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’、‘...，但是每个标签使用right来代替left。...30S,使用pad方法填充nan值。...:00 8 2000-01-01 00:03:00 17 2000-01-01 00:06:00 26 Freq: 3T, dtype: int64 到此这篇关于pandas的resample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！
一.初始化音频重采样器 在音频重采样时，用到的核心结构是SwrContext，我们可以通过swr_alloc()获取swr_ctx实例，然后通过av_opt_set_int()函数和av_opt_set_sample_fmt...()函数来设置音频重采样的参数，最后通过swr_init()函数初始化SwrContext实例即可。... 音频重采样用到的核心函数是swr_convert()，不过在进行重采样的时候，需要注意每次要去判断目标采样点个数是否大于最大目标采样点个数，如果大于，需要重新给输出缓冲区分配内存空间。...<<endl; return -1; } } return 0; } 三.将重采样后的数据写入输出文件 在初始化重采样器的时候，我们设置了目标采样格式为...write_packed_data_to_file(uint8_t *data,int32_t size){ fwrite(data,1,size,output_file); } 四.销毁音频重采样器
swr_convert(struct SwrContext *s, uint8_t **out, int out_count, const uint8_t **in , int in_count); //音频重采样转换...这里填入frame->data即可 //in_count :输入缓冲区每通道数据数量,这里填入frame->nb_samples即可 //返回值:转换成功后每个通道的输出样本数，出错则为负值 音频解码并重采样示例...输出 (const uint8_t**)frame->data,frame->nb_samples ); //输入 //将重采样后的
plot(Date,INR,'o','DatetimeTickFormat','MM/dd/yy') plot([xlim;xlim]',[2 3;2 3],'k:') 重新采样数据以使INR读数均匀分布...使用resample当时在以后每星期五估计病人的INR。指定每周一次读数的采样率，或等效地，每秒读数1 / （7 × 8 6 4 0 0 ）。使用样条插值进行重采样。...使用diff构建测量之间的时间间隔的向量。以周为单位表示间隔，并使用与以前相同的x轴绘制它们。 plot(Date,diff(datenum([Date;nxt]))/7,'o-', ......重采样的大幅波动可能是过冲的迹象。然而，华法林对身体有很大的影响。华法林剂量的微小变化可以大大改变INR，饮食，飞机上花费的时间或其他因素也会发生变化。
本篇文章中我们将使用随机重采样技术，over_sampling和under_sampling方法，这是最常见的imblearn库实现。...这意味着我们在将数据分为训练和测试之后再应用重采样方法。 我们将分析旅行保险数据以应用我们的重采样方法，数据如下。 ? 我们有一个二分类问题。我们的目标特征是“Claim”。0是多数，1是少数。...检查y_smote的value_counts（使用重采样方法将y_train转换为y_smote） 我们将数据分为训练和测试，并将RandomOverSampler仅应用于训练数据（X_train和y_train...使用RandomOverSampler，得分提高了9.52％。 欠采样 RandomUnderSampler根据我们的采样策略随机删除多数类的行。需要注意的是，此重采样方法将删除实际数据。...进行Logistic回归后， 使用RandomUnderSampler，得分提高了9.37％。 这些重采样方法的常见用法是将它们组合在管道中。
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。...如果有疑问，请使用10倍交叉验证。 概要 在这篇文章中，您发现了可以用来估计机器学习算法性能的统计技术，称为重采样。 具体来说，你了解了： 训练和测试集。 交叉验证。 留下一个交叉验证。...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。
如果DataFrame结构的索引是日期时间数据，或者包含日期时间数据列，可以使用resample()方法进行重采样，实现按时间段查看员工业绩的功能。...convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) 其中，参数rule用来指定重采样的时间间隔...，例如'7D'表示每7天采样一次；参数how用来指定如何处理两个采样时间之间的数据，不过该参数很快会被丢弃不用了；参数label = 'left'表示使用采样周期的起始时间作为结果DataFrame的index...，label='right'表示使用采样周期的结束时间作为结果DataFrame的index。
