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C++ Qt开发：运用QJSON模块解析数据

该格式是基于JavaScript语言的一个子集，但它是一种独立于语言的数据格式，因此可以在许多不同的编程语言中使用。...该数据是以键值对的形式组织的，其中键是字符串，值可以是字符串、数字、布尔值、数组、对象（即嵌套的键值对集合）或null，在Qt中默认提供了QJson系列类库，使用该类库可以很方便的解析和处理JSON文档...ComBobox列表框内，输出效果如下；1.4 解析多字典键值实现解析字典中嵌套多个参数或字典中嵌套参数中包含列表的数据集，如配置文件中的ObjectJson则是字典中存在多个键值对，而ObjectArrayJson...)获取到对应字典中的数组，并通过循环的方式输出。...如下案例中，当读者点击初始化按钮时我们首先让字典中的数据填充之ComboBox列表框中，接着当读者点击第一个列表框时我们让其过滤出特定的内容并赋值到第二个列表框中，以此实现联动效果，首先初始化部分如下所示

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（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

gender列的F、M转换为女性、男性的新列，可以有以下几种实现方式： ● 字典映射 　　这里我们编写F、M与女性、男性之间一一映射的字典，再利用map()方法来得到映射列： #定义F->女性，M->男性的映射字典...将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素，因此其返回结果的形状与原数据框一致，譬如下面的简单示例，我们把婴儿姓名数据中所有的字符型数据消息小写化处理，对其他类型则原样返回： def lower_all_string...当变量为1个时传入名称字符串即可，当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组...● 聚合数据框 　　对数据框进行聚合时因为有多列，所以要使用字典的方式传入聚合方案： data.agg({'year': ['max','min'], 'count': ['mean','std']})...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字

5.9K60
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    用Python只需要三分钟即可精美地可视化COVID-19数据

    为数据可视化准备我们的数据框 现在我们已经将数据存储在一个数据框中，让我们准备另外两个数据框，这些数据框将我们的数据保存在交叉表中，这将使我们能够更轻松地可视化数据。...在第四步中，我们df对数据框进行数据透视，将案例数作为数据字段在国家/地区之外创建列。这个新的数据框称为covid。然后，我们将数据框的索引设置为日期，并将国家/地区名称分配给列标题。...在第五步中，我们复制数据框covid并将其命名为percapita。我们使用一个字典来存储我们所有国家的人口，然后将每个值除以人口，然后将其乘以100,000，以产生每100,000人中有多少病例。...在第六步中，我们创建了一个字典，其中包含不同国家的十六进制值。将其存储在字典中将使我们稍后可以在for循环中轻松调用它。...然后，在第八步中，我们创建一个for循环，为各个国家/地区生成标签文本。该for循环以列表的形式从字典中的键中获取每个国家的名称，并在该列表上进行迭代。

    2.9K30

    不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

    不同的是applymap()将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素，因此其返回结果的形状与原数据框一致。...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...，第二个元素是分组出的子集数据框，而对于DataFrame.groupby()得到的结果。...data['count'].agg(['min','max','median']) 聚合数据框 对数据框进行聚合时因为有多列，所以要使用字典的方式传入聚合方案： data.agg({'year'...reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字：

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    不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

    譬如这里我们想要得到gender列的F、M转换为女性、男性的新列，可以有以下几种实现方式： 字典映射 这里我们编写F、M与女性、男性之间一一映射的字典，再利用map()方法来得到映射列： #定义F->女性...当为多个时传入这些变量名称列表，DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器，需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集，如下面的示例： #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...可以看到每一个结果都是一个二元组，元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式，第二个元素是分组出的子集数据框，而对于DataFrame.groupby()得到的结果。...聚合数据框 对数据框进行聚合时因为有多列，所以要使用字典的方式传入聚合方案： data.agg({'year': ['max','min'], 'count': ['mean','std']}) ?...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字

