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python降采样函数 pytorch 下采样

IT技术尺度

利用Python进行数据分析(9)-重采样resample和频率转换Python-for-data-重新采样和频率转换
重新采样指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程 。
但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种
pandas中使用resample方法来实现频率转换，下面是resample方法的参数详解：
将数据聚合到一个规则的低频上，例如将时间转换为每个月，"M"或者"BM"，将数据分成一个月的时间间隔 。
每个间隔是半闭合的，一个数据只能属于一个时间间隔 。时间间隔的并集必须是整个时间帧
默认情况下，左箱体边界是包含的 。00:00的值是00：00到00：05间隔内的值
产生的时间序列按照每个箱体左边的时间戳被标记 。
传递span class="mark"label="right"/span可以使用右箱体边界标记时间序列
向loffset参数传递字符串或者日期偏置
在金融数据中，为每个数据桶计算4个值是常见的问题：
通过span class="girk"ohlc聚合函数/span能够得到四种聚合值列的DF数据
低频转到高频的时候会形成缺失值
ffill() ：使用前面的值填充，limit 限制填充的次数
在python中pusm是什么意思？在 Python 中，"pusm" 不是一个内置命令或函数 ， 也没有预定义的意义 。因此，我们无法解释 "pusm" 意味着什么 。但是 ， 如果您可以提供更多上下文或细节，例如在哪里看到了 "pusm"，它出现在哪部分代码中等 ， 我可以尝试提供更准确的解释和相关的 Python 代码示例 。
OpenCV-Python之——图像SIFT特征提取 在一定的范围内，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来 。然而计算机要有相同的能力却不是那么的容易，在未知的场景中，计算机视觉并不能提供物体的尺度大小，其中的一种方法是把物体不同尺度下的图像都提供给机器，让机器能够对物体在不同的尺度下有一个统一的认知 。在建立统一认知的过程中，要考虑的就是在图像在不同的尺度下都存在的特征点 。
在早期图像的多尺度通常使用图像金字塔表示形式 。图像金字塔是同一图像在不同的分辨率下得到的一组结果其生成过程一般包括两个步骤：
多分辨率的图像金字塔虽然生成简单 ， 但其本质是降采样，图像的局部特征则难以保持，也就是无法保持特征的尺度不变性 。
我们还可以通过图像的模糊程度来模拟人在距离物体由远到近时物体在视网膜上成像过程 ， 距离物体越近其尺寸越大图像也越模糊，这就是高斯尺度空间，使用不同的参数模糊图像（分辨率不变），是尺度空间的另一种表现形式 。
构建尺度空间的目的是为了检测出在不同的尺度下都存在的特征点，而检测特征点较好的算子是Δ^2G(高斯拉普拉斯，LoG)
使用LoG虽然能较好的检测到图像中的特征点，但是其运算量过大 ， 通常可使用DoG（差分高斯，Difference of Gaussina）来近似计算LoG 。
从上式可以知道 ， 将相邻的两个高斯空间的图像相减就得到了DoG的响应图像 。为了得到DoG图像，先要构建高斯尺度空间 ， 而高斯的尺度空间可以在图像金字塔降采样的基础上加上高斯滤波得到，也就是对图像金字塔的每层图像使用不同的参数σ进行高斯模糊 ， 使每层金字塔有多张高斯模糊过的图像 。
如下图，octave间是降采样关系，且octave(i 1)的第一张（从下往上数）图像是由octave(i)中德倒数第三张图像降采样得到 。octave内的图像大小一样，只是高斯模糊使用的尺度参数不同 。
对于一幅图像，建立其在不同尺度scale下的图像，也称为octave，这是为了scale-invariant，也就是在任何尺度都能有对应的特征点 。下图中右侧的DoG就是我们构建的尺度空间 。
为了寻找尺度空间的极值点，每一个采样点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小 。如图所示 ， 中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点 。一个点如果在DOG尺度空间本层以及上下两层的26个领域中是最大或最小值时，就认为该点是图像在该尺度下的一个特征点 。下图中将叉号点要比较的26个点都标为了绿色 。
找到所有特征点后 ， 要去除低对比度和不稳定的边缘效应的点，留下具有代表性的关键点（比如 ， 正方形旋转后变为菱形 ， 如果用边缘做识别，4条边就完全不一样，就会错误；如果用角点识别，则稳定一些） 。去除这些点的好处是增强匹配的抗噪能力和稳定性 。最后，对离散的点做曲线拟合，得到精确的关键点的位置和尺度信息 。
近来不断有人改进，其中最著名的有 SURF（计算量小 ， 运算速度快，提取的特征点几乎与SIFT相同）和 CSIFT（彩色尺度特征不变变换，顾名思义 ， 可以解决基于彩色图像的SIFT问题） 。
其中sift.detectAndCompute()函数返回kp，des 。
上图dog的shape为(481, 500, 3)，提取的特征向量des的shape为(501, 128)，501个128维的特征点 。
该方法可以在特征点处绘制一个小圆圈 。
python中eval的用法python中eval函数用法如下：
1、计算字符串中有效python降采样函数的表达式python降采样函数，并返回结果 。
2、将字符串转成相应python降采样函数的对象（如list、tuple、dict和string之间的转换） 。
3、将利用反引号转换的字符串再反转回对象 。
函数作用域：eval()函数并不会创建一个新的作用域python降采样函数，并且它的作用域就是它所在的作用域，有时候需要将eval()函数的作用域设置为全局，当然可以将eval()在全局作用域中使用，这个时候可以用window.eval()的方式实现 。
参数情况：
（1）如果参数是一个表达式，eval() 函数将执行表达式 。
（2）如果参数是Javascript语句，eval()将执行 Javascript 语句 。
注意：如果执行结果是一个值就返回，不是就返回undefined，如果参数不是一个字符串，则直接返回该参数 。
sorted函数pythonsorted函数python介绍如下
