最近参加京东的猪脸识别比赛，训练集是30个视频，需要将视频的每一帧提取出来存储为图片，存入对应的文件夹（分类标签）。 本例是直接调用了cv2 模块中的 VideoCapture。...视频每一帧提取存储为图片代码 #!...-name '*_2952.jpg' -size 0 -print0 |xargs -0 rm 参考 python tools：将视频的每一帧提取并保存 http://blog.csdn.net/
index：索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。 如果没有索引被传递，默认为np.arange(n)。 dtype：数据类型，如果没有，将推断数据类型。...output: # Series([], dtype: float64) （2）使用ndarray创建Series 使用ndarray作为数据时，传递的索引必须与ndarray具有相同的长度。...传递的索引必须与list、tuple具有相同的长度。...DataFrame时，所有的ndarray、list必须具有相同的长度。...如果传递index，则index的长度必须等于ndarray、list的长度，columns为字典的key组成的集合。
可以将数据帧视为具有公共索引的多个序列的公共长度，它们在单个表格对象中绑定在一起。 该对象类似于 NumPy 2D ndarray，但不是同一件事。 并非所有列都必须具有相同的数据类型。...它们并非全部或都包含相同的索引。 我们稍后将使用这些序列，因此请记住这一点。 创建数据帧 序列很有趣，主要是因为它们用于构建 pandas 数据帧。.../img/aa282d53-2377-44e2-9fa3-e87784e108db.png)] 现在，假设我们要创建一个数据帧并将一个字典传递给它，但是该字典不由长度相同的列表组成。...为此，您需要将sort_index的就地参数设置为true。 虽然我强调了对数据帧进行排序，但是对序列进行排序实际上是相同的。 让我们来看一个例子。...我们也可以在创建 Pandas 序列或数据帧时隐式创建MultiIndex，方法是将列表列表传递给index参数，每个列表的长度与该序列的长度相同。
我们还将添加大量重复项，以便您不止一次看到相同的婴儿名称。你可以想到每个名字的多个条目只是全国各地的不同医院报告每个婴儿名字的出生人数。...将数据框导出到文本文件。我们可以将文件命名为births1880.txt。函数to_csv将用于导出。除非另有说明，否则文件将保存在运行环境下的相同位置。 ?...为了纠正这个问题，我们将header参数传递给read_csv函数并将其设置为None（在python中表示null） ? 现在让我们看看dataframe的最后五个记录 ?...您可以将数字[0,1,2,3,4，...]视为Excel文件中的行号。在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...可以使用数据帧的unique属性来查找“Names”列的所有唯一记录。 ? 由于每个姓名名称都有多个值，因此需要汇总这些数据，因此只会出现一次宝贝名称。
自动添加MAC地址表条目 在新增这一条 MAC 地址条目后，如果交换机再次从同一个端口收到相同 MAC 地址为源 MAC 地址的数据帧时，交换机就会更新这个条目的老化计时器，确保活跃的的条目不会老化。...泛洪 交换机的 MAC 地址表中有这个数据帧的目的 MAC 地址，且对应端口不是接收到这个数据帧的端口，交换机知道目的设备连接在哪个端口上，因此交换机会根据 MAC 地址表中的条目将数据帧从对应端口单播转发出去...TCI （标签控制信息）： 长度 2 个字节，又分为三个子字段，用来表示数据帧的控制信息： 优先级（ Priority ）：长度为 3 比特，取值范围 0 ~ 7 ，用来表示数据帧的优先级。...当交换机发送拥塞是，优先转发优先级高的数据帧。 CFI （规范格式指示器）：长度为 1 比特，取值非 0 即 1 。...Trunk 接口，允许传输 VLAN 5 的数据； 将 PC （即主机） 与 SW 相连接口配置为 Access 接口，接口的 PVID 配置为 VLAN 5 。
自动添加MAC地址表条目 在新增这一条 MAC 地址条目后，如果交换机再次从同一个端口收到相同 MAC 地址为源 MAC 地址的数据帧时，交换机就会更新这个条目的老化计时器，确保活跃的的条目不会老化。...泛洪 交换机的 MAC 地址表中有这个数据帧的目的 MAC 地址，且对应端口不是接收到这个数据帧的端口，交换机知道目的设备连接在哪个端口上，因此交换机会根据 MAC 地址表中的条目将数据帧从对应端口单播转发出去...TCI （标签控制信息）： 长度 2 个字节，又分为三个子字段，用来表示数据帧的控制信息： 优先级（ Priority ）：长度为 3 比特，取值范围 0 ~ 7 ，用来表示数据帧的优先级。...当交换机发送拥塞是，优先转发优先级高的数据帧。 CFI （规范格式指示器）：长度为 1 比特，取值非 0 即 1 。...Access接口和Trunk接口配置的拓扑图 实验要求 将 SW 1 （即交换机 1）和 SW 2 （即交换机 2）相连的接口配置为 Trunk 接口，允许传输 VLAN 5 的数据； 将 PC （即主机
Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。 在本文中，我将向您展示一些关于Pandas中使用的技巧。...它将分为以下几点: 1、在Pandas数据流中生成数据。 2、数据帧内的数据检索/操作。...第一个参数是条目数，第二个参数是为其生成假数据的字段/属性。...生成包含随机条目的pandas数据aframe: testdf= myDB.gen_dataframe(5,[‘name’,’city’,’phone’,’date’]) } 这将导致数据帧如下所示：...2 数据帧操作 在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...记住：像蜡烛一样融化(Melt)就是将凝固的复合物体变成几个更小的单个元素（蜡滴）。融合二维DataFrame可以解压缩其固化的结构并将其片段记录为列表中的各个条目。...尽管可以通过将axis参数设置为1来使用concat进行列式联接，但是使用联接 会更容易。 请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。
在本节中，我们将介绍一些 Pandas 字符串操作，然后使用它们来部分清理从互联网收集的，非常混乱的食谱数据集。...Pandas 字符串操作简介 我们在前面的部分中看到，NumPy 和 Pandas 等工具如何扩展算术运算，使我们可以在许多数组元素上轻松快速地执行相同的操作。...join() 使用传递的分隔符连接每个元素中的字符串 get_dummies() 将虚拟变量提取为数据帧 向量化的项目访问和切片 特别是get()和slice()操作，可以在每个数组中执行向量化元素访问...我们的目标是，将食谱数据解析为成分列表，这样我们就可以根据手头的一些成分，快速找到配方。...进一步探索食谱 希望这个例子为你提供了一些能在 Pandas 字符串方法中有效使用的数据清理操作类型。当然，建立一个非常强大的食谱推荐系统需要更多的工作！
当 type 是 uuid 时，代表 Box 中的数据是用户自定义扩展类型。...alternate_group：可替代的备份数据组。如果为 0，表示当前 track 没有备份的 track 数据；非 0，则表示可能存在 group 号相同的 track 数据作为备份。...sample_count：记录连续相同 delta 的条目数量。 sample_delta：记录以 timescale 为精度的时间长度。...sample_count：记录连续相同 offset 的条目数量。 sample_offset：记录以 timescale 为精度的时间长度。...所以一般来说，对于通过网络播放 MP4 视频的场景，都建议将视频处理为 moov 前置。
如果只是想将一个scalar映射到一个scalar，或者将一个向量映射到具有相同长度的向量，则可以使用PandasUDFType.SCALAR。...这还将确定UDF检索一个Pandas Series作为输入，并需要返回一个相同长度的Series。它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。...GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...，但针对的是Pandas数据帧。
一、Pandas 基础 在本章中，我们将介绍以下内容： 剖析数据帧的结构 访问主要的数据帧组件 了解数据类型 选择单列数据作为序列 调用序列方法 与运算符一起使用序列 将序列方法链接在一起 使索引有意义...类似于我们用于起床，洗澡，上班，吃饭等的常规例程，开始的数据分析例程可帮助人们快速熟悉新的数据集。 该例程可以表现为动态任务清单，随着您对 Pandas 的熟悉和数据分析的扩展而不断发展。...对于所有数据帧，列值始终是一种数据类型。 关系数据库也是如此。 总体而言，数据帧可能由具有不同数据类型的列组成。 在内部，Pandas 将相同数据类型的列一起存储在块中。...，而序列与电影的数据帧长度相同。...更多 实际上，可以将数组和布尔值列表传递给序列对象，这些对象的长度与您要建立索引的数据帧的长度不同。
简而言之，pandas 和 statstools 可以描述为 Python 对 R 的回答，即数据分析和统计编程语言，它既提供数据结构（如 R 数据帧架），又提供丰富的统计库用于数据分析。...标量值 使用numpy.ndarray 在这种情况下，索引必须与数据长度相同。...在以下情况下，我们指定一个索引，但是该索引包含一个条目，该条目不是相应的dict中的键。 结果是将将的值分配为NaN，表明它丢失了。 我们将在后面的部分中处理缺失值。...默认行为是为未对齐的序列结构生成索引的并集。 这是可取的，因为信息可以保留而不是丢失。 在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。 数据帧 数据帧是一个二维标签数组。...pandas.io.parsers.read_fwf：这是一个辅助函数，它将固定宽度的线表读入 Pandas 数据帧结构。 操作 在这里，我将简要描述各种数据帧操作。
我们为现在的 Pandas 用户设计了该系统，旨在帮助他们的程序运行得更快，并且无需大量代码改动就能够进行更好的扩展。这项工作的最终目标就是在云环境中使用 Pandas。...我什么时候应该调用 .persist() 将 DataFrame 保存在内存中？ 这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？...这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？ 使用 Pandas 的数据科学家不一定非得是分布式计算专家，才能对数据进行高效分析。Dask 要求用户不断了解为计算而构建的动态任务图。...使用 Pandas on Ray 的时候，用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...我们要速度，也要扩展性 Dask 默认是以多线程的模式运行的，这意味着一个 Dask 数据帧的所有分割部分都在一个单独的 Python 进程中。
