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如何在 Pandas 中创建一个数据并向其附加行和列?

它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...在本教程中,我们将学习如何创建一个数据,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。concat 方法一个参数是要与列名连接数据列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中,我们创建了一个数据。...Python 中 Pandas 库创建一个数据以及如何向其追加行和列。

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TidyFriday 如何编写一个自动获取和展示疫情数据 R 包?

创建一个 R 包开发 Project 运行: usethis::create_package("~/Desktop/ncov") 即可在 ~/Desktop/ncov 位置创建一个 R项目了,...#> #> 1: Nope #> 2: I agree #> 3: No way#> #> Selection: 2 最后一个选择 2 会重启 R 进程,再次打开 RStudio 右上角面板就变成了这样...多了一个 Git 表单。然后关于 Git 部分操作就可以在这个表单里完成了,我不就不说这部分了,因为很多小伙伴可能还没用过 GitHub,所以我们还是回到 R编写上。...在 R6 类最后我添加了一个 plot() 方法,这个函数调用了 hchinamap 包 hchinamap() 函数进行绘图。...hchinamap() 函数参数传递进去(除了 region 参数,因为这里我传递数据只有省份分布数据)。

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硬货 | 手把手带你构建视频分类模型(附Python演练))

译者 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据 我们将在Python中构建自己视频分类模型 这是一个非常实用视频分类教程,所以准备好...现在,使用此.csv文件,我们将读取先前提取,然后将这些存储为NumPy数组: # 创建列表 train_image = [] # 循环读取和保存 for i in tqdm(range(train.shape...对于这个特定数据集,我们将使用VGG-16训练模型。...以下步骤将帮助你了解预测部分: 首先,我们将创建两个列表,一个用于存储预测标签,另一个用于存储实际标签 然后,我们将从测试集中获取每个视频,提取该视频并将其存储在一个文件夹中(在当前目录中创建一个名为...我们将在每次迭代时从此文件夹中删除所有其他文件 接下来,我们将读取temp文件夹中所有,使用预先训练模型提取这些特征,进行预测得到标签后将其附加到第一个列表中 我们将在第二个列表中为每个视频添加实际标签

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HTTP2学习笔记

每个流都可以带有一个31 比特优先值,服务器可以根据流优先级,控制资源分配 三者关系是:所有通信都在一个 TCP 连接上完成,此连接可以承载任意数量双向数据流。...类型定义了剩余报头和主体将如何被解释。具体实现必须在收到未知类型(任何未在文档中定义)时作为连接错误中类型协议错误(PROTOCOL_ERROR)处理。...请求优先级 HTTP/2中每个数据流都可以有一个关联权重和依赖关系(根据类型为PRIORITY标识),这个可以标识资源优先级,服务器可以根据这个决定资源分配(不是强制),可以向每个数据分配一个介于...声明数据流依赖关系指出,应尽可能先向父数据分配资源,然后再向其依赖项分配资源。...有效标头名称)列表; 动态字典最初为,将根据在特定连接内交换值进行更新(Huffman Coding:用较少字节表示较多数据)动态字典上下文有关,需要为每个 HTTP/2 连接维护不同字典。

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微信大数据挑战赛:第1周周星星方案汇总

.], ] 视频特征 使用训练模型提取视频特征。每秒抽取一进行提取。每个视频最多提供前32特征,超出部分不会被使用。...asr String 苏炳添小组第一苏炳添创造了历史,他成为了第一个进入奥运会百米飞人决战黄种人。创造了中国田径新纪录。 视频音频转文本识别 可能存在值。...视频OCR识别 该字段为一个列表,记录了不同时刻OCR识别结果。相邻重复识别已被去除。最多提供前32秒OCR结果。可能存在值。...周星星方案分享 01 周周星分享(5.23第1名) 这里简单介绍一下如何达到0.65分数baseline,框架如下图所示,首先将文本(title,asr,ocr)全部拼接起来,然后过一个embedding...,mfm训练 还尝试了一些其他数据预处理思路,比如数据清洗(去停用词),简单过采样等等,不过没有特别显著提升 参考资料 参赛直达:https://algo.weixin.qq.com https

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人体姿态识别有了PaddlePaddle实现,它是否会成为下一个AI宠儿?

