我正在尝试有效地计算PandasDataFrame每一列的运行总和，并以指数方式衰减。DataFrame包含世界上每个国家/地区的每日分数。数据框看起来像这样:AFUKUS2014-07-010.9980420.5957200.5246982014-07-020.3806490.8384360.3551492014-07-030.3062400.2747550.9645242014-07-040.3967210.8360270.2258482014-07-050.1512910.6777940.6035482014-07-060.5588460.0505350.5517852014-0
我正在尝试生成一些随机时间序列，这些时间序列具有周期性(例如销售)、指数下降(例如facebook对帖子的赞)、指数增长(例如比特币价格)、普遍增长(股票行情)等趋势。我可以使用以下内容生成通常增加/减少的时间序列importnumpyasnpimportpandasaspdfromnumpyimportsqrtimportmatplotlib.pyplotaspltvol=.030lag=300df=pd.DataFrame(np.random.randn(100000)*sqrt(vol)*sqrt(1/252.)).cumsum()plt.plot(df[0].tolist())
出于好奇，我运行了以下命令:>>>int(1e100)然后，输出是:10000000000000000159028911097599180468360808563945281389781327557747838772170381060813469985856815104L为什么？为什么这看起来不像:10000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000L这是int函数的结果，还是存储大型long的结果？ 最佳答案
我使用这段代码让玩家Sprite在按下箭头键时在屏幕上移动:importpygame,sys,timefrompygame.localsimport*pygame.init()FPS=30fpsClock=pygame.time.Clock()width=400height=300DISPLAYSURF=pygame.display.set_mode((width,height),0,32)pygame.display.set_caption('Animation')background=pygame.image.load('bg.png')UP='up'LEFT='left'RIGH
我认为我可以通过直接访问通过send传递给生成器的值的索引来简化我的python(2.7.10)代码，并且对代码运行感到惊讶。然后我发现应用于yield的索引实际上没有做任何事情，也没有抛出异常:defgen1():t=yield[0]asserttyieldFalseg=gen1()next(g)g.send('char_str')但是，如果我尝试索引yield三次或更多次，则会出现异常:defgen1():t=yield[0][0][0]asserttyieldFalseg=gen1()next(g)g.send('char_str')抛出TypeError:'int'object
从一个示例数据框df开始，例如:a,b0,0.711,0.752,0.803,0.90我将添加一个新列，其中包含b列的指数值。到目前为止我试过:df['exp']=math.exp(df['b'])但是这个方法返回:"cannotconverttheseriesto{0}".format(str(converter)"TypeError:cannotconverttheseriesto有没有办法将数学函数应用于整列？ 最佳答案 math.exp不理解Series数据类型，请使用numpynp.exp它执行并被矢量化，因此对整个列进行
我想在我的子图的顶部和底部(或左侧和右侧)生成带有轴标签的图。其他帖子详细介绍了我如何移动轴标签(例如，here)。但是，我对科学记数法中的指数有疑问。一个最小的工作示例最好地说明了这个问题:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltvars=4length=10000array=np.zeros((length,vars))array[:,0]=np.random.normal(0.0,1.0e6,(length))array[:,1]=1.0e6*np.tanh(array[:,0]/1.0e6)array[:,2]=1.0e5*np.r
为了解释这一点，这基本上是一种将浮点向量数据缩小为8位或16位有符号或无符号整数的方法，该整数具有单个公共(public)无符号指数(最常见的是bs16以11为常用指数的精度)。我不确定这个伪浮点方法叫什么；我所知道的就是得到结果float，你需要这样做:float_result=int_value/(2.0**exponent)我想做的是通过尝试从给定的float重新计算指数来基本上猜测指数来匹配这些数据。(如果处理得当，应该也可以用其他格式重新计算)因此，如果我得到的只是一大组1140个float，我该如何找到公共(public)指数并将这些float转换成这个缩小的bu8，bs8
clamp函数是clamp(x,min,max)=minifxmax,elsex我需要一个函数，它的行为类似于clamp函数，但它是平滑的(即具有连续导数)。 最佳答案 您要找的是类似Smoothstep的东西函数，它有一个自由参数N，给出“平滑度”，即有多少导数应该是连续的。它是这样定义的:这在几个库中使用，可以在numpy中实现为importnumpyasnpfromscipy.specialimportcombdefsmoothstep(x,x_min=0,x_max=1,N=1):x=np.clip((x-x_min)/(x
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭4年前。Improvethisquestion我在使用OpenPose从视频中提取姿势数据时遇到很多抖动。这看起来不自然，我的结果看起来不自然和人性化。我从OpenPose模型中获得的数据是我必须处理的，我无法提高模型的质量。处理整个视频剪辑并将15个解剖学关键点存储在数据库中。我想使用一些信号处理来平滑这些数据。如何消除这种抖动？
