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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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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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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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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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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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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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
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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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
1. 写在前面关于numpy， pandas， matplotlib的遗漏的基础知识， 相应的在快速入门的那三篇里面进行补充， 最后面会放上链接， 而这篇文章整理关于Numpy涉及两个原理层面的知识， 我们真的了解Numpy的reshape和广播机制吗？ 虽然在日常中这经常听到这两个词语， 我们知道用reshape， 可以改变数组的形状， 但是内部真的是在改变数组变化成我们看到的形状吗？ 毕竟这些
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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2023-06-10 23:19:00
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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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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
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
时间序列数据在数据科学项目中很常见。 通常，可能会对将时序数据重新采样到要分析数据的频率或从数据中汲取更多见解的频率感兴趣。在本文中，我们将介绍一些使用Pandas resample()函数对时间序列数据进行重采样的示例。 我们将介绍以下常见问题，并应帮助您开始使用时序数据操作。1. 下采样并执行聚合1. 使用自定义基数进行下采样1. 上采样和填充值1. 一个实际的例子向下采样和执行聚合
# 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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# 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
目的该篇文章主要以resample的作用、参数配置解释，以及它能搭配什么参数进行使用的编写。会按照以下进行讲解1、resample能实现什么效果2、resample有哪些参数3、常用的resample分类实例1、resample能实现什么效果resample能搭配各种不同时间维度，进行分组聚合。针对分组情况你可以搭配使用max、min、sum、mean等使用。它可以搭配三种场景使用groupbyG
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2023-10-12 16:37:33
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