图3:提出flow-based姿态追踪框架 对于视频中多人姿态跟踪,首先估计中的人体姿势,然后通过在上为它们分配唯一标识号(id)来跟踪这些人体姿势。...文章先引入了ICCV’17 PoseTrack Challenge优胜者一种算法来解决多人轨迹追踪,也就是使用MaskRcnn来进行人检测,在视频第一中对每个检测到的人给一个标识ID,在之后每一检测到的人都和上一检测到的人通过某种度量方式...(计算检测框IoU)来算一个相似度,将相似度大作为同一个标识id,没有匹配到分配一个标识id。...基于PaddlePaddle实战 环境配置 Python == 2.7 or 3.6 PaddlePaddle >= 1.4.0 opencv-python >= 3.3 准备数据集和训练模型 根据指导说明...instruction 准备数据集 下载训练好ResNet-50模型 wget http://paddle-imagenet-models.bj.bcebos.com/resnet_50_model.tar

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播放器秒开优化丨音视频工业实战

1、业务侧结合优化 1.1、客户端业务侧提前获取流地址 说到优化,首先要看客户端上进入直播间业务场景是什么样?一般而言,都是从一个直播列表页面,点击某一个直播卡片(Cell)即进入直播间。...甚至,我们可以在直播列表页当滑到一个卡片就让播放器拿着直播流地址加载,进入直播间时则直接展示画面。...一个视频流来了,播放器是不清楚这个视频流是什么格式,所以它需要去探测到一定量视频流信息,去检测它格式并决定如何去处理它。这就意味着在播放视频前有一个数据读过程和一个分析过程。...7.6、视频加载 视频加载是一种常见优化措施,原理就是提前下载一部分视频数据来达到快速起播。...当然这里本地缓存需要考虑到如何对视频数据进行分片管理以及当缓存过大时如何对缓存进行清理。

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这是一份目标检测基础指南

具体地,你将在这篇文章中学到以下内容: 图像分类和目标检测区别 深度学习目标检测器组成:包含不同目标检测架构区别和基本模型之间区别 如何使用训练模型进行深度学习目标检测 如何一个深度学习模型中过滤或者忽略一些预测类别...采用训练网络,并将其作为深度学习目标检测架构基本网络(例如 Faster R-CNN, SSD, YOLO)。 方法 #1: 传统目标检测技术路线 第一个方法不是纯端到端深度学习目标检测器。...方法 #2:目标检测架构基本网络 第二个深度学习目标检测方法允许我们将一个训练分类网络作为深度学习目标检测架构(例如 Faster R-CNN、SSD 或者 YOLO)基本网络。...定义一个 IGNORE 标签集合(即网络是在这个类别标签列表上进行训练,但你现在想忽略这些标签)。 2. 对一个输入图像/视频进行预测。 3....基本模型 基本模型通常是一个训练(分类)网络,为了学习到一系列具有辨识能力滤波器,一般是在大型图像数据集(例如 ImageNet)上进行训练

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手把手教你怎样用Mask R-CNN和Python做一个抢车位神器

以下就是我如何将检测公共停车位问题分解并形成流程: 机器学习模型流程输入是来自对着窗外普通网络摄像头视频: 我摄像头拍下视频类似上图 我们将每一视频送入模型里,一次一。...流程第一步是检测视频中所有可能停车位。显然,我们需要知道图像哪些部分是停车位才能检测到哪些停车位是。 第二步是识别每视频中所有的汽车,这样我们可以跟踪每辆车在之间位移。...幽默是,其中一棵树被识别成一个“盆栽植物”。 对于图像中检测到一个物体,我们从Mask R-CNN模型中都会得到以下四个数据: 1.检测到对象类型(以整数形式表示)。...下面是使用Matterport’s Mask R-CNN中培训模型和OpenCV共同实现汽车边界框检测Python代码: 当您运行该代码时,会看到图像上每辆被检测到汽车周围都有一个边框,如下所示...因此,如果我们假设每一个边界框中都代表一个停车位,那么即使停车位是,这个边界框也可能有一部分被汽车占据。我们需要一种方法来测量两个对象重叠程度,以便检查“大部分是边框。

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只需连接电脑摄像头,就能用深度学习进行实时对象检测

实时对象检测是一个非常有趣的话题。 我们应如何可靠地检测视频输入中的人和其他现实生活中物体? 最近我设法构建了一个非常简单应用程序,只需连接到用户电脑网络摄像头就可自动检测对象。...有几种特意为此目的设计神经网络架构,例如 R-CNN, 快速 R-CNN,单次检测(SSD)和 YOLO(You Only Look Once)。...我不会详细介绍这些神经网络如何工作(这是另一个独立而有趣的话题)。 在我们应用程序中,我们重点是检测人员,我们正试图回答房间里是否有人问题,如果是,有多少人?...任何检测到对象都将通过可视化模块,在图像中检测到对象周围放置彩色边界框。 我们还添加了一个跟踪模块,用于显示房间是否为以及房间内的人数。这些数据将被存储在单独.csv 文件中。...处理后数据回传后,我们可以使用 open-cv 中 imshow 函数向用户显示带边界框图像。

