我在R中有一个data.frame。它包含大量数据:来自许多(125)个数组的基因表达水平。我想要Python中的数据，主要是因为我不擅长R，而且这应该是一项30分钟的工作。我希望下面的代码能够工作。要理解此代码，请知道变量path包含我的数据集的完整路径，加载时会给我一个名为immgen的变量。知道immgen是一个对象(一个BioconductorExpressionSet对象)并且exprs(immgen)返回一个包含125列的数据框(实验)和数万行(命名基因)。(以防万一不清楚，这是Python代码，使用robjects.r调用R代码)importnumpyasnpimport
我已经在Python中将IP摄像机与OpenCV集成在一起，以便从实时流中逐帧完成视频处理。我已将相机FPS配置为1秒，以便我可以在缓冲区中每秒处理1帧，但我的算法需要4秒来处理每一帧，导致缓冲区中未处理帧的停滞，随着时间的推移不断增长&造成指数延迟。为了解决这个问题，我又创建了一个线程，我在其中调用cv2.grab()API来清理缓冲区，它在每次调用中将指针移向最新帧。在主线程中，我正在调用retrieve()方法，它为我提供了第一个线程抓取的最后一帧。通过这种设计，帧停滞问题得到解决并消除了指数延迟，但仍然无法消除12-13秒的恒定延迟。我怀疑当调用cv2.retrieve()时它
假设我有一个如下所示的PandasDataFrame，并且我正在对categorical_1进行编码以在scikit-learn中进行训练:data={'numeric_1':[12.1,3.2,5.5,6.8,9.9],'categorical_1':['A','B','C','B','B']}frame=pd.DataFrame(data)dummy_values=pd.get_dummies(data['categorical_1'])“categorical_1”的值是A、B或C，所以我最终在dummy_values中有3列。但是，categorical_1实际上可以采用值A、
我正在尝试使用Matplotlib动画库绘制两个旋转椭圆，并且我设法让它工作(或多或少)。问题是正在渲染的第一帧没有更新，所以当我在我的Canvas上有两个旋转的椭圆时，我也有原始位置/方向的椭圆。查看我的简单代码:importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.patchesimportEllipsefrommatplotlibimportanimationfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,aspect='equal')e1=Ellipse(xy=(0.5,0.5),width=0.5,height=0
我正在处理一个包含2,000,000行的大型记录文件。每行包含有关电子邮件的特征和分别用于非垃圾邮件或垃圾邮件的二进制标签[0,1]。我想将所有特征(例如email_type的值从[1,10]转换为二进制矩阵。这可以使用pd.get_dummies()来完成，它根据一列特征创建一个二进制矩阵。这对数据的小子样本非常有效，比如10,000行。但是，对于100,000+行，我看到错误Killed:9。为了解决这个问题，我尝试了以下方法:步骤:使用numpyp.array_split()将DataFrame分成10,000行的block为每个10,000行的DataFrame创建一个二进制矩
我正在使用FuncAnimation包制作高斯波包与势垒碰撞的电影，使用有限差分实空间方法求解薛定谔方程。相关代码如下。基本上，当我运行它时，一切正常-会弹出一部电影，显示我想要的内容。但是，更改“frames=”参数实际上并不会改变帧数。您可以看到我在动画函数中打印了当前迭代。此计数器上升到“frames=”中指定的数字，但随后返回到0并继续计数。动画跑得比指定的远。即使我指定“frames=1”，电影也会无限期地继续播放(我试着让它运行一个下午)。我对发生的事情感到很困惑，但我相对确定这是愚蠢的事情。#Setupthematplotlibfigureandaxesfig=plt.f
importosimportcv2path='/home/nlpr4/video-data/UCF-101/GolfSwing/v_GolfSwing_g24_c06.avi'cap=cv2.VideoCapture(path)video_length=int(cap.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT))success=Truecount=0whilesuccess:success,image=cap.read()ifsuccess==False:breakcount=count+1printvideo_length,count输出:149146为什
我想知道sklearnLabelEncoder与pandasget_dummies之间的区别。为什么会选择LabelEncoder而不是get_dummies。使用一个比另一个有什么优势？缺点？据我所知，如果我有A级ClassA=["Apple","Ball","Cat"]encoder=[1,2,3]和dummy=[001,010,100]我是不是理解错了？ 最佳答案 这些只是方便的功能，自然地属于这两个库分别倾向于做事的方式。第一个通过将事物更改为整数来“压缩”信息，第二个“扩展”允许(可能)更方便访问的维度。sklearn.p
unittest包的新功能。我正在尝试通过以下代码验证函数返回的DataFrame。即使我将assert_frame_equal的输入硬编码为相等(pd.DataFrame([0,0,0,0]))，单元测试仍然失败。有人愿意解释为什么会这样吗？importunittestfrompandas.util.testingimportassert_frame_equalclassTestSplitWeight(unittest.TestCase):deftest_allZero(self):#splitWeight(pd.DataFrame([0,0,0,0]),10)self.assert
如何在python中从opencv访问CAP_PROP_FRAME_COUNT？我试过这个:importcv2cap=cv2.VideoCapture('myvideo.avi')frames_count,fps,width,height=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT),cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS),cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH),cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)还有这个:importcv2importcvcap=cv2.VideoCapture('myvi
