我有一个包含7天随机数据的数据,每个数据点都由DatetimeIndex索引。我想在一个地块上绘制每天的数据。目前,我的尝试如下:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
n =10000
i = pd.date_range('2018-04-09', periods=n, freq='1min')
ts = pd.DataFrame({'A': [np.random.randn() for i in range(n)]}, index=i)
d
我有两个列数据集,一个是1990-2015年的每日数据集,另一个是电力输出数据集。我想要画出某几年的电力输出值,整个数据集的日平均电力输出和+-1标准误差的阴影,这意味着所有在一条线上。然而,就目前的情况而言,我平均每年得到一个地块,然后每年得到一个地块(即8个单独的地块)。我正在尝试在Pandas中这样做,但是在NumPy或Pandas中提供帮助将是很棒的。
下面列出了我的数据集和当前代码:
# Dummy data since the actual file is very large.
dates = pd.date_range(start='01-01-1990',en
我正在做Euler problems项目,以帮助我理解这里有人建议的算法背后的数学。我不想要代码,我只想在正确的方向上推动,找出我哪里错了。
def genYieldThreeValues(stop):
j = 999
while stop >99 and j > 99:
multiples = str(stop * j)
front = multiples[:3] # get front three numbers
back = multiples[-3:] # get last three numbers
嗨,伙计们,我正在使用TCL (IVR/TCL)作为思科语音网关。我需要一个文本文件里面只有一个打开或关闭的值。只有一个价值..。因此,当电话到达时,我会检查业务是营业还是关闭。
然后我再打一个TCL给经理打个电话,然后打开/关闭业务。
我读过你可以在写文件之前用临时文件.这真的有必要吗
基本上,我需要的是取第一行,写开或关闭,然后在另一个tcl中读取文件并读取值。
我必须注意的是文件只有一行.在闭值或开值集上..。
for reading I am using
set fd [open $filename]
while {[gets $fd line] >= 0} {
我有个排序算法。我知道它可以用许多其他更简单的方式写出来,但这不是我问题的重点。
这是算法
sort(A : Array of N, i : N, j : N)
assert j-i+1 isTwoPotency
if A[i] > A[j] then swap A[i] and A[j]
if i+1 < j then
k:= (j − i + 1)/4
sort(A, i, j − 2k)
sort(A, j − 2k + 1, j)
sort(A, i + k, j − k)
sort(A, i, j − 2k)
sort(A,
我有一个糟糕的CSV文件,里面有多个头文件。它看起来是这样的:
File1:
#HEADER COL1 COL2
data
data
data
#HEADER COL1 COL2 COL3
data
data
data
data
data
#HEADER COL1 COL2 COL3 COL4
data
data
...
由于文件头的原因,我不能用pandas加载它,所以我希望将每个头上的数据拆分到一个单独的文件中(或者pandas中的单独数据帧)。有没有办法做到这一点?
此CSV由
有人能帮我理解StratifiedShuffleSplit做什么吗?我是这个图书馆的新手。我理解分层抽样背后的原理,然而,就代码而言,StratifiedShuffleSplit函数到底返回了什么?
我正在读的这本书有以下代码,但是我没有完全遵循。这个函数是否实际上在数据上添加了一个索引来区分测试和训练,这就是为什么他们会使用.loc?它到底是将income_cat列拆分为什么呢?谢谢!
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, t
我在使用Angular.js的datepicker时遇到以下错误。
错误消息
Error: [$compile:multidir] http://errors.angularjs.org/1.4.6/$compile/multidir?p0=datepicker&p1=&p2=da…-prev%3D%22%3Ci%20class%3D%26quot%3Bfa%20fa-arrow-circle-left%26quot%3B%3E
at Error (native)
at http://oditek.in/Gofasto/js/angularjs.js:6:416
我是第一次和OpenMPI一起工作。我构建了一个GA算法(c++)来求解一个n元方程,现在我正试图通过使用OpenMPI并行化来提高它的性能。
代码结构如下:
int main(int argc, char *argv[]){
int i=1;
int print=0;
int fitness_check;
if ( argc < 2 ) print=1;
//initialize rand parameter
srand(time(0));
//start counting clock
auto start_tim
我使用Pandas read.csv()函数读取了一个月温度异常csv文件。从1881年到2022年。我排除了最后3个月的202,以避免-999值)。日期格式是。我怎么能在x轴上只画一个值而不是一个值(也就是说,我不需要121851s,1852s等等)?
