Python 扩展C
Python 扩展C: 你写的任何代码使用任何编译语言如C，C + +或Java可以集成或导入到另一个Python脚本。此代码被认为是“扩展”.
你写的任何代码使用任何编译语言如C，C + +或Java可以集成或导入到另一个Python脚本。此代码被认为是“扩展”. 一个Python扩展模块是没有什么比一个普通的C库。Unix机器上，通常这些库（共享对象），因此
（以下算法出自 算法爱好者 ，由本人精简，拓展学习。版权所有）1、最小栈的实现 实现一个栈，带有出栈（POP），入栈（PUSH），取最小元素（getMin）三个方法，保证方法时间复杂度为O(1) 步骤：①创建2个栈A、B，B用来辅助A ②第一个元素进栈时，元素下标进入栈B，此时这个元素就是最小元素 ③当有新元素入栈时，比较该元素与栈A中的最小值，若比其小，将其下标存入栈B
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2024-08-09 15:55:09
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三、 dict字典 字典特点： 1、查询速度快 &nb
### Python数据样本扩充
在进行机器学习任务时，通常需要大量的数据样本来训练模型。然而，有时候我们可能会面临数据不足的情况，这时就需要使用数据样本扩充的技术来增加训练数据的数量。本文将介绍如何使用Python进行数据样本扩充，并提供代码示例。
#### 数据样本扩充的意义
数据样本扩充是指在已有的有限数据集上生成新的样本，以增加训练数据的数量。数据样本扩充的意义在于：
1. 提高模
原创
2024-02-14 09:41:13
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append()方法使用首先看官方文档中的描述：list.extend(L) Extend the list by appending all the items in the given list; equivalent to a[len(a):] = L. 翻译成汉语就是： &
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2023-11-28 11:05:16
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导言一年一度的校园招聘已经开始了，为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试，SIGAI整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题。理解它们，对你通过技术面试非常有帮助，当然，我们不能只限于会做这些题目，最终的目标是真正理解机器学习与深度学习的原理、应用。1比较Boosting和Bagging的异同二者都是集成学习算法，都是将多个弱学习器组合成强学习器的方法。Bagging：从原始数据集中每一
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2024-07-31 11:30:47
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程序1：# -*- coding:utf-8 -*-
"""数据增强
1. 色彩抖动 color jittering
2. 噪声扰动 noise
3. 旋转变换/反射变换 Rotation/reflection
"""
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageOps, ImageFile
import numpy as np
impor
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2023-09-06 20:41:36
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将F盘的图片读取为灰度图import cv2
img=cv2.imread("F:cat.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)显示读取的图片（这一步非必要，只是为了验证图片是否转换正确）cv2.imshow('cat',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow('cat')设置边缘填充的参数top_size,bottom_size,le
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2023-06-30 15:50:44
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原文中，writeXml(anno_new_dir, new_img_name, W, H, D, gt_new)的代码缩进有问题，无法保存新的xml。针对HBB格式的标注样本进行扩增。HBB格式下目标被标注为xmin，ymin，xmax，ymax。下面脚本中支持两种数据样本扩增方式：1）镜像操作（左右镜像、上下镜像变换）。2）旋转操作，（旋转操作，要注意图像会被裁剪。）脚本使用方法：
Batch Augmentation(BA)：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例，通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。Batch Augmentation (BA)没有 BA 的普通SGD：一个具有损失函数 ℓ (w, xn, yn) 的模型， {xn, yn} 表示目标对的数据集 ，n 从 1 到 N（是 N 个数据样本），其中 xn
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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# Python中的resample
在数据处理的过程中，我们经常会遇到需要对时间序列数据进行重新采样的情况。Python中的pandas库提供了一个很方便的方法来实现这一功能，就是`resample`方法。`resample`方法可以根据指定的规则对时间序列数据进行重采样，例如将分钟级数据转换为小时级数据。
## 什么是resample？
`resample`方法是pandas库中的一个时
原创
2024-03-05 03:32:45
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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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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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按日期汇总信息resample函数可以完成日期的聚合工作，包括按小时维度，日期维度，月维度，季度及年的维度等等。下面我们分别说明。首先是按周的维度对前面数据表的数据进行求和。下面的代码中W表示聚合方式是按周，how表示数据的计算方式，默认是计算平均值，这里设置为sum，进行求和计算。 ? 1 loandata.resample(
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2024-01-12 09:20:25
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目录参考资料第1章 CycleGAN的作用第2章 CycleGAN的优势第3章 CycleGAN的网络结构3.1 单向GAN3.2 CycleGAN3.3 改进Loss3.4 Instance Normalization3.5 PatchGAN3.6 训练细节第4章 Pytorch实现CycleGAN4.1 Models.py4.2 Datasets.py4.3 Utils.py4.4 Cycl
# Python中的Resample操作简介
## 引言
在数据处理和分析领域，我们经常需要对数据进行重采样，即将数据从一个时间段转换为另一个时间段。Python中的pandas库提供了强大的重采样工具，可以方便地完成这个任务。本文将介绍什么是重采样，为什么我们需要进行重采样，以及如何使用Python中的pandas库进行重采样操作。
## 什么是重采样？
重采样是指将时间序列数据从一个时间段
原创
2023-09-06 10:21:30
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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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在数据处理和分析中，尤其是利用 Python 的 `pandas` 库进行时间序列分析时，“resample” 是一个非常强大的工具。通过“resample”，可以根据不同的时间频率对数据进行重采样，这在数据清理和聚合时非常常用。接下来，我将详细介绍 `pandas` 的 `resample` 用法，并依次阐述版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。
## 版本对比
在
# 使用 Python 的 Resample 函数的入门指南
在数据分析的过程中，尤其在处理时间序列数据时，重采样（resampling）是一个重要的操作。Python 中的 `pandas` 库提供了强大的 `resample` 函数，能帮助我们快速方便地对时间序列数据进行重采样。这篇文章将指导你如何使用 `resample` 函数，并提供一个详细的步骤流程和示例代码。
## 流程概览
使
