是否有一种“食谱”方法可以对具有(半)不规则周期的DataFrame进行重采样？我有一个每天间隔的数据集，并希望它重新采样到有时(在科学文献中)被命名为dekad's的数据集。我不认为它有一个合适的英文术语，但它基本上将一个月分成三个〜十天的部分，其中第三个是8到11天之间的任何剩余部分。我自己提出了两种解决方案，一种针对这种情况，另一种更通用，针对任何不规则时期。但两者都不是很好，所以我很好奇其他人如何处理这类情况。让我们从创建一些示例数据开始:importpandasaspdbegin=pd.datetime(2013,1,1)end=pd.datetime(2013,2,20)d
我看过thisanswer这解释了如何计算特定百分位数的值，以及thisanswer其中解释了如何计算对应于每个元素的百分位数。使用第一个解决方案，我可以计算值并扫描原始数组以找到索引。使用第二种解决方案，我可以扫描整个输出数组以查找我正在寻找的百分位数。但是，如果我想知道对应于特定百分位数的索引(在原始数组中)(或包含与该索引最接近的元素的索引)，则两者都需要额外扫描。是否有更直接或内置的方法来获取与百分位数对应的索引？注意:我的数组没有排序，我想要原始的、未排序的数组中的索引。 最佳答案 这有点复杂，但您可以使用np.argpa
编辑:Paul在下面解决了这个问题。谢谢!我正在尝试将3x3矩阵重新采样(放大)到5x5，用interpolate.interp2d或interpolate.RectBivariateSpline(或任何有效的方法)填充中间点。如果有一个简单的现有函数可以执行此操作，我想使用它，但我还没有找到它。例如，一个函数的工作方式如下:#upscale2x2to4x4matrixSmall=([[-1,8],[3,5]])matrixBig=matrixSmall.resample(4,4,cubic)所以，如果我从3x3矩阵/数组开始:0,-2,0-2,11,-20,-2,0我想计算一个新的5
这是一种编写此格式化函数的简洁方法:defpercent(value,digits=0):return('{0:.%d%%}'%digits).format(value)>>>percent(0.1565)'16%'>>>percent(0.1565,2)'15.65%'问题是用给定的位数格式化数字，我不喜欢同时使用“%”运算符和格式化方法。 最佳答案 我喜欢这个:'{0:.{1}%}'.format(value,digits)测试:>>'{0:.{1}%}'.format(0.1565,0)'16%'>>'{0:.{1}%}'.f
如何将pandas中的时间序列重新采样为每周从任意一天开始的频率？我看到有一个可选的关键字基础，但它只适用于短于一天的间隔。 最佳答案 你可以通过anchoredoffsets至resample，除其他选项外，它们涵盖了这种情况。例如从星期一开始的每周频率:ts.resample('W-MON') 关于python-将Pandas中的时间序列重新采样为每周一次，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.
这是我关于stackoverflow的第一个问题。对我放轻松!我有两个数据集由不同的采集系统以不同的采样率同时采集。一个非常规则，另一个则不是。我想创建一个包含两个数据集的数据帧，使用规则间隔的时间戳(以秒为单位)作为两者的引用。不规则采样的数据应该插值到规则间隔的时间戳上。这里有一些玩具数据展示了我正在尝试做的事情:importpandasaspdimportnumpyasnp#evenlyspacedtimest1=np.array([0,0.5,1.0,1.5,2.0])y1=t1#unevenlyspacedtimest2=np.array([0,0.34,1.01,1.4,1
给定n个点，在给定列表中选择一个点，与所有其他点相比，到该点的距离总和最小。距离的测量方式如下。对于一个点(x,y)，所有8个相邻点的距离均为1。(x+1,y)(x+1,y+1),(x+1,y-1),(x,y+1),(x,y-1),(x-1,y)(x-1,y+1),(x-1,y-1)编辑更清晰的解释。函数foo定义为foo(point_a,point_b)=max(abs(point_a.x-point_b.x),abs(point_a.y-point_b.y))找到一个点x使得sum([foo(x,y)foryinlist_of_points])最小。例子输入:12-14-33-14
我正在尝试使用Keras解决二元分类问题，使用ImageDataGenerator.flow_from_directory方法生成批处理。但是，我的类非常不平衡，比如一个类比另一个多8倍或9倍，导致模型在为每个示例预测相同的输出类时卡住。有没有一种方法可以将flow_from_directory设置为在每个时期从我的小类过采样或从我的大类欠采样？目前，我刚刚在小类为每个图像创建了多个副本，但我希望有更多的灵active。 最佳答案 使用当前版本的Keras-仅使用Keras内置方法无法平衡您的数据集。flow_from_direct
是否有类似numpy.argmin(x)的东西，但对于中位数？ 最佳答案 快速近似:numpy.argsort(data)[len(data)//2] 关于python-有没有办法在一个命令中获取python中的中位数索引？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32923605/
我是自学python的，发现一个问题需要对特征向量进行下采样。我需要一些帮助来了解如何对数组进行下采样。在数组中，每一行代表一个图像，是从0到255的数字。我想知道您如何对阵列应用下采样？我不想scikit-learn因为我想了解如何应用下采样。如果您也能解释下采样，那将是非常感谢的。特征向量为400x250 最佳答案 如果缩减采样意味着什么likethis，您可以简单地对数组进行切片。对于一维示例:importnumpyasnpa=np.arange(1,11,1)print(a)print(a[::3])最后一行相当于:prin