    5.8K10

    Repulsion Loss 遮挡场景下的目标检测

    GiantPandaCV导语 遮挡是目标检测中较为棘手的问题，通过对遮挡问题进行建模，引入吸引和排斥的概念，提出了Repulsion Loss，从Loss和NMS上入手，比较好的缓解了遮挡带来的问题。...研究人员先是从数据集上进行分析，定量描述了遮挡对行人检测带来的影响。后面受吸引，排斥的启发，提出了Repulsion Loss来尽可能让预测框贴近真实框的同时，又能与同类排斥，进而避免误检。...Repulsion Term (RepBox) 这项损失是针对人群检测中，NMS处理对阈值敏感的问题 我们先将P+集合划分成互斥的g个子集（因为一共有g个目标物体） 然后从两个不同子集随机采样，分别得到两个互斥集合的预测框...循环 经过一个for循环遍历，得到除去目标真实框外，与其IoU最大的真实框 再在for循环内，通过IoG函数计算IOG值，并根据smooth ln函数（平滑系数为sigma_regpt） 最后loss总和除以...随后与RepGT类似，计算smoothln函数，最后取平均返回 总结 旷厂的这篇算法工作做的还是很扎实的，作者先是对数据集进行分析，进而根据遮挡度，拆分出两个子集，通过直观的统计来表明行人遮挡是检测行人的一大难点

    1.8K30

    Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析

    然后，我们将使用GARCH模型对ADBL股票价格的波动进行建模，并通过模型参数的估计和模型检验来验证模型的适应性。 接下来，我们将利用已建立的GARCH模型对ADBL股票价格的未来走势进行预测。...具体而言，代码的执行过程如下： 创建一个空字典 dict_aic，用于保存每个不同 p 和 q 值组合对应的 AIC 值。 使用两个嵌套的循环遍历从 1 到 14 的所有整数值。...如果成功拟合模型，则计算该模型的 AIC 值，并将其保存到 dict_aic 字典中对应的键值对中，键为 (p, q)，值为 AIC 值。...创建一个 GARCH 模型对象，并将预测数据作为输入。模型对象中的 p 和 q 参数由之前确定的值指定。 综上所述，这段代码的作用是在每个时间点上，基于滚动的测试数据来预测波动性。...通过一个循环，在每次循环迭代中，根据当前的训练数据来构建 GARCH 模型，并使用该模型进行波动性预测，将预测结果保存在 forecasts 列表中。

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    Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析

    然后，我们将使用GARCH模型对ADBL股票价格的波动进行建模，并通过模型参数的估计和模型检验来验证模型的适应性。 接下来，我们将利用已建立的GARCH模型对ADBL股票价格的未来走势进行预测。...具体而言，代码的执行过程如下： 创建一个空字典 dict_aic，用于保存每个不同 p 和 q 值组合对应的 AIC 值。 使用两个嵌套的循环遍历从 1 到 14 的所有整数值。...如果成功拟合模型，则计算该模型的 AIC 值，并将其保存到 dict_aic 字典中对应的键值对中，键为 (p, q)，值为 AIC 值。...创建一个 GARCH 模型对象，并将预测数据作为输入。模型对象中的 p 和 q 参数由之前确定的值指定。 综上所述，这段代码的作用是在每个时间点上，基于滚动的测试数据来预测波动性。...通过一个循环，在每次循环迭代中，根据当前的训练数据来构建 GARCH 模型，并使用该模型进行波动性预测，将预测结果保存在 forecasts 列表中。

    1.3K30

    从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

    可以用来进行分组，通过str_detect函数识别数据中的关键词，然后进行分组 samples = c("tumor1","tumor2","tumor3","normal1","normal2","...list，使用下标循环，可以将每次循环的结果都保存到列表中 ## cbind 按列拼接 a = rnorm(10) b = 1:10 cbind(a,b) ##do.call() 函数是对列表 list...names_to = "gene", ##新的列的名字 values_to = "count") ## 把原来列中的数值一一对应形成一个新的数值列...apply(test, 1, sum) ##对test数据框的每一行求和 图片 图片 ### 2.lapply(list, FUN, …) # 对列表/向量中的每个元素（向量）实施相同的操作...（第一个写的数据框），右表中多余的数据舍去，没有的数据显示缺失值 right_join(test1,test2,by="name") ##右连接，以右侧的表的行为准构成新的数据框（第二个写的数据框），左表中多余的数据舍去

