MATLAB：运算(二)1. 改变矩阵结构矩阵大小和结构可以改变，实现的方式主要有旋转矩阵、改变矩阵维度、删除矩阵元素等。MATLAB提供的此类函数见下表：函数名称函数功能fliplr( A )矩阵每一行均进行逆序排列flipud( A )矩阵每一列均进行逆序排列flipdim(A, dim)生成一个在dim维矩阵A内的元素交换
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2024-10-14 11:53:00
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exp(A)求A矩阵的自然指数值 sin(pi/2)=sind(90)=1 abs函数求复数的模，实数的绝对值和字符ascll码的值 取舍函数：round函数四舍五入取整 ceil函数向上取整 floor函数向下取整 fix函数舍弃小数取整 rem(m,10)求m除10取余的值 isprime(n)判断n是否为素数 y = max(A) 向量A的最大值 [x,y] = max(A) 向量A的最大值
1170. 重塑矩阵中文English在MATLAB中，有一个非常有用的函数叫做'reshape'，它可以将矩阵重新整形为一个不同大小的矩阵，但保留其原始数据。先给出一个由二维数组表示的矩阵，以及两个正整数r和c，分别表示所需重新整形矩阵的行数和列数。重新形成的矩阵需要用原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。如果使用给定参数的“重塑”操作是可能且合法的，则输出新的重新整形矩阵; 否则
通过PythonAPI获取股票数据聚宽代码示例 获取平安银行的股票信息from jqdatasdk import *
auth('','')
#获取平安银行按1分钟为周期以“2015-01-30 14:00:00”为基础前4个时间单位的数据
df = get_price('000001.XSHE', end_date='2015-01-30 14:00:00',count=4, frequenc
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2023-11-24 12:41:19
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2023-06-10 23:19:00
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接着上一回说到的时序分析，上一回主要是学习了datetime库和pandas.to_datetime模块。今天我们要学习的是resample，这一讲的内容很多，也有很多有意思的东西。老规矩，用到的资料来源于pandas.DataFrame.resample - pandas 0.24.2 documentationpandas.pydata.org参考书Wes McKinney著的Python f
# Python中resample()函数实现教程
## 介绍
在Python中，`resample()`函数是一个常用的工具，用于对时间序列数据进行重新采样。这个函数可以将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率，比如将每天的数据转换为每月的数据。在本教程中，我将向你展示如何使用`resample()`函数，并解释每个步骤的具体含义。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图
原创
2023-09-15 11:21:20
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采样对象40个离散点，在实空间的40个点内，有2个周期：采样周期：1/2每两个点抽样一个，所以抽样结果如下： 对抽样结果分别进行模拟DFT和FFT运算，得到抽样信号的频谱图：对比两图发现： 1.DFT得到的频谱是40个频率刻度，而FFT得到的只有20个频率刻度。 2.DFT得到的频谱有4个频率分量，而FFT只有两个频率分量。所以哪个方法得到的结果是对的呢？再回答这个问题前，先看看下面这个离散点只有
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2024-02-24 19:03:39
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在pandas里对时序的频率的调整称之重新采样，即从一个时频调整为另一个时频的操作，可以借助resample的函数来完成。有upsampling和downsampling(高频变低频)两种。resample后的数据类型有类似'groupby'的接口函数可以调用得到相关数据信息。时序数据经resample后返回Resamper Object，而Resampler 是定义在pandas.core.re
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2023-10-27 21:40:02
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利用NovalIDE进行类似Spyder或者MATLAB的科学计算利用NovalIDE进行类似Spyder或者MATLAB的科学计算这里写自定义目录标题NovalIDE介绍安装ScientificShell插件打开科学命令提示符运行及功能数值显示运行当前代码保存、调用和删除变量未来开发计划与打算显示变量维度的功能参见以下链接。安装ScientificShell插件点击NovalIDE的“工具”——
from sklearn.utils import resample
df_majority = df[df.balance==0]
df_minority = df[df.balance==1]
#Upsample minority class
df_minority_upsampled = resample(df_minority,
replace=True, # sample with re
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2023-07-06 20:42:22
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目录语法说明示例 resample函数的功能是将均匀或非均匀数据用新的固定频率重新采样。语法y = resample(x,p,q)
y = resample(x,p,q,n)
y = resample(x,p,q,n,beta)
y = resample(x,p,q,b)
[y,b] = resample
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2023-12-25 21:43:52
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记：关于图像重采样（resample）最终发现的简单实现方法需求：已有配准好的CT以及PET图像，而金标准label是在CT上勾画的，因此有一些简单的需求，一种是把PET图像重采样到与CT图像一样的大小（比如从192×192×371到512×512×484），或者把金标准Mask降到同PET的大小（即反过来）。怎么找的方法：ITK-SNAP（3.8版本）的读图功能是支持不同大小、spacing、o
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2023-09-27 20:29:33
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Pandas中resample方法详解Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。重新取样时间序列数据。方便的时间序列的频率转换和重采样方法。对象必须具有类似datetime的索引(DatetimeIndex、PeriodIndex或TimedeltaIndex)，或将类似datetime的值传递给on或leve
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2023-10-08 15:38:24
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# Python中resample() 函数应用实例
## 1. 简介
在Python中，`resample()`函数是一个处理时间序列数据的常用函数。它可以对时间序列数据进行重新采样，例如从分钟级别的数据重新采样到小时级别的数据，或者从小时级别的数据重新采样到天级别的数据。
本文将介绍`resample()`函数的使用方法，并且通过一个实例来演示如何应用该函数。
## 2. `resam
原创
2023-08-14 17:40:03
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在 PyTorch（一个流行的深度学习框架）中，reshape 和 view 都是用于改变张量（tensor）形状的方法，但它们在实现方式和使用上有一些区别。下面是它们之间的主要区别：实现方式：
reshape: reshape 方法创建一个新的张量，其元素与原始张量共享内存空间。这意味着改变形状后，原始张量和新的张量将共享相同的数据存储，所以在一个张量上的修改会影响到另一个张量。
v
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2024-10-15 09:27:10
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上采样概念上采样（upsampling）：又名放大图像、图像插值；主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上；上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transposed Convolution)，反池化(Unpooling)；原理上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。插值算法还包括了
在定义损失函数时，我们会预先告诉parameter_blocks的个数，class ProjectionFactorXYZ : public ceres::SizedCostFunction<2, 7, 3> 表示2个损失函数，2个参数块，第一个参数块有7个数，第二个参数块有3个数。我们在传给ceres时，传进去的是参数块的首地址。又知道参数块里面的参数个数。所以ceres就可以一个个
上篇文章中，我们学习了如何使用pandas库中的date_range()函数生成时间序列索引，而且我们知道我们可以生成不同频率的时间索引，比如按小时、按天、按周、按月等等，因此就会引出另外一个问题，如果我们相对数据做不同频率的转换，该怎么做，pandas库中是否有现成的方法可供使用呢？带着这个问题，我们本次就来学习下数据重采样的知识。首先，简单解释什么是数据重采样，所谓数据重采样就是将数据原有的频
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2024-08-04 17:20:03
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日K线到周K线和月K线，如果用resample函数，最大的问题是时间会自动填补。周线，我们只需要到星期五，他会填补到星期天的日期。月线，我们只需要月底最后一个日，他会填补到月底最后一天的日期。花了很多时间，找了很多资料，最终的解决办法如下Copy your index as column, aggregate date to get the max (or last if sorted) an
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2023-07-05 22:26:39
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