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(Python)用Mask R-CNN检测空闲车位

下面是我如何将检测空闲停车位问题拆分到流水线中: 机器学习流程图输入是来自指向窗口普通网络摄像头视频流: 从网络摄像头中样例视频 我们将视频每一通过该流水线,一次一。...这是COCO数据集中一个图像: 一张已经标注COCO数据集中图片 该数据非常适合训练Mask R-CNN模型。 等等,还有更好事情!...对于这个项目,我们将使用来自Matterport大型开源Mask R-CNN实现,它带有训练模型。 旁注:不要害怕训练自定义Mask R-CNN物体探测器!...对于图像中检测到每个对象,我们从Mask R-CNN模型中获取四件事: 检测到对象类型(是一个整数)。 经过培训COCO模型知道如何检测80种不同常见物体,如汽车和卡车。...检测停车位 我们知道图像中每辆车像素位置。 通过连续观看多个视频,我们可以轻松地确定哪些车辆没有移动,并假设这些区域是停车位。 但是,我们如何检测汽车何时离开停车位?

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使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?

我居住在一个大城市。但是和在很多大城市一样,找个停车位总没那么容易。车位很快就被抢占一,即使你有一个属于自己专用车位,朋友们顺路来访也很难,因为他们找不到车位。...我们需要扫描这幅图,然后返回一个有效停车区域列表,就像这样: ? 这个城市街道上有效停车位。 一种比较懒方法就是手动把每个停车位位置硬编码到程序中,而不是自动检测停车位。...如果你想使用自己数据完整地训练 Mask R-CNN 模型,可以参考这本书: https://www.machinelearningisfun.com/get-the-book 如果在我自己相机图像上运行训练模型...训练 COCO 模型知道如何检测 80 种不同常见目标,例如汽车和卡车。 目标检测置信得分。这个数字越大,越说明模型准确识别了目标。 中目标的边界框,以 X/Y 像素位置地形式给了出来。...所以,如果我们假设每个边界框代表一个车位,那么,即使车位是,也有可能显示为被部分占用。我们需要一个方法来测量两个对象重叠度,以便检查「大部分是」边界框。

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干货 | 携程酒店Flutter性能优化实践

加载数据有三种常见方法,第二个页面的数据在第一个页面的服务结果中获得;第二个页面的数据在客户端其它页面中预先获得并缓存;第二个页面的服务请求在打开页面之前发送。...a) 加载页面数据 页面数据获取方案,实现方法是在上一个页面提前获取服务数据,在用户跳转到当前页面时,直接从缓存获取,节省了数据网络传输时间,达到快速展示当前页面内容效果。...图8 酒店业务加载页面数据应用 结合酒店业务特点,数据加载需要考虑几个方面问题,第一,酒店预订流程页面PV量都很高,酒店列表和详情页PV都是千万级别,所以需要考虑数据加载时机,避免服务资源浪费...如果用户浏览轨迹为从酒店列表页到酒店详情页,那么可以直接将列表数据带入酒店详情页作为头部展示。 图10 酒店详情页加载ViewModel数据流 上图为详情页头部加载主要流程。...图中还有一个重要模块是列表页服务结果和详情页服务结果之间通用缓存DataCache,它功能是实现页面之间数据一致性。页面上数据可以由服务更新,也可以由用户交互更新。

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使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?

我居住在一个大城市。但是和在很多大城市一样,找个停车位总没那么容易。车位很快就被抢占一,即使你有一个属于自己专用车位,朋友们顺路来访也很难,因为他们找不到车位。...我们需要扫描这幅图,然后返回一个有效停车区域列表,就像这样: ? 这个城市街道上有效停车位。 一种比较懒方法就是手动把每个停车位位置硬编码到程序中,而不是自动检测停车位。...如果你想使用自己数据完整地训练 Mask R-CNN 模型,可以参考这本书: https://www.machinelearningisfun.com/get-the-book 如果在我自己相机图像上运行训练模型...训练 COCO 模型知道如何检测 80 种不同常见目标,例如汽车和卡车。 目标检测置信得分。这个数字越大,越说明模型准确识别了目标。 中目标的边界框,以 X/Y 像素位置地形式给了出来。...所以,如果我们假设每个边界框代表一个车位,那么,即使车位是,也有可能显示为被部分占用。我们需要一个方法来测量两个对象重叠度,以便检查「大部分是」边界框。