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib.dates import YearLocator, MonthLocator, DateFormatter
import matplotlib.dates as mdat
我已经决定在Java中尝试一些涉及神经网络的简单概念,并通过改编我在论坛上找到的一些无用的代码,我已经能够为典型的初学者的XOR模拟创建一个非常简单的模型:
public class MainApp {
public static void main (String [] args) {
Neuron xor = new Neuron(0.5f);
Neuron left = new Neuron(1.5f);
Neuron right = new Neuron(0.5f);
left.setWeight(-1.0f);
这个程序是用来计算一个有n个元素的集合划分成k个子集的个数,我把这里搞糊涂了,return k*countP(n-1, k) + countP(n-1, k-1);,有人能解释一下这里发生了什么吗?为什么我们要乘以k?
注意->我知道这不是计算DP分区数量的最佳方法
// A C++ program to count number of partitions
// of a set with n elements into k subsets
#include<iostream>
using namespace std;
// Returns count of di
我正在通过grunt使用需求优化器(r.js),下面是我的:
requirejs.config
baseUrl: '/scripts'
locale: window.localStorage.getItem('locale') || null
...
问题是,每当我尝试使用一个变量时,r.js插件()就会抛出一个错误。
The main config file cannot be used because it cannot be evaluated correctly while running in the optimizer. Try only
我的结构是pandas DataFrame: n X Y Z
0 1.000000 1.000000 1.014925
1 1.000000 1.000000 1.000000 我想从每一列创建M个单独的子图(直方图)。一个直方图来自X,一个直方图来自Y,最后一个直方图来自Z。 我希望它有单独的地块。我正在研究https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html,但我不明白如何从我的数据中绘制它的语法/逻辑。
请考虑以下代码:
% DTF对FFT
%% Example 1 N = 64
close all
clear
clc
eval_dft_vs_fft(64);
%% Example 2 N = 512
close all
clear
eval_dft_vs_fft(512);
%% Example 3 N = 4096
close all
clear
eval_dft_vs_fft(4096);
function [t_DFT,t_FFT, RMSE_FFT, RMSE_DFT] = eval_dft_vs_fft(N)
% generate a arrray of
我试图绘制多个高斯图,它们的平均值和std dev相同,这意味着当第一个地块在20时结束时,第二个地块必须从20开始,到40时结束,峰值是30。
mu = 10
sigma = 2
n = 2
x = np.linspace(0,n*20,n*20)
for i in range(0,n):
pdf = stats.norm.pdf(x, n*mu, sigma)
plt.plot(x, pdf)
但这只给了我一个图景
我想提出的是:
期望输出
谁能告诉我我做错了什么吗?
首先提供一些上下文,这是针对涉及信号量的赋值。我们将为进餐哲学家问题找到代码,使其正常工作,然后执行一些分析和操作。但是,我遇到了一个错误。
原始代码取自使用C++解决方案的。
我在Code::Blocks中收到的错误是
philosopher.cpp|206|error: 'Philosopher_run' was not declared in this scope|
下面的代码行中出现了这个错误:
if ( pthread_create( &_id, NULL, (void *(*)(void *)) &Philosopher_run,
我已经从位于同一文件夹中的多个拼图文件中创建了一个拼图文件。每个文件对应一个分区。
地块文件是在不同的过程中创建的(使用Python concurrent.futures)。下面是我在一个进程中运行的代码示例:
# `df` is a standard Pandas DataFrame with
# 22 columns of different types and at most 100e3 rows.
# Set the index
df.set_index("cid", inplace=True)
# Write to single file
fastparquet.
以下算法检查数字是否为质数:
Given a number n,loop over all numbers smaller than n and check whether they divide n.
If one of them divides n, answer no. Otherwise, answer yes.
现在,我必须分析算法在以下两种情况下作为其输入长度的函数执行的除法运算的数量:
1)数字以一元编码(即4为1111)。如何证明分段数是多项式的?
2)数字采用二进制编码(即4为100)。我如何证明划分的数量是指数的?
在Azure DevOps Server 2019 (前提下)中,我们有一个项目集合和一个大项目。但成绩真的很差。
我们想把这个大项目分成几个小项目:
由team按产品收集的项目
我有一个重复的环境需要测试。在同一个组织中,我用Git创建了一个项目“Product1”的集合。在使用工具Import from TFVC的Azure Import from TFVC中,我选择TFVC,输入路径$/BigProject/Team1/Product1/Main,然后取消对历史迁移的检查。我得到了这个错误:
There is no item in the given path which can be
我可以很容易地在MATLAB中做到这一点,但我正在尝试做数学。我有一个27000元素(15分钟*每秒30度测量)风速值的列表。我希望在每个2700元素(90秒)范围内找到最大值,并将其输出到一个向量中。下面是MATLAB代码:
N = length(AlongWS);
SegTime = 90;
NSeg = (N/30)/90;
Max90 = zeros(NSeg,1);
Incr = N/NSeg;
for i = 1:NSeg
Max90(i,1) = max(AlongWS((i-1)*Incr+1:(i*Incr),1));
end
这是我在数学中输入的内容:
N = Le