# url_load_pipe.py from multiprocessing import Process, Pipe import urllib.request def load_url(url, pipe): url_handle = urllib.request.urlopen(url) url_