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5G 网络延迟时间 1 毫秒是怎么做到

传输时间间隔 传输时间间隔,是网络处理数据,请求最小时间单位,在LTE中传输时间间隔等于1毫秒,也就是一个无线子如何缩小传输时间间隔也是改善时延研究重点。 如何改善LTE网络时延?...所要着手解决主要集中在改善上行网络延迟,而解决问题思想是和调度类似的半静态调度,提前为终端周期性分配好相关无线资源,用户在需要传送上行数据时候直接使用已经预先分配资源,无需再进行资源请求流程...同时针对调度中分配了无线资源终端就得发送数据问题(造成网络干扰和电量消耗),通过Release 14标准改善,使用户即使分配了无线资源,也可以不发送填充数据。 至此,上行网络传输延迟大大减少。...无线网络传输介质是时间和频率资源,终端在分配时间和频率上发送相应数据,在通信世界里,时间单位很短很短,一个LTE是10毫秒,可以分为10个子,每个子1毫秒,这就是网络最小可以调度时间单位...通过这样方式达到了对时间延迟要求高用户可以立即传输数据,从而降低了时延。下图是一个示例: 用户A已经在一个时隙上被调度了数据,但是这时用户B被标记为对时延要求高数据需要传输。

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关于5G时延深度解读,非常详尽!

传输时间间隔 传输时间间隔,是网络处理数据,请求最小时间单位,在LTE中传输时间间隔等于1毫秒,也就是一个无线子如何缩小传输时间间隔也是改善时延研究重点。 如何改善LTE网络时延?...所要着手解决主要集中在改善上行网络延迟,而解决问题思想是和调度类似的半静态调度,提前为终端周期性分配好相关无线资源,用户在需要传送上行数据时候直接使用已经预先分配资源,无需再进行资源请求流程...同时针对调度中分配了无线资源终端就得发送数据问题(造成网络干扰和电量消耗),通过Release 14标准改善,使用户即使分配了无线资源,也可以不发送填充数据。 至此,上行网络传输延迟大大减少。...无线网络传输介质是时间和频率资源,终端在分配时间和频率上发送相应数据,在通信世界里,时间单位很短很短,一个LTE是10毫秒,可以分为10个子,每个子1毫秒,这就是网络最小可以调度时间单位...通过这样方式达到了对时间延迟要求高用户可以立即传输数据,从而降低了时延。下图是一个示例: 用户A已经在一个时隙上被调度了数据,但是这时用户B被标记为对时延要求高数据需要传输。

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JVM内存管理机制

每个方法从调用至执行完成过程,都对应一个在虚拟机栈入栈到出栈过程 局部变量表:存放编译期可知基本数据类型(boolean、byte、char、int等)、对象引用(reference类型)...)通常是一个 new 关键字,而在虚拟机中,对象创建过程是如何呢?...空闲列表:假如堆是不规整,虚拟机需要维护哪些内存块是可用列表分配时候从列表中找出足够大空闲内存划分,并更新列表记录 对象创建在并发情况下保证线程安全:例如,正在给对象A分配内存,指针还没修改,...过程,例如:A是GC Root关联到对象,A引用B,A在初始阶段标记出来,这个阶段就是标记B对象 3、并发清理(和用户线程一起工作):并发查找在并发标记阶段,从新生代晋升到老年代对象、或直接在老年代分配大对象...---- 并发标记阶段修改了对象如何处理? 上述 CMS GC过程中第3个步骤:并发清理,如何处理并发标记阶段被修改对象呢?

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Android性能优化系列之App启动优化

应用启动方式 通常来说,启动方式分为两种:冷启动和热启动。 1、冷启动:当启动应用时,后台没有该应用进程,这时系统会重新创建一个进程分配给该应用,这个启动方式就是冷启动。...冷启动因为系统会重新创建一个进程分配给它,所以会先创建和初始化Application类,再创建和初始化MainActivity类(包括一系列测量、布局、绘制),最后显示在界面上。...分配内存空间等 3.执行该应用ActivityThreadmain()方法 4.应用程序通知ActivityManagerService它已经启动,ActivityManagerService保存一个该应用代理对象...onAttachToWindow() 10.入口ActivityonWindowFocusChanged() 什么才是应用启动时间 从点击应用启动图标开始创建出一个进程直到我们看到了界面的第一...、attachBaseContext()、onCreate()方法中不要进行耗时操作初始化,一些数据取放在异步线程中,可以采取Callable实现。

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