在执行滑动窗口以平滑绘图后,我很难让我的子图共享相同的x轴(日期时间)。我希望窗口后的日期时间与窗口前的日期时间共享,如下图所示。我还附上了代码,以复制下面的情节。
from random import random
from datetime import datetime, timedelta
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
# Creating dummy datasets for illustration
date_example = []
for i in ran
我一直在用Rust编写一个使用一些OpenGL的应用程序,我观察到了在rust代码中访问/管理OpenGl的趋势。通常情况下,管理或创建OpenGl上下文似乎需要unsafe。 为什么这些示例需要不安全的代码?我没有遇到任何问题,因为这个不安全的指示器,但我只是好奇为什么它在那里。这些不安全的需求会给开发人员带来什么样的问题或约束呢? 来自glutins Multi-Window example //...
let mut windows = std::collections::HashMap::new();
for index in 0..3 {
l
我正在使用PySpark的DataFrame部分来分析来自Apache Kafka的数据。我遇到一些麻烦,需要一些帮助。 from pyspark.sql import functions
# selected_df is dataframe come from kafka use spark.readStream.format("kafka")...
windowed_group_1 = selected_df.withWatermark("kafka_time", "10 minutes").groupBy(fu
我有一个问题:我正在尝试创建所谓的“digram”,就像这样:
如果我有一个单词foobar,我想得到一个列表或一个生成器,比如:["fo", "oo", "ob", "ba", "ar"]。最完美的函数是more_itertools.windowed。问题是,它返回元组,如下所示:
In [1]: from more_itertools import windowed
In [2]: for i in windowed("foobar", 2):
...: print(i)
我正在尝试使用(py)spark运行结构化流应用程序。我的数据是从Kafka主题中读取的,然后在事件时间运行窗口聚合。
# I have been able to create data frame pn_data_df after reading data from Kafka
Schema of pn_data_df
|
- id StringType
- source StringType
- source_id StringType
- delivered_time TimeStamp
windowed_report_df = pn_data_df.fi
我已经尽力为多维时间序列编写python的Welch方法实现,但是在一维时间序列的情况下,与原始Welch方法相比,我得到了不一致的响应。我补充了一些意见,并试图澄清。有人能指点我在执行过程中可能犯的错误吗?
from scipy.fftpack import fft,fftfreq
import numpy as np
from math import ceil,floor
import sys
from scipy.signal import welch,get_window
from matplotlib import pyplot as plt
import warnings
from
我能够安装pyinstaller,当我输入pyinstaller --onefile --windowed frontend.py时,我得到了这个错误:
pyinstaller : The term 'pyinstaller' is not recognized as the name of a cmdlet, function, script file, or operable program. Check the spelling of the name, or if a path was
included, verify that the path is correct
目前,我正在尝试从管道将数据提交到防火墙。
但我一直在犯错误:
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/dataflow_worker/batchworker.py", line 609, in do_work
work_executor.execute()
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/dataflow_worker/executor.py", line 167, i
我已经在这个问题上挣扎了大约一个星期,试图获得一个简单的(3个字段) AVRO格式的KSQL表作为JDBC连接器接收器(mysql)的源
我收到以下错误(在INFO行之后):
[2018-12-11 18:58:50,678] INFO Setting metadata for table "DSB_ERROR_TABLE_WINDOWED" to Table{name='"DSB_ERROR_TABLE_WINDOWED"', columns=[Column{'MOD_CLASS', isPrimaryKey=false, al
我试图通过以下链接制作一个原型音频识别系统:。这是相当直截了当的,所以几乎没有什么可担心的。但我的问题是mel频率函数。以下是网站上提供的代码:
function m = melfb(p, n, fs)
% MELFB Determine matrix for a mel-spaced filterbank
%
% Inputs: p number of filters in filterbank
% n length of fft
% fs sample rate in Hz
%
% Outputs
我正在编写代码,它采用1024个窗口对每个正弦波进行采样,对每个窗口进行FFT,并返回每个窗口的最大频率。我知道它们对于正弦波都是一样的,但这是为了测试。我的代码大部分都可以工作,除了产生的频率似乎比正常频率低了大约10%。例如,在我的FFT中,440 my的正弦导致频率为430的最大振幅。我无论如何也想不出是什么导致了这一切。有什么建议吗?
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as py
from scipy import fftpack
from pylab import *
我有一些我希望以某种方式工作的代码,但它并没有,我想知道我做错了什么:
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var ints = Observable.Interval(TimeSpan.FromMilliseconds(1000));
var windowed = ints.Window(() => ints.Select(i => i / 3).DistinctUntilChanged());
windowed.Subscribe(HandleNewWindow
在流式处理过程中,我尝试将json文件发布到pubsub,并使用cloud Dataflow写入数据存储。
from __future__ import absolute_import
import apache_beam as beam
import json
import logging
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
from apache_beam.options.pipeline_options import GoogleCloudOptions
from google.cloud.p