使用Pandas进行时间重采样 考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。...在这里，我们可以看到在30天的滚动窗口中有最大值。 使用Pandas绘制时间序列数据 有趣的是，Pandas提供了一套很好的内置可视化工具和技巧，可以帮助您可视化任何类型的数据。...请注意，熊猫对我们的x轴（时间序列索引）的处理效果很好。 我们可以通过 在图上使用.set添加标题和y标签来进一步对其进行修改 。 ?...请注意，滚动平均值中缺少前30天，并且由于它是滚动平均值，与重采样相比，它非常平滑。 同样，您可以根据自己的选择绘制特定的日期。假设我要绘制从1995年到2005年的每年年初的最大值。...希望您现在已经了解 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据
他们没有使用人工定义的特征和发声类型，而是使用了深度网络来学习不同的发声特征，自动预测交配成功率。 ? 图 1：基于大熊猫发声行为的自动交配成功率预测能更好地协助大熊猫繁殖。...给定一段原始音频序列，作者首先对其进行了预处理：裁剪出大熊猫的叫声，然后根据一个预先设定的最大值对其进行了归一化处理，并将每一段序列的长度设定为 2 秒，并且每秒提取出 43 个声学特征。...然后，基于一个预先设定的最大值，对音频幅度进行归一化，并将每一段音频的长度规范为 2 秒——裁切长音频序列或通过复制部分短音频来填充短音频序列。...学习做预测 根据每个采样帧的叫声特征，研究者使用了一个 softmax 层来预测交配成功或失败的概率，这会得到一个概率矩阵 P（大小为 86×2），其中第一列和第二列分别对应于交配成功和失败的概率。...表 2：当使用不同的特征作为输入时，新提出的方法的表现。加粗的结果为最佳。 ? 图 3：由注意模块为交配成功（带圆圈的紫色线）和失败（带三角形的红色线）而计算得到的 86 个采样帧上的平均权重 ?
通过平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、皮尔逊相关系数（PCC）和斯皮尔曼相关系数（SCC）来进行评估。 2.3 重采样 由于存在这样的问题：初步预测得到的值的范围相较真实值小得多。...作者使用6种方法分别进行重采样，包括欠采样方法RU(Branco, et al., 2019)，过采样方法RBOR (Krawczyk, et al., 2020)、SMOTE (Torgo, et al...使用最大值、最小值、平均值将同一蛋白质的链级的特征聚合起来。最后一共提取了324个特征。 第三步： 使用两个回归模型分别从蛋白质水平特征预测分辨率和R-free。...作者发现不同的回归器对预测结果的影响不大，而重采样会带来实质性的改进。对于分辨率和R-free的预测，基于SMOTE的重采样产生最佳结果，该重采样对训练数据集中的“稀有”蛋白质进行过采样。...由表中实验结果可以看出，XRRpred在对分辨率和R-free的预测上均取得相较其他方法更优的结果，而且相较未使用重采样时结果有了显著提升。
2023-03-17：使用Go语言和FFmpeg库实现音频重采样解码，并将其保存为PCM格式的文件。答案2023-03-17：在音视频处理领域，常常需要对音频进行重采样和解码，以便于后续的处理和分析。...本文将介绍如何使用Go语言及FFmpeg库实现音频重采样解码为PCM数据的过程。...音频重采样：指改变音频采样率的过程，也可以理解为对音频做插值运算，使得原来采样率与目标采样率不一致的音频能够适配到目标采样率上。音频解码：指把已经编码压缩的音频文件解码成原始的音频数据流的过程。...2.5.计算重采样参数计算重采样后的采样率、声道数和采样格式等参数。...\n") return}其中，swrCtx是重采样上下文。
熊猫TV直播H5播放器架构探索 本文来自熊猫TV音视频技术专家姜雨晴在LiveVideoStackCon 2017上的分享，并有LiveVideoStack整理成文。...音频开源代码中重采样算法的评估与选择 在音频软件实现中经常会遇到两个模块采样率不一致的情况，比如语音通话时采集到的PCM信号是16k Hz的，但编码时codec是AMR-NB（AMR-NB是8k Hz采样...），这时就需要把16k Hz采样的PCM值转换成8k Hz采样的PCM值（这叫降采样或者下采样），然后再去做AMR-NB编码。...本文介绍如何评估开源代码里的重采样实现以及选择最适合的实现。...我们将使用 MATLAB Coder™ 通过算法生成C代码，然后使用在硬件上运行的实用程序在 Raspberry Pi 板卡上进行算法原型验证。
