于100%）。 为了简化问题，我们首先看只有一条直线的情况下，from和to设置位百分比是如何实现的。...设置位百分比时，Animate计算出来的每一帧的数值value是一个0~1之间的百分比值。
演示数据集 我们将使用运动员在十项全能中的表现数据集（查看文末了解数据获取方式），这里使用的数据描述了运动员在两项体育赛事中的表现 数据描述： 一个数据框，包含以下13个变量的27个观测值。...加载数据并仅提取训练的个体和变量： head(dec) 计算 PCA 在本节中，我们将可视化 PCA。...# 代表性的质量 # 个人的结果 coord # 坐标 contrib # 对PC的贡献 cos2 # 代表性的质量 使用 PCA 进行预测 在本节中，我们将展示如何仅使用先前执行的 PCA 提供的信息来预测补充个体和变量的坐标...给定组的坐标计算为组中个体的平均坐标。 library(magrittr) # 管道函数%>%。 # 1. 单个坐标 getind(res) # 2....每一行的总和为1 is2 <- apply(inrd, 2, cs2, d2) head(is2\[, 1:4\]) # 个人的贡献 #:::::::::::::::::::::::::::::::
研究者从目标视频中获取每一帧的姿势检测 [5, 27, 35]，得到对应（姿势简笔画，目标人物图像）对集合。使用该对齐数据，研究者以监督的方式学习姿势简笔画和目标人物图像之间的图像转换模型。...研究者在模型中添加了两个组件来改善结果的质量：为了增强生成视频的时间流畅度（temporal smoothness），研究者每一帧的预测都基于前一个时间步的预测结果；为了增强结果的面部逼真程度，研究者在模型中纳入了一个专门化...图 2：姿势简笔画和目标人物帧之间的对应。 该方法可以生成不同视频人物之间的动作迁移视频，无需昂贵的 3D 或运动捕捉数据。...该研究的主要贡献是提出了一种基于学习的流程，用于视频间人物的动作迁移，结果在真实、详细的视频中实现了复杂的动作迁移。...残差由生成器 G_f 来预测，并从主生成器添加到原始人脸预测中。 ? 图 6：迁移结果。每一部分展示了五个连续帧。顶部一行显示源人物，中间一行显示标准化的姿势简笔画，底部一行显示目标人物的模型输出。
plotly.express附带了一些用于演示、教育和测试目的的内置数据集。 这些数据以CSV格式存储在包的目录下，以pandas类型获取到数据，方便进行图表功能测试。...表示为类别中的抖动标记； 20、histogram：直方图 在直方图中，每一行data_frame被组合在一起成为矩形标记，以可视化该值的聚合函数histfunc(例如，计数或总和)的1D分布...y(或者x，如果orientation是'h'时)； 21、pie：饼图 在饼图中，数据帧的每一行表示为饼图的扇区。...)的2D分布 z； 33、density_mapbox：Mapbox密度图 在Mapbox密度图中，每一行数据帧都会影响地图上相应点周围区域的颜色强度 plotly.graph_objects...dash_core_components库生成高级别的组件，如控件和图形。
在视频世界中，延迟是获取视频帧的瞬间与该帧显示的瞬间之间的时间量。低延迟是任何与视频内容实时交互的系统的设计目标，例如视频会议或无人机驾驶。...但是视频延迟的最大问题是需要临时存储数据的处理阶段，即在某种形式的存储器中的短期缓冲。因此，视频系统工程师倾向于根据缓冲的视频数据来测量延迟，视频的帧率决定了每一帧的延迟。...例如，30帧/秒（fps）视频中的一帧延迟对应于延迟的1/30秒（33.3ms）。 ? 图1. 1080p、30fps视频流中的延迟 从视频中的线（lines）转换为时间需要帧率和分辨率。...首先，应理解，尽管接收具有可变比特率的数据，但解码器仍以特定的、恒定的比特率输出数据，如由输出显示设备所预期的分辨率和帧率所定义的那样（例如，1080p30）。...通过带宽受限的通道，不同阶段采用恒定和可变比特率进行视频流传输 所需的缓冲量取决于比特率和流的平均周期。 为了确保解码器在播放期间不会耗尽数据，DSB必须存储与一个完整平均周期相对应的所有数据。