    2.9K30

    Day5：R语言课程（数据框、矩阵、列表取子集）

    学习目标 演示如何从现有的数据结构中取子集，合并及创建新数据集。 导出数据表和图以供在R环境以外使用。...，我们可以使用数据集中特定列的逻辑向量来仅选择数据集中的行，其中TRUE值与逻辑向量中的位置或索引相同。...然后用逻辑向量返回数据框中的所有行，其中这些值为TRUE。...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...通过class功能，可以检查提取后是否是数据框： comp2 <- list1[[2]] class(comp2) 还可以通过后接方括号来引用组件内部的内容。

    18.7K30

    如何在交叉验证中使用SHAP？

    现在，我们可以使用此方法从原始数据帧中自己选择训练和测试数据，从而提取所需的信息。 我们通过创建新的循环来完成此操作，获取每个折叠的训练和测试索引，然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...这是通过循环遍历数据集中的所有样本并在我们的空字典中为它们创建一个键来实现的，然后在每个样本中创建另一个键来表示交叉验证重复。...接下来，我们在现有代码中添加一些新行，使我们能够重复交叉验证过程CV_repeats次，并将每次重复的SHAP值添加到我们的字典中。...该数据框将每个交叉验证重复作为行，每个 X 变量作为列。我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。...它涉及在我们正常的交叉验证方案（这里称为“外循环”）中取出每个训练折叠，并使用训练数据中的另一个交叉验证（称为“内循环”）来优化超参数。

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    【生信技能树培训笔记】R语言基础（20230112更新）

    （一）在R中新建项目方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName该方式通过新建一个目录的方式来新建一个项目，创建一个...R的项目文件（Rproj）：将所有与该项目相关的数据、脚本、文件等都存放在该项目文件夹下，每次通过运行Rproj文件启动项目，自动关联相关文件，便于统一管理和调试。...该项目的工作目录即为新建该项目创建的目录。即后续创建的脚本文件默认保存位置均为该目录。项目目录移动后，项目中的文件、脚本仍然可以通过项目文件（Rproj）关联使用。...（叹号）重点：按照逻辑值：中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量。按照位置：中括号里是由x下标组成的向量。因此，指定向量中的具体某个元素时，无论用逻辑值还是位置来指定，都必须使用向量。...指定的列名称取交集，其余列均包含在新数据框中。

    4.6K51

    【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

    文件，数据分隔符是;DataFrame.from_dict DataFrame.from_items DataFrame.from_records从其他对象例如Series、Numpy数组、字典创建数据框...col2': ['a', 'b', 'a'], 'col3': [True, True, False]} In: data2 = pd.DataFrame.from_dict(data_dict)基于字典创建数据框...，列名为字典的3个key，每一列的值为key对应的value值 2 查看数据信息 查看信息常用方法包括对总体概况、描述性统计信息、数据类型和数据样本的查看，具体如表2所示： 表2 Pandas常用查看数据信息方法汇总...例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...，默认计算方式为求均值 8 高级函数使用 Pandas能直接实现数据框级别高级函数的应用，而不用写循环遍历每条记录甚至每个值后做计算，这种方式能极大提升计算效率，具体如表8所示： 表8 Pandas

    5.6K20

    R数据科学整洁之道：使用 tibble 实现简单数据框

    tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。 多数情况下，我们会交替使用 tibble 和数据框这两个术语。...install.packages('tidyverse') 创建 tibble 因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一，所以 tidyverse 中几乎所有函数都可以创建 tibble...tidyverse 中许多函数都可以创建 tibble，因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一。 可以通过 tibble() 函数使用一个向量来创建新 tibble。...tribble() 是定制化的，可以对数据按行进行编码：列标题由公式（以 ~ 开头） 定义，数据条目以逗号分隔，这样就可以用易读的方式对少量数据进行布局： tribble( ~x, ~y, ~z,...最后总结 tibble 相对于数据框来说，更简单，但更方便使用，两者的主要区别是： tibble 不能创建行名。 tibble 不能改变输入的类型（例如，不能将字符串转换为因子）、变量的名称。

