rolling mean移动窗口平均

pandas处理时间序列（4）: 移动窗口函数

六.移动窗口函数移动窗口和指数加权函数类别如↓: rolling_mean 移动窗口的均值 pandas.rolling_mean(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None, **kwargs) rolling_median 移动窗口的中位数 pandas.rolling_median(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how='

Vim技能修炼教程(8) - 多窗口

多窗口如果一个vim只能开一个窗口,那肯定是有点low.尤其是写代码的时候,打开多个文件是经常的需求. 速成教程横着切成两个 :split 文件名上下切换窗口 Ctrl-W加上上下键,可以实现上下切换窗口. 关掉一个窗口跟退出vi一样.比如正常模式下的ZZ,再比如:q. 竖着切成两个 :vsplit 文件名左右切换窗口 Ctrl-W加上左右键循环切换窗口 Ctrl-W w 好了,欢迎进入多窗口的世界.基本功能就这么多,大家先把多窗口用起来吧. 再学一点分割窗口打开只读文件并水平分

《python for data analysis》第十章，时间序列

< python for data analysis >一书的第十章例程, 主要介绍时间序列(time series)数据的处理.label:1. datetime object.timestamp object.period object2. pandas的Series和DataFrame object的两种特殊索引:DatetimeIndex 和 PeriodIndex3. 时区的表达与处理4. imestamp object.period object的频率概念,及其频率转换5. 两种频

Pandas v0.23.4手册汉化

Pandas手册汉化此页面概述了所有公共pandas对象,函数和方法.pandas.*命名空间中公开的所有类和函数都是公共的. 一些子包是公共的,其中包括pandas.errors, pandas.plotting,和pandas.testing.文档中提到了公共函数 pandas.io和pandas.tseries子模块.pandas.api.types分包包含一些与pandas中的数据类型相关的公共函数输入/输出 Pickling read_pickle(path[, compressi

《利用python进行数据分析》读书笔记--第十章时间序列（三）

7.时间序列绘图 pandas时间序列的绘图功能在日期格式化方面比matplotlib原生的要好. #-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import datetime as dt from pandas import Series,DataFrame from datetime import datetime from dateutil.parse

TensorFlow机器学习实战指南之第二章

一.计算图中的操作在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorflow as tf import numpy as np # Create graph sess = tf.Session() # Create data to feed in x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placehold

MPU6050滤波、姿态融合（一阶互补、卡尔曼）

前几天做了6050原始数据的串口输出和上位机波形的查看.这篇博客我们来看一下对原始数据的处理. 任务:利用STC89C52RC对MPU6050原始数据进行滤波与姿态融合. 首先我摘抄了一段别人在昨晚这个实验的写的最后总结.1.尽量不要用MPU6050内置的LPF滤波.虽然相比于原始加速度计输出,该LPF可以平滑输出,但是在FFT频谱上的表现相当差劲.2.广泛使用的窗口平均滑动滤波无论在FFT还是RMSE表现上都有不错的表现,所以一般基础应用(低速运动或四轴初学者)采用窗口平均滤波是比较明智的选择

frameset的用法

碰到一个frameset的问题,因为我比较懒,就先从网上拿来一篇基础知识,呵呵,好记性不如烂笔头啊所谓框架便是网页画面分成几个框窗,同时取得多个 URL.只需要 <FRAMESET> <FRAME> 即可,而所有框架标记需要放在一个总起的 html 档,这个档只记录了该框架如何分割 ,不会显示任何资料,所以不必放入 <BODY> 标记,浏览这框架必须读取这档案而不是其他框窗的档案.<FRAMESET> 是用来划分框窗,每一窗框由一个 <

tensorflow进阶篇-3

#-*- coding:utf-8 -*- #Tensorflow的嵌入Layer import numpy as np import tensorflow as tf sess=tf.Session() #创建占位符和数据 my_array=np.array([[1.,3.,5.,7.,9.], [-2.,0.,2.,4.,6.], [-6,-3,0.,3.,6.]]) x_vars=np.array([my_array,my_array+1]) x_data=tf.placeholder(t

Altium Designer -- 精心总结

如需转载请注明出处:http://blog.csdn.NET/qq_29350001/article/details/52199356 以前是使用DXP2004来画图的,后来转行.想来已经有一年半的时间没有画过了.突然转到AD,有些不适应.用了下发觉很多功能确实比DXP要来的强大.花了不少时间和精力,将之前的一些经验技巧,进行整理总结.希望这篇文章,可以让人少走线些弯路.让初学者可以快速入门. 好了,言归正传,开始启程! AD17出了,试试好玩不,后面有介绍新添加功能. 首先下载AD17:Alt

tushare包使用案例

Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工到数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上.考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势,Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型. 举例使用 import numpy as np import pandas as pd i