因此我们的技术也应该通过仔细阅读视频的每一帧来发现异常的事物，并判断这一过程是否需要报警。...整个过程可归纳为三个阶段 (流程图如图8所示)： 数据准备 训练模型 推论 ? 图8 目标检测模型的训练工作流程 ▌第1阶段：数据准备 第一步：获取数据集 监控录像是获取最准确数据集的来源。...我们对数据集中的图像 (如图9所示) 添加一些噪声或者尝试模糊和腐蚀的手段，来降低数据集中的图片质量。 在目标检测任务中，我们使用了 TownCentre 数据集。...第2步：在视频流上使用 我们需要从视频源中提出每一帧，这可以使用 OpenCV 的 VideoCapture 方法完成，代码如下所示： cap = cv2.VideoCapture() flag = True...图13 增加不同延迟后模型的 FPS 改进状况 ▌计数准确性 我们将计数准确度定义为目标检测系统正确识别出人脸的百分比。
如图 7 和图 8 所示，我们的方法能够为大型室外场景构建完整的网格，同时保留精确的结构，如车辆轮廓、浅路缘石和树木。...它显示了两个数据集在误差阈值分别为 10 厘米和 20 厘米时的完成率和 F 分数（以百分比表示）。在这两个数据集上，我们提出的方法都优于三种方法。...计算效率评估 为了证明我们提出的方法的效率，我们评估了不同步骤每帧的计算时间，包括预处理、点对网格里程测量和增量体素网格划分。所有评估都是在 KITTI 测距数据集上进行的，体素尺寸为 0.1 米。...预处理步骤每帧大约需要 4.7 毫秒，点到网格测距每帧大约需要 11.1 毫秒，增量体素网格划分每帧需要 2.7 毫秒。我们的方法总体运行速度约为每秒 54 帧（fps），满足实时性要求。...运行时间性能主要归功于被动 SDF 计算模型和可扩展的分区模块，该模块利用了高效的并行空间散列方案。速度瓶颈主要来自于在点到网格测度步骤中多次搜索正确的点到网格对应关系。
图的左侧显示了同一场景中激光雷达数据和雷达数据之间的差异 主要贡献 总的来说，本文的贡献可以总结如下： 提出了一种多模态雷达SLAM系统，利用毫米波雷达到激光雷达的重定位来消除里程计漂移。...提供了一种新的雷达对激光雷达地图（RoLM）的特征描述和匹配方法。它可以从历史激光雷达观测中检索对应的位置索引并估算粗略的变换。...用于RoLM的扫描帧投影描述子 受文章[25]启发，我们用每个区块的点密度的标准化值替换了每个箱的值，首先在XY平面上栅格化单个点云帧的空间，然后计算所有格子中的点数。...（1）雷达里程计：提供初始位姿估计和雷达点云关键帧。 （2） 雷达在激光雷达上的定位：找到与雷达关键帧相似的激光雷达帧，并计算两者的外部参数，以获取当前位置与实际位置之间的偏差。...轨迹（a）（b）（c），相对平移误差百分比（d）（e）（f），相对航向误差（g）（h）（i）。每一列代表不同序列的结果。
feature-selector主要对以下类型的特征进行选择： 具有高missing-values百分比的特征 具有高相关性的特征 对模型预测结果无贡献的特征（即zero importance） 对模型预测结果只有很小贡献的特征.../application_train_sample.csv', index_col=0) # 数据集中TARGET字段为对应样本的label train_labels = data.TARGET # 获取...所有特征missing value百分比的直方图 该方法内部使用pandas 统计数据集中所有feature的missing value 的百分比，然后选择出百分比大于阈值的特征，详见feature-selector.py...遍历 C_upper 的每一列(即每一个特征)，如果该列的任何一个相关值大于correlation_threshold，则取出该列，并放到一个列表中（该列表中的feature，即具有high 相关性的特征...# 选择出对importance累积和达到99%没有贡献的feature fs.identify_low_importance(cumulative_importance=0.99) # 查看选择出的
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