    2.3K10

    以TS1131为例子讲述InTouch批量创建标记、标记名导入和导出

    所选文件中包含的数据库信息将开始加载到所选应用程序的“标记名字典”中。...，则 DBLoad 实用程序删除 “标记名字 典”中现有的标记，并使用导入文件中同名的标记来替换它。...“标记名字典”中与该标记关联的其它所有数据都保持不变。 :MODE=ASK 在加载 “标记名字典”期间遇到重复标记时， DBLoad 会停止。...单击用新信息更新现有信息，以便仅在导入文件中明确定义字 段的情况下才覆盖现有的标记记录。 单击将名称更改为，以便将导入标记的名称替换为重复名称对 话框的方框中所输入的名称。...、添加标记，并对其属性进行修改 设置字典导入文件的操作模式 :MODE=REPLACE 如果遇到重复的标记，则 DBLoad 实用程序删除 “标记名字 典”中现有的标记，并使用导入文件中同名的标记来替换它

    6.4K40

    高级数据结构讲解与案例分析

    向上筛选（sift up / bubble up） 当有新的数据加入到优先队列中，新的数据首先被放置在二叉堆的底部。...初始化 优先队列的初始化是一个最重要的时间复杂度，是分析运用优先队列性能时必不可少的，也是经常容易弄错的地方。 举例：有 n 个数据，需要创建一个大小为 n 的堆。...二部图，图的所有顶点可以分成两个子集 U 和 V，子集里的顶点互不直接相连，图里面所有的边，一头连着子集 U 里的顶点，一头连着子集 V 里的顶点。...单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母在一个单词中不允许被重复使用。...字典匹配的解法 1：每次都循环遍历字典，看看是否存在字典里面，如果把输入的字典变为哈希集合的话，似乎只需要 O(1) 的时间就能完成匹配。

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    何恺明团队推出Mask^X R-CNN，将实例分割扩展到3000类

    我们通过偏监督方法来探索如何训练实例分割模型：在训练时，一个类的子集（绿色框）具有实例掩码的注释; 剩余的类（红色框）只有边界框注释。...我们制定的基于偏监督学习的实例分割任务如下： （1）给定一组感兴趣的类别和一个有实例掩码注释的小的子集，而其他类别只有边界框注释; （2）实例分割算法可以利用这个数据来拟合一个模型，该模型可以分割所感兴趣的集合中的所有对象类别的实例...本文所提出的偏监督学习样例流程的主要好处是它允许我们通过利用两种类型的现有数据集来构建一个大规模的实例分割模型：那些在大量的类上使用边界框注释的数据集，比如Visual Genome， 以及那些在少数类别上使用实例掩码注释的...具体地说，我们将COCO数据集所有的类别划分为带有掩码注释的子集和一个只提供给实例分割系统边界框注释的子集。由于COCO数据集仅涉及少量（80类）的语义分离很好的类，因此定量评估的结果是准确可靠的。...掩码AP（平均精确度）很难在VG数据集上进行计算，因为它只包含了目标边界框的注释。因此，我们使用我们的权重传递函数将结果可视化，以了解模型在A和B一起组成的数据集中所有3000个类别上训练完的性能。

    2.5K110

    使用 YOLO 进行对象检测：保姆级动手教程

    顾名思义，一次“查看”就足以找到图像上的所有对象并识别它们。 在机器学习术语中，我们可以说所有对象都是通过一次算法运行检测到的。...它是通过将图像划分为网格并预测网格中每个单元格的边界框和类别概率来完成的。如果我们想使用 YOLO 进行汽车检测，则网格和预测的边界框可能如下所示： 上图仅包含过滤后获得的最终框集。...为了选择给定对象的最佳边界框，应用了非最大抑制 (NMS)算法。 YOLO 预测的所有框都有一个与之相关的置信水平。NMS 使用这些置信度值来移除那些低确定性预测的框。...如果您已经有了 VOC 格式 (.XMLs) 的注释，您可以使用此文件从 XML 转换为 YOLO。 将数据拆分为子集 与往常一样，我们希望将数据集分成 2 个子集：用于训练和验证。...我们将为每个数据文件提供一个数据生成器。在我们的例子中，我们将有一个用于训练子集和验证子集的生成器。

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