自然界中收集的样本通常呈长尾分布，即收集得到的绝大多数样本都属于常见的头部类别（例如猫狗之类的），而绝大部分尾部类别却只能收集到很少量的样本（例如熊猫、老虎），这造成收集得到的数据集存在着严重的类别不平衡问题...对于解决长尾分布的方法有很多，例如重采样 (Re-Sampling) 以及重加权 (Re-Weighting)。...重采样简单来说可以划分为两类， 一是通过对头部类别进行「欠采样」减少头部类别的样本数， 二是通过「过采样」对尾部类别进行重复采样增加其样本数，从而使得类别“平衡”。...重加权方法的核心思想是类别少的样本应该赋予更大的权重，类别多的样本赋予更少的权重。...作者使用 「FixMatch」 模型 (一个解决半监督问题的SOTA方法) 分别在具有长尾分布的「CIFAR10-LT」 (左边两张图) 以及 「CIFAR100-LT」 (右边两张图) 上进行了实验。
2023-03-17：使用Go语言和FFmpeg库实现音频重采样解码，并将其保存为PCM格式的文件。...答案2023-03-17： 在音视频处理领域，常常需要对音频进行重采样和解码，以便于后续的处理和分析。本文将介绍如何使用Go语言及FFmpeg库实现音频重采样解码为PCM数据的过程。...# 1.前置知识和背景介绍 在介绍音频重采样解码之前，我们需要了解几个基本概念： 音频采样率：指音频信号每秒钟采样的次数，通常用赫兹（Hz）表示。常见的采样率有44100Hz、48000Hz等。...音频重采样：指改变音频采样率的过程，也可以理解为对音频做插值运算，使得原来采样率与目标采样率不一致的音频能够适配到目标采样率上。 音频解码：指把已经编码压缩的音频文件解码成原始的音频数据流的过程。...## 2.5.计算重采样参数 计算重采样后的采样率、声道数和采样格式等参数。
在为模型训练准备时间序列数据时，重采样是必不可少的。 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。...resample()方法将其转换为不同的时间频率（每月、每季度、每年）并应用不同的聚合函数（总和、平均值、最大值）。...3、输出结果控制 label参数可以在重采样期间控制输出结果的标签。默认情况下，一些频率使用组内的右边界作为输出标签，而其他频率使用左边界。...4、汇总统计数据 重采样可以执行聚合统计，类似于使用groupby。使用sum、mean、min、max等聚合方法来汇总重新采样间隔内的数据。这些聚合方法类似于groupby操作可用的聚合方法。...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
51 数据读取 题目：使用绝对路径读取本地Excel数据 难度：⭐ 答案 data = pd.read_excel('/Users/Desktop/600000.SH.xls') 备注 请将答案中路径替换为自己机器存储数据的绝对路径...收盘价(元)'].plot() data['收盘价(元)'].rolling(5).mean().plot() data['收盘价(元)'].rolling(20).mean().plot() 73 数据重采样...题目：按周为采样规则，取一周收盘价最大值 难度：⭐⭐⭐ 答案 data['收盘价(元)'].resample('W').max() 74 Python数据可视化 题目：绘制重采样数据与原始数据...75 数据处理 题目：将数据往后移动5天 难度：⭐⭐ 答案 data.shift(5) 76 数据处理 题目：将数据向前移动5天 难度：⭐⭐ 答案 data.shift(-5) 77 数据计算 题目：使用
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 将值作为表达式添加到“计算值”工具中，然后再将计算值工具所输出的value数据类型设为“像元大小xy” 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...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
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 ? ?...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） ?...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。
idx in df['time']] #索引列 df['newc']=ii df=df.set_index('newc') 这样就得到datetime类型的index了，要保留分钟的数据，有两个方法，重新采样或者分组...重采样： fz=df.resample('T') pr=fz['price'].mean() am=fz['amount'].max() 分组： df=df.groupby(lambda x:x.minute...).mean() 或者直接用字符串进行分组，同时对价格取平均值，对成交量取最大值： df=df.groupby(lambda x:x[:16]) pr=df['price'].mean() am=df[...'amount'].max() 对于分组/采样结果，还可以用ohlc方法，很酷： 对比起来，用时间索引重采样的方式，可能更加灵活。
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