但是，如果您想基于这些值在Series中查找条目，该怎么办？ 为了处理这种情况，Pandas 为我们提供了布尔选择。...在下一章中，您将学习如何使用DataFrame以统一的表格结构表示多个Series数据。 四、用数据帧表示表格和多元数据 Pandas DataFrame对象将Series对象的功能扩展为二维。...可以通过检查数据帧的长度来检查： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-FWeBHrJr-1681365384135)(https://gitcode.net/apachecn...下面将PER列与随机数据的序列相加。 由于这使用对齐方式，因此有必要使用与目标数据帧相同的索引。...通过扩展来添加和替换行 也可以使用.loc属性将行添加到DataFrame。 .loc的参数指定要放置行的索引标签。 如果标签不存在，则使用给定的索引标签将值附加到数据帧。
这里的图片叫帧，他的信息包括： 帧分隔符 帧数据说明 点阵数据（它存储的不是颜色值，而是颜色索引） 帧数据扩展(只有89a标准支持） 图片的控制块包括图片的图象标识符、图象的性质，一共需要10字节，请看下面...接着就是读取长度byte2，跳过他就可以拿到下一个数据块或控制。如果拿到数据块，那么数据块byte0就是表示数据长度，跳过他就可以拿到下一个数据块或控制。...byte0 扩展块 byte1 信息 byte2 信息长度 byte n n的大小为信息长度+2，这是块终结器。 读取到 byte n 下一个就可以重复判断是扩展块还是数据。...** 图片数据 ** 图片数据如下 编码长度 LZW Code Size - LZW压缩的编码长度，也就是要压缩的数据的位数 … 数据块开始 块大小 数据块，如果需要可重复多次 编码数据 … 数据块结束...gif 会把相同的图片作为索引，放在lzw，之后相同的数据就使用索引拿到，这样可以减少文件大小。
使用 Pandas 库，你可以将数据文件加载到容器对象(称为数据帧, dataframe)中。...将每个 CSV 文件转换为 Pandas 数据帧对象如下图所示: ? 检查数据 & 清理脏数据 在进行探索性分析时，了解您所研究的数据是很重要的。幸运的是，数据帧对象有许多有用的属性，这使得这很容易。...例如，让我们脱敏来查看 2018 ACT 数据中所有 “State” 值为 “Maine” 的行: ? 现在，已将乱码确认为重复条目。...这可以使用与我们在 2018 年 ACT 数据集 定位和删除重复的 ‘Maine’ 值相同的代码来完成: ?...可视化数据分布- Matplotlib 框图 ? 箱形图表示数据的扩展，包括最小、最大和四分位数范围(IQR)。四分位数范围由第一分位数、中位数和第三分位数组成。
我们可以看到，在两个条目的左填充为零的情况下，我们可以获得相同的输出长度，同时遵守因果关系规则。...事实上，在没有扩展的情况下，维持输入长度所需的零填充条目的数量总是等于kernel_size - 1。...下图显示了一个dilated为2的扩散层的示例，其input_length为4，kernel_size为3。 ? 与dilated-1扩散的情况相比，该层的接收场沿5而不是3的长度扩展。...更普遍地，具有内核大小k的d扩散层的接收场沿1 + d的长度扩展。*（k-1）。如果d是固定的，那么仍然需要输入张量的长度为线性的数字才能实现完全的接收场覆盖（我们只是减小了常数）。...请注意，该模型为每个前提提供了新的输入数据，但从未对其进行过重新训练。为了节省时间，我们将跨度设置为5。
「通过更改一行代码扩展你的 pandas 工作流。」 Pandas 是数据科学领域的工作者都熟知的程序库。它提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。...它是一个多进程的数据帧（Dataframe）库，具有与 Pandas 相同的应用程序接口（API），使用户可以加速他们的 Pandas 工作流。...数据帧分区 Modin 对数据帧的分区模式是沿着列和行同时进行划分的，因为这样为 Modins 在支持的列数和行数上都提供了灵活性和可伸缩性。 ?...当使用默认的 Pandas API 时，你将看到一个警告： dot_df = df.dot(df.T) ? 当计算完成后，该操作会返回一个分布式的 Modin 数据帧。...Modin 为用户处理所有的数据分区和重组任务，这样我们就可以集中精力处理工作流。Modin 的基本目标是让用户能够在小数据和大数据上使用相同的工具，而不用考虑改变 API 来适应不同的数据规模。
Pandas 包含一些有用的调整，但是：对于一元操作，如取负和三角函数，这些ufunc将保留输出中的索引和列标签，对于二元操作，如加法和乘法，将对象传递给ufunc时，Pandas 将自动对齐索引。...通用函数：索引保留 因为 Pandas 为兼容 NumPy 而设计，所以任何 NumPy ufunc都可以用于 Pandas Series和DataFrame对象。...area.index | population.index # Index(['Alaska', 'California', 'New York', 'Texas'], dtype='object') 任何没有条目的项目都标为...NaN（非数字），这就是 Pandas 标记缺失数据的方式（请在“处理缺失数据”中参阅缺失数据的进一步讨论）。...中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和/或未对齐数据时，可能出现的愚蠢错误。
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