sorted() 作为 Python 内置函数之一，其功能是对序列（列表、元组、字典、集合、还包括字符串）进行排序 。
sorted() 函数的基本语法格式如下
list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)
其中，iterable 表示指定的序列，key 参数可以自定义排序规则；reverse 参数指定以升序（False，默认）还是降序（True）进行排序 。sorted() 函数会返回一个排好序的列表 。
注意，key 参数和 reverse 参数是可选参数，即可以使用 ， 也可以忽略 。
演示sorted()函数的基本代码用法：
#对列表进行排序
a = [5,3,4,2,1]
print(sorted(a))
#对元组进行排序
a = (5,4,3,1,2)
print(sorted(a))
#字典默认按照key进行排序
a = {4:1,\
5:2,\
3:3,\
2:6,\
1:8}
print(sorted(a.items()))
#对集合进行排序
a = {1,5,3,2,4}
print(sorted(a))
#对字符串进行排序
a = "51423"
print(sorted(a))
python分析奥巴马资金来源奥巴马python降采样函数的竞选资金是一点点从选民那里募集来的 。如获党内提名,可得政府拔款python降采样函数，但也没多少 。美国大选不仅禁外国人捐款,而且禁止公司机构捐款,而只允许个人捐款 。不仅如此,还为个人捐款限制了上限,防止富人捐过多的款而影响未来的公平执政 。
不仅富人自己不能多捐python降采样函数，如果某个老板呼吁自己的员工给某人捐钱或投票支持python降采样函数他，都是犯法的 。因此 ， 想要筹到几千万竞争资金，唯一的办法是争取更多选民支持，一点点募集 。所以,中国、公司、大笔捐款，这三条都是犯法的 。
我记得以前已经有华人闹过这种丑闻了 。美国的选举法就是要严防少数人企图用几个臭钱影响美国的政治 。所以我们作为外国人就更别去自讨没趣了 。
导入包
In [1]:
import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame
方便大家操作，将月份和参选人以及所在政党进行定义
In [2]:
months = {'JAN' : 1, 'FEB' : 2, 'MAR' : 3, 'APR' : 4, 'MAY' : 5, 'JUN' : 6,'JUL' : 7, 'AUG' : 8, 'SEP' : 9, 'OCT': 10, 'NOV': 11, 'DEC' : 12}of_interest = ['Obama, Barack', 'Romney, Mitt', 'Santorum, Rick','Paul, Ron', 'Gingrich, Newt']parties = {'Bachmann, Michelle': 'Republican','Romney, Mitt': 'Republican','Obama, Barack': 'Democrat',"Roemer, Charles E. 'Buddy' III": 'Reform','Pawlenty, Timothy': 'Republican','Johnson, Gary Earl': 'Libertarian','Paul, Ron': 'Republican','Santorum, Rick': 'Republican','Cain, Herman': 'Republican','Gingrich, Newt': 'Republican','McCotter, Thaddeus G': 'Republican','Huntsman, Jon': 'Republican','Perry, Rick': 'Republican'}
读取文件
In [3]:
table = pd.read_csv('data/usa_election.txt')table.head()
C:\jupyter\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:2785: DtypeWarning: Columns (6) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)
Out[3]:
cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num
0 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 250.0 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166
1 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 50.0 23-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166
2 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle SMITH, LANIER LANETT AL 3.68633e 08 INFORMATION REQUESTED INFORMATION REQUESTED 250.0 05-JUL-11 NaN NaN NaN SA17A 749073
3 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle BLEVINS, DARONDA PIGGOTT AR 7.24548e 08 NONE RETIRED 250.0 01-AUG-11 NaN NaN NaN SA17A 749073
4 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle WARDENBURG, HAROLD HOT SPRINGS NATION AR 7.19016e 08 NONE RETIRED 300.0 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166
In [8]:
#使用map函数 字典，新建一列各个候选人所在党派partytable['party'] = table['cand_nm'].map(parties)table.head()
Out[8]:
cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num party
0 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 250.0 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican
1 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 50.0 23-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican
2 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle SMITH, LANIER LANETT AL 3.68633e 08 INFORMATION REQUESTED INFORMATION REQUESTED 250.0 05-JUL-11 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican
3 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle BLEVINS, DARONDA PIGGOTT AR 7.24548e 08 NONE RETIRED 250.0 01-AUG-11 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican
4 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle WARDENBURG, HAROLD HOT SPRINGS NATION AR 7.19016e 08 NONE RETIRED 300.0 20-JUN-11 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican
In [10]:
#party这一列中有哪些元素table['party'].unique()
Out[10]:
array(['Republican', 'Democrat', 'Reform', 'Libertarian'], dtype=object)
In [ ]:
#使用value_counts()函数 ， 统计party列中各个元素出现次数，value_counts()是Series中的，无参，返回一个带有每个元素出现次数的Series
In [11]:
table['party'].value_counts()
Out[11]:
Democrat292400Republican237575Reform5364Libertarian702Name: party, dtype: int64
In [12]:
#使用groupby()函数，查看各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amttable.groupby(by='party')['contb_receipt_amt'].sum()
Out[12]:
partyDemocrat8.105758e 07Libertarian4.132769e 05Reform3.390338e 05Republican1.192255e 08Name: contb_receipt_amt, dtype: float64
In [13]:
#查看具体每天各个党派收到的政治献金总数contb_receipt_amt。使用groupby([多个分组参数])table.groupby(by=['party','contb_receipt_dt'])['contb_receipt_amt'].sum()
Out[13]:
partycontb_receipt_dtDemocrat01-AUG-11175281.0001-DEC-11651532.8201-JAN-1258098.8001-JUL-11165961.0001-JUN-11145459.0001-MAY-1182644.0001-NOV-11122529.8701-OCT-11148977.0001-SEP-11403297.6202-AUG-11164510.1102-DEC-11216056.9602-JAN-1289743.6002-JUL-1117105.0002-JUN-11422453.0002-MAY-11396675.0002-NOV-11147183.8102-OCT-1162605.6202-SEP-11137948.4103-AUG-11147053.0203-DEC-1181304.0203-JAN-1287406.9703-JUL-115982.0003-JUN-11320176.2003-MAY-11261819.1103-NOV-11119304.5603-OCT-11363061.0203-SEP-1145598.0004-APR-11640235.1204-AUG-11598784.2304-DEC-1172795.10...Republican29-AUG-11941769.2329-DEC-11428501.4229-JAN-11750.0029-JAN-1275220.0229-JUL-11233423.3529-JUN-111340704.2929-MAR-1138875.0029-MAY-118363.2029-NOV-11407322.6429-OCT-1181924.0129-SEP-111612794.5230-APR-1143004.8030-AUG-11915548.5830-DEC-11492470.4530-JAN-12255204.8030-JUL-1112249.0430-JUN-112744932.6330-MAR-1150240.0030-MAY-1117803.6030-NOV-11809014.8330-OCT-1143913.1630-SEP-114886331.7631-AUG-111017735.0231-DEC-111094376.7231-JAN-116000.0031-JAN-12869890.4131-JUL-1112781.0231-MAR-1162475.0031-MAY-11301339.8031-OCT-11734601.83Name: contb_receipt_amt, Length: 1183, dtype: float64
In [14]:
def trasform_date(d):day,month,year = d.split('-')month = months[month]return "20" year '-' str(month) '-' day
In [17]:
#将表中日期格式转换为'yyyy-mm-dd' 。日期格式,通过函数加map方式进行转换table['contb_receipt_dt'] = table['contb_receipt_dt'].apply(trasform_date)
In [18]:
table.head()
Out[18]:
cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num party
0 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 250.0 2011-6-20 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican
1 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle HARVEY, WILLIAM MOBILE AL 3.6601e 08 RETIRED RETIRED 50.0 2011-6-23 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican
2 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle SMITH, LANIER LANETT AL 3.68633e 08 INFORMATION REQUESTED INFORMATION REQUESTED 250.0 2011-7-05 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican
3 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle BLEVINS, DARONDA PIGGOTT AR 7.24548e 08 NONE RETIRED 250.0 2011-8-01 NaN NaN NaN SA17A 749073 Republican
4 C00410118 P20002978 Bachmann, Michelle WARDENBURG, HAROLD HOT SPRINGS NATION AR 7.19016e 08 NONE RETIRED 300.0 2011-6-20 NaN NaN NaN SA17A 736166 Republican
In [19]:
#查看老兵(捐献者职业)DISABLED VETERAN主要支持谁：查看老兵们捐赠给谁的钱最多table['contbr_occupation'] == 'DISABLED VETERAN'
Out[19]:
0False1False2False3False4False5False6False7False8False9False10False11False12False13False14False15False16False17False18False19False20False21False22False23False24False25False26False27False28False29False...536011False536012False536013False536014False536015False536016False536017False536018False536019False536020False536021False536022False536023False536024False536025False536026False536027False536028False536029False536030False536031False536032False536033False536034False536035False536036False536037False536038False536039False536040FalseName: contbr_occupation, Length: 536041, dtype: bool
In [21]:
old_bing_df = table.loc[table['contbr_occupation'] == 'DISABLED VETERAN']
In [22]:
old_bing_df.groupby(by='cand_nm')['contb_receipt_amt'].sum()
Out[22]:
cand_nmCain, Herman300.00Obama, Barack4205.00Paul, Ron2425.49Santorum, Rick250.00Name: contb_receipt_amt, dtype: float64
In [23]:
table['contb_receipt_amt'].max()
Out[23]:
1944042.43
In [24]:
#找出候选人的捐赠者中，捐赠金额最大的人的职业以及捐献额.通过query("查询条件来查找捐献人职业")table.query('contb_receipt_amt == 1944042.43')
Out[24]:
cmte_id cand_id cand_nm contbr_nm contbr_city contbr_st contbr_zip contbr_employer contbr_occupation contb_receipt_amt contb_receipt_dt receipt_desc memo_cd memo_text form_tp file_num party
176127 C00431445 P80003338 Obama, Barack OBAMA VICTORY FUND 2012 - UNITEMIZED CHICAGO IL 60680 NaN NaN 1944042.43 2011-12-31 NaN X * SA18 763233 Democrat
来源：
【python降采样函数 pytorch 下采样】关于python降采样函数和pytorch 下采样的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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