你浏览器的书签栏还够用么？ - 程序员学点xx 特辑

lluxury 运维开发时间为什么会想到这个话题,是因为最近看到的一条广告:注册 xx 送2048GB资料.yann 暗自感慨:"都9012年了,还有人分享家里的祖传硬盘".2TB资料,就算是视频都要看很久,何况通常都是文档和PPT资料,真的是要看看一辈子. 我们都知道知识爆炸,这就是其中的一个体现.对于一个话题,大部分人只要善用互联网就可以获得足够的信息.也因为这样,往往只有极少部分信息是自己创造的,大部分内容来自加工.借鉴.甚至原封不动的复制. 另一方面,可以辗转累计到上GB的资

超全Altium Designer16 总结--Altium Designer

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[转载] OpenCV2.4.3 CheatSheet学习（三）

四.图像处理(呵呵,重头戏来了) 1. 滤波 filter2D() 用核函数对图像做卷积. sepFilter2D() 用分解的核函数对图像做卷积. 首先,图像的每一行与一维的核kernelX做卷积:然后,运算结果的每一列与一维的核kernelY做卷积. boxFilter() 就是滑动窗口平均滤波的二维版. GaussianBlur() 高斯平均,也就是高斯模糊. medianBlur() 中值滤波,个人最爱的滤波函数. bilateralFilter() 双线性滤波. 前面这四个函数是原来O

Tensorflow从0到1（3）之实战传统机器算法

计算图中的操作 import numpy as np import tensorflow as tf sess = tf.Session() x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placeholder(dtype=tf.float32) m_const = tf.constant(3.) my_product = tf.multiply(x_data, m_const) for x_val in x_vals: print(se

（转载）Altium Designer 17 (AD17)

转载自:http://blog.csdn.net/qq_29350001/article/details/52199356 以前是使用DXP2004来画图的,后来转行.想来已经有一年半的时间没有画过了.突然转到AD,有些不适应.用了下发觉很多功能确实比DXP要来的强大.花了不少时间和精力,将之前的一些经验技巧,进行整理总结.希望这篇文章,可以让人少走线些弯路.让初学者可以快速入门. 好了,言归正传,开始启程! AD17出了,试试好玩不,后面有介绍新添加功能. 首先下载AD17:Altium De

python库--pandas--DataFrame

转换索引,迭代运算符功能应用,分组及窗口计算/描述统计重新索引/选择/标签操作缺失数据处理形状变换/排序/转置组合/加入/合并时间序列相关绘图序列化/IO/转换稀疏点击打开API: 官方中文方法返回值类型参数说明 DataFrame() df data=None 2D数据或字典 index=None 索引 columns=None 列标签 dtype=None 数据类型 copy=False 是

《Streaming Systems》第三章: Watermarks

定义对于一个处理无界数据流的 pipeline 而言,非常需要一个衡量数据完整度的指标,用于标识什么时候属于某个窗口的数据都已到齐,窗口可以执行聚合运算并放心清理,我们暂且就给它起名叫 watermark 吧. 可以把系统当前处理时间当做 watermark 吗?显然不可以.第一章已经讨论过,处理时间和事件时间的偏差是不确定的,根据处理时间无法对事件时间的进度进行准确衡量. pipeline 的数据处理速率可以当做 watermark 吗?也不可以.pipeline 的数据处理速率不是一成不

使用streaming window函数统计用户不同时间段平均消费金额等指标

场景现在餐厅老板已经不满足仅仅统计历史用户消费金额总数了,他想知道每个用户半年,每个月,每天,或者一小时消费的总额,来店消费的次数以及平均金额. 给出的例子计算的是每5秒,每30秒,每1分钟的用户消费金额,消费次数,平均消费. 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7} .... 制作kafka输

VC一些经验系列：《平均绘画矩形图，双击全屏》

1.RGB宏报错 RGB宏是这样的, #define RGB(r,g,b) ((COLORREF)(((BYTE)(r)|((WORD)((BYTE)(g))<<8))|(((DWORD)(BYTE)(b))<<16))) 但是penBlack.CreatePen(PS_SOLID, 3, #ff0000); 在有的文件中可以用,有的文件中会报错[error C2064: 项不会计算为接受 1 个参数的函数] 我猜应该是编译器,包含的括号运算有一定的限制导致的.

vim 多窗口编辑

本文出自 http://blog.csdn.net/shuangde800 ------------------------------------------------------------------------------------------------ vim提供多窗口编辑的功能,可以简化复合的编辑任务.vim的多窗口并不是说在终端上启动多个vim实例. 启动多窗口编辑 vim的多窗口是动态的,可以开始编辑时就打开多窗口,也可以工作时随时增加新窗口,或者删除一个窗口. $ v

巴特西