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NumPy 秘籍中文第二版：十、Scikits 的乐趣

然后发出以下命令： $ python setup.py install 加载示例数据集 scikit-learn 项目附带了许多我们可以尝试的数据集和样例图像。...我们可以将其与 NumPy 和 pandas 集成（在本章稍后的内容中将有更多关于 pandas 的信息）。 操作步骤 可以从这里下载源码和二进制文件。...在 Ubuntu 上，执行以下操作： $ sudo apt-get install python-pandas 您也可以从源代码安装（除非下载源代码存档，否则需要 Git）： $ git clone git...最后，将打印相关性，并显示一个图： 要创建数据框，请创建一个包含股票代码作为键的字典，并将相应的日志作为值返回。...pandas.DataFrame.plot() 此函数使用matplotlib绘制数据帧。

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Pandas将列表（List）转换为数据框（Dataframe）

Python中将列表转换成为数据框有两种情况：第一种是两个不同列表转换成一个数据框，第二种是一个包含不同子列表的列表转换成为数据框。..."b" : b}#将列表a，b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种：将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...,inplace=True)#注意这里0和1都不是字符串 print(data) a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 到此这篇关于Pandas将列表（List）转换为数据框...（Dataframe）的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索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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使用手机和 LRTimelapse 拍摄合成延时视频教程（上）

在确定好拍摄时机后，点击快门按钮上方的定时按钮，将其切换为间隔拍摄模式，最后点击快门即可。...此时我们点击“关键帧向导”，添加三个关键帧，分别代表日落前，日落和日落后的时间节点进行后期处理。随后点击保存，将关键帧标记写入照片中。 接着我们需要使用 Lightroom 对照片进行后期处理。...等待读取完成后，点击右下角的过滤器，选择 LRT4 Keyframes ，此时 LR 中将会剩下3张关键帧照片。按照你的喜好对照片进行后期调整即可。...修片完成之后，全选3张关键帧照片，右键点击，选择：元数据>将元数据存储到文件。等待写入完成后，回到 LRTimelapse ，点击重新加载。...接着选中所有照片，点击右键，选择：元数据>从文件中读取元数据。等待读取完成后，所有照片便会自动完成后期调整。 最后选中所有照片，在菜单栏选择：文件>导出。

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高阶实战 | 如何用Python检测伪造的视频

首次尝试 看一个视频就像是在快速地翻看图片，这也是使用python读取视频数据的方式。我们看到的每个“图片”都是视频的一个帧。在视频播放时，它是以每秒30帧的速度进行播放。...在视频数据中，每一帧都是一个巨大的数组。该数组通过指定数量的红、绿、蓝进行混合来告诉我们每个位置上每个像素的颜色。我们想看看视频中是否有多个帧出现了多次，有一个方法，就是计算我们看到的每一帧的次数。...如果没有，则把这一帧添加到我已看过的帧字典中(见下面的seen_frames)。如果以前看过这一帧，则将它添加到另一个字典(dup_frames)的列表中，这个字典包含了其他一模一样的帧。...由于经过了压缩，原来相同的两个帧可能会受到噪音的影响而导致失真，从而在数值上不再一样(尽管它们在视觉上看起来是一样的)。 对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。...均值哈希的参数选择 我要尝试使用的哈希算法称为均值哈希(aHash)。在网上能找到很多的信息，它的处理过程一般是这样的：降低图像分辨率，转换为灰度图，然后取哈希值。

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如何用Python检测视频真伪？

首次尝试 看一个视频就像是在快速地翻看图片，这也是使用python读取视频数据的方式。我们看到的每个"图片"都是视频的一个帧。在视频播放时，它是以每秒30帧的速度进行播放。...在视频数据中，每一帧都是一个巨大的数组。该数组通过指定数量的红、绿、蓝进行混合来告诉我们每个位置上每个像素的颜色。...如果以前看过这一帧，则将它添加到另一个字典（dupframes）的列表中，这个字典包含了其他一模一样的帧。...对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。哈希函数将图像（数组）转换为整数。如果两个图像完全相同，则哈希函数将得到相同的整数。如果两个图像不同，我们将得到两个不同的整数。...均值哈希的参数选择 我要尝试使用的哈希算法称为均值哈希（aHash）。在网上能找到很多的信息，它的处理过程一般是这样的：降低图像分辨率，转换为灰度图，然后取哈希值。

