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# 使用 Python 绘制雨滴谱
绘制雨滴谱通常用于信号处理和数据可视化，帮助我们更好地理解不同频率的能量分布。在这篇文章中，我会向你介绍如何使用 Python 来实现这一目标。下面是我们将要遵循的步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-04 08:24:32
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# 用 Python 实现雨滴谱仪
在我们的生活中，耳朵能听到的各种声音可以通过不同的方式进行分析。雨滴谱仪就是一个很好的例子，它可以分析雨滴的声音并将其转换为谱图。本文将逐步引导你如何用 Python 实现一个简单的雨滴谱仪。
## 流程概述
在实现雨滴谱仪的过程中，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
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原创
2024-08-31 05:27:51
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2020年3月5号由中国医学科学院药物研究所、北京协和医学院药物研究所天然药物活性物质与功能国家重点实验室、中国民族大学等多家科研院校合作在Analytical Chemistry发表的题为：“Strategy for Global Profiling and Identification of 2- and 3-Hydroxy Fatty Acids in Plasma by UPLC-MS/M
仪器介绍电子能谱仪是利用光电效应测出光电子的动能及其数量的关系从而推算出样品表面各种元素含量的仪器。广泛应用于表面化学分析、分子结构、催化剂、新材料等研究领域。仪器结构电子能谱仪一般由超高真空系统、激发源（X射线光源、UV光源、电子枪）、电子能量分析器、检测器和数据系统，以及其他附件等构成。1.超高真空系统超高真空系统是进行现代表面分析及研究的主要部分。电子能谱仪的光源等激发源、样品室、分析室及探
一、K-means聚类中心初始化问题。 1）随机初始化各个簇类的中心，进行迭代，直到收敛，并计算代价函数J。 如果k=2~10，可以进行上述步骤100次，并分别计算代价函数J，选取J值最小的一种聚类情况，能够得到一个相对不错的局部最优解。（因为k值较小情况下，不同的随机中心，聚类结果不同） 2）如果k值很大，则多次随机意义不大，随机一次进行聚类即可。 二、如何选择聚类数目K?
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2024-03-19 22:47:33
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37款传感器与模块的提法，在网络上广泛流传，其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的。鉴于本人手头积累了一些传感器和模块，依照实践出真知（一定要动手做）的理念，以学习和交流为目的，这里准备逐一动手试试做实验，不管成功与否，都会记录下来---小小的进步或是搞不定的问题，希望能够抛砖引玉。 【Arduino】108种传感器模块系列实验（资料+代码+图形+仿真）实验
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2024-07-27 07:37:48
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Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：1、异
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2023-06-28 15:50:52
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概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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《Detection of Raindrop with Various Shapes on a Windshield》1 介绍2 雨滴检测方法在白天和夜晚使用不同的算法。通过整幅图像的强度水平判断是白天还是夜晚。2.1 白天的雨滴检测方法这个方法假设在白天雨滴有以下性质：当背景的纹理是强的，雨滴比周围要模糊。如图2中红色矩形框。当背景的纹理是弱的，雨滴比周围有更强的纹理。步骤：一幅图像分为强纹理区
一、基本函数篇1）python strip()函数介绍函数原型声明：s为字符串，rm为要删除的字符序列s.strip(rm) 删除s字符串中开头、结尾处，位于 rm删除序列的字符
s.lstrip(rm) 删除s字符串中开头处，位于 rm删除序列的字符
s.rstrip(rm) 删除s字符串中结尾处，位于 rm删除序列的字符注意： 当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r',
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2023-08-14 14:04:31
219阅读
目前Python可以说是非常流行，在目前的编程语言中，Python的抽象程度是最高的，是最接近自然语言的，很容易上手。你可以用它来完成很多任务，比如数据科学、机器学习、Web开发、脚本编写、自动化等。▍1、for循环中的else条件这是一个for-else方法，循环遍历列表时使用else语句。下面举个例子，比如我们想检查一个列表中是否包含奇数。那么可以通过for循环，遍历查找。 numbers&
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2023-09-14 16:26:18
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本文仅供交流学习，部分代码根据练习题需求未采用函数进行直接转换。有错误或更好的方法欢迎提出。1.三个数排序输入三个整数x,y,z,将这三个数由小到大排序输出。输入：1 4 3输出：1 3 4a,b,c=input().split()
n=[]
n.append(int(a))
n.append(int(b))
n.append(int(c))
n.sort()
print(n[0],n[1],n[
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2023-10-14 14:32:09
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题记：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。无论，数据分析，数据挖掘，还是算法工程师，工作中80%的时间都用来处理数据，给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害，必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表：（表格放在最后供看官下载练习）这张表格有多少处数据问题？大家对数据问题是如何定义的？不妨带着疑问阅读下文；数据处理四性“完全合一”。完整性：单条数据是否存在空值，
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2023-07-07 13:45:39
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Python 字符串切割处理，file()方法读取、写入文件
近期碰到一个问题，两套系统之间数据同步出了差错，事后才发现的，又不能将业务流程倒退，但是这么多数据手工处理量也太大了，于是决定用Python偷个小懒。1、首先分析数据。两边数据库字段的值都是一样，先将这边数据库的数据查询导出，正好是2列120多行的数据。那么目标就是拼接成update from
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2020-04-04 14:37:00
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6.数据处理实例6.1.数据如图: 6.2.需求: 6.3.处理数据: 我个人拿到数据，直接想着转换成DataFrame,然后着手算总分，然后直接数据分组,还是太年轻了...self.df["total"] = self.df.英语 + self.df.体育 + self.df.军训
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2023-09-12 15:19:41
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文章目录1. pandas简介2. pandas 用法2.1 pandas的数据格式2.2 数据的导入和自生成数据pandas的行列数据的获取pandas 条件筛选数据pandas数据的数据处理pandas 缺失值，重复(异常值)等的处理缺失值的处理补充（数据相关性的计算）以及显著性检验 1. pandas简介pandas是一个是一个python包，可以很大程度上加快我们对数据的处理。花费时间把
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2024-01-11 21:43:37
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1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path = '
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2023-05-28 21:07:45
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Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据，相比较于Numpy，Pandas可以存储混合的数据结构，同时使用NaN来表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据，并且Pandas使用轴标签来表示行和列。1、文件读取首先将用到的pandas和numpy加载进来import pandas as pdimport numpy as np读取数据：#csv和xls
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2024-01-30 19:10:34
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preface：最近在整内比赛MDD。遇到一些数据处理方面的事情，用python pandas是最为方便的，远比我想象的强大。几行代码就完成了数据的处理，多个文件的融合，再用sklearn里面的模型跑一跑，就能得到结果。为此，经常记录下来，对数据处理的应用。一、Pandas合集df = pd.read_csv('%s/%s' % (input_path, file_name))：read_csv(
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2023-12-02 21:13:37
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