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iOS的GIF动画效果实现

（1）本地读取GIF图片，将其转换为NSdata数据类型。 （2）将NSData作为ImageIO模块的输入。 （3）获取ImageIO的输出数据：UIImage。...它负责对GIF文件格式进行解析，并将解析之后的数据转换为一帧帧图片输出。幸运的是我们并不是“轮子”的创造者，而是只要使用轮子即可。...代码第1行实现将GIF原始数据类型NSdata转换为ImageIO可以直接处理的数据类型CGImageSourceRef。第2行获取当前GIF图片的分帧个数。...; 代码第1行设置GIF图片属性，设置当前GIF中每帧图片展示时间间隔为0.1s。代码第2行构建一个GIF图片属性字典，字典使用GIF每帧之间的时间间隔初始化。...代码第5行初始化一个可变字典对象，该字典对象主要用于设置GIF图片中每帧图片属性。第6行设置图片彩色空间格式为RGB（Red Green Blue三基色）类型。第7行设置图片颜色深度。

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精通 Pandas：1~5

数据帧的列是序列结构。 可以将其视为序列结构的字典，在该结构中，对列和行均进行索引，对于行，则表示为“索引”，对于列，则表示为“列”。 它的大小可变：可以插入和删除列。...使用序列字典 在这里，我们通过使用序列对象的字典来创建数据帧结构。...使用ndarrays/列表字典 在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。 键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...Python 字典 我们通过使用数据帧结构的 Python 字典来构造面板结构。...面板结构可以通过转置重新排列。面板的操作功能集相对欠发达，不如序列和数据帧丰富。 总结 总结本章，numpy.ndarray是 Pandas 数据结构所基于的基岩数据结构。

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PySpark UD(A)F 的高效使用

如果无法避免 UDF，至少应该尝试使它们尽可能高效。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...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)...selects.append(column) return df.select(*selects) 函数complex_dtypes_to_json将一个给定的Spark数据帧转换为一个新的数据帧...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。

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​综述 | SLAM回环检测方法

基于词袋的方法是预先加载一个词袋字典树，通知这个预加载的字典树将图像中的每一局部特征点的描述子转换为一个单词，字典里包含着所有的单词，通过对整张图像的单词统计一个词袋向量，词袋向量间的距离即代表了两张图像之间的差异性...在论文中将图像识别中词袋模型进行了扩展，并用贝叶斯滤波来估计回环概率。回环检测问题涉及识别已建图区域的困难，而全局定位问题涉及在现有地图中检索机器人位置的困难。...DBoW2和DLoopDetector已经在几个真实数据集上进行了测试，执行了3毫秒，可以将图像的简要特征转换为词袋向量量，在5毫秒可以在数据库中查找图像匹配超过19000张图片。...在加载词汇表时，fbow比DBOW2快约80倍（参见tests目录并尝试）。在使用具有AVX指令的机器上将图像转换为词袋时，它的速度提高了约6.4倍。...在该体系结构中，将图片进行投影变换，提取HOG描述子的操作仅针对整个训练数据集计算一次，然后将结果写入数据库以用于训练。在训练时，批量大小N设置为1，并且仅使用boxed区域中的层。 ?

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如何将 JSON 转换为有序判断？

在本文中，我们将探讨在 Python 中将 JSON 转换为 OrderedDict 的各种方法。我们将讨论每种方法的优缺点，并提供示例来演示如何使用它们。...中将JSON转换为OrderedDict。...结论 总之，JSON 是一种流行的互联网数据交换格式，但它不提供数据结构中元素的任何顺序。另一方面，OrderedDict是Python中内置字典类的一个子类，它维护字典中键的顺序。...这两种方法都是有效的，可用于在Python中将JSON转换为OrderedDict。选择使用哪一个可能取决于个人偏好、性能考虑或用例的特定要求。...通过了解本文中讨论的方法，您可以轻松地在 Python 中将 JSON 转换为 OrderedDict，并利用维护数据结构中元素顺序的好处。

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使用通用的单变量选择特征选择提高Kaggle分数

Numpy 用于计算代数公式，pandas 用于创建数据帧并对其进行操作，os 进入操作系统以检索程序中使用的文件，sklearn 包含大量机器学习函数，matplotlib 和 seaborn 将数据点转换为...然后我从训练数据中将其删除：- 此时，train和test大小相同，所以我添加了test到train，并把他们合并成一个df: 然后我从combi中删除了id列，因为它不需要执行预测： 现在我通过将每个数据点转换为...X变量由combi数据帧到数据帧的长度train组成。 一旦定义了因变量和自变量，我就使用sklearn的GenericUnivariateSelect函数来选择10个最好的列或特性。...函数将数据集分割为训练集和验证集:- 现在是选择模型的时候了，在这个例子中，我决定使用sklearn的线性回归进行第一个尝试，训练和拟合数据到这个模型:- 然后在验证集上预测:- 一旦对验证集进行了预测...然后我将提交的数据转换为csv文件 当我将提交的csv文件提交给Kaggle打分时，我的分数达到了7.97分，这比我之前的分数稍好一些 总之，当我尝试不同的特征选择技术时，能稍微提高我的分数。

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FFmpeg编解码处理1-转码全流程简介

1.3 滤镜 FFmpeg提供多种多样的滤镜，用来处理原始帧数据。 本例中，为每个音频流/视频流使用空滤镜，即滤镜图中将buffer滤镜和buffersink滤镜直接相连。...目的是：通过视频buffersink滤镜将视频流输出像素格式转换为编码器采用的像素格式；通过音频abuffersink滤镜将音频流输出声道布局转换为编码器采用的声道布局。为下一步的编码操作作好准备。...例程支持在命令行中指定视音频编码格式以及输出文件封装格式。...int new_size = frame_flt->nb_samples; // 本帧中单个声道的采样点数 // FIFO中可读数据小于编码器帧尺寸...// 3.2 从fifo中取出音频帧，音频帧尺寸是编码格式中音频帧尺寸 // FIFO中可读数据大于编码器帧尺寸，则从FIFO中读走数据进行处理 while ((av_audio_fifo_size

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Python_实用入门篇_13

②序列表示索引为非负整数的有序对象集合 ③字符和元组属于不可变序列，列表为可变序列 2.python中常见的容器类型为:列表，元祖Tuple，字典，和集合 容器: 是可以存放数据项集合的数据结构 3....Python中的可变与不可变类型 可变类型: 列表、字典是可变的 举个例子说明：往列表list里增添数据，list = [1,2,3],list.append(4),实则就是在原有的列表对象上添加了数值...相互转换: 1.列表元组转其他 # 列表转集合(去重) list1 = [6, 7, 7, 8, 8, 9] print(set(list1)) >>>{6, 7, 8, 9} #两个列表转字典 list1...('a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c') # 字符串转集合 print(set(s)) >>>{'a', 'b', 'c'} # 字符串转字典 print(dic2 = eval...使⽤for...in...的循环语法从其中依次拿到数据进⾏使⽤。 2.使用while的情况 用于在循环列表等序列类型的同时进行序列类型的操作。

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Python数据类型转换详解

字典类型 Dictionary 集合类型 Set 可变数据类型：列表，字典，集合 不可变数据类型：字符串，数字类型，布尔类型，元组 容器类型数据：字符串，列表，元组，字典，集合 非容器类型数据：数字类型...Python中的数据类型转换有两种，一种是自动类型转换，即Python在计算中会自动地将不同类型的数据转换为同类型数据来进行计算；另一种是强制类型转换，即需要我们基于不同的开发需求，强制地将一个数据类型转换为另一个数据类型...dict( )：可以把其他类型数据转化为字典类型 set( )：可以把其他类型数据转化为集合类型 2.2.1 其他转字符串 所有类型都可以转化为字符串类型。...1.数字类型是非容器类型，不能转换为集合 2.字符串转集合时，结果是无序的 3.列表转集合时，结果是无序的 4.元组转集合时，结果是无序的 5.字典转集合时，只保字典中的键，结果是无序的 a = '123...1.数字类型是非容器类型，不能转换为字典 2.字符串不能转字典类型，因为字符串不能生成二级容器 3.列表类型转字典类型，列表必须为等长二级容器，子容器中的元素个数必须为2 4.元组类型转字典类型，列表必须为等长二级容器

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Python3 常见数据类型的转换

Python3 常见数据类型的转换 一、数据类型的转换，你只需要将数据类型作为函数名即可 Python3中常用内置函数数据类型转换函数说明int(x [,base ])将x转换为一个整数（x为字符串或数字...例如：'0x1b'表示10进制的27 4种进制的转换：通过python中的内置函数（bin、oct、int、hex）来实现转换 二 、列表、元组、集合、字典相互转换 1、列表元组转其它 列表转集合(去重...) list1 = [6, 7, 7, 8, 8, 9] print(set(list1)) Python3结果：{6, 7, 8, 9} 两个列表转字典 list1 = ['key1','key2'...字典转换为字符串 dic1 = {'a':1,'b':2} print(str(dic1)) Python3结果：{'a': 1, 'b': 2} 字典key和value互转 dic2 = {'a'...Python3结果： ('a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c') 字符串转集合 print(set(s)) Python3结果：{'a', 'b', 'c'} 字符串转字典 s =

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使用 Hyperopt 和 Plotly 可视化超参数优化

# 注意，因为我们在搜索空间声明中将模型类型和模型关键字-参数分割成单独的键-值对，# 所以我们能够使用字典解包来创建模型的初始化版本。...，其中每个字典都包含有关超参数优化的一次迭代的详细数据。...这不是一种特别容易操作的格式，因此我们将数据的相关位转换为“Pandas”数据帧，其中数据帧的每一行都包含一次试验的信息： # 这是一个简单的辅助函数，当一个特定的超参数与一个特定的试验无关时, #...使用 Plotly 的高级Express[3]界面使这变得容易；我们只需在我们的数据帧上调用scatter方法并指出我们想要使用哪些列作为 x 和 y 值： # px是“express”的别名，它是按照导入...写在最后 在这篇文章中，我们介绍了如何将试验对象中包含的数据转换为 Pandas 数据框，以便我们可以轻松分析超参数设置的历史。

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安卓ffmpeg_有什么好用的视频解码

本文章是用ffmeg解码封装格式(如mp4)转换为yuv420p保存到本地,本文是结合雷霄骅博客ppt和某地方学习的一个笔记(说出来等下被认为做广告就尴尬了) 封装格式 视频编码数据 将封装格式解压后可以得到压缩过的音视频等...否则自动检索 * @param options 一个关于AVFormatContext and demuxer-private 选项的字典. * 返回时，此参数将被销毁，并替换为包含未找到的选项的dict.../** *返回下一帧的流 * 此函数返回存储在文件中的内容，并且不会验证解码器有什么有效帧。...否则自动检索 * @param options 一个关于AVFormatContext and demuxer-private 选项的字典. * 返回时，此参数将被销毁，并替换为包含未找到的选项的dict.../** *返回下一帧的流 * 此函数返回存储在文件中的内容，并且不会验证解码器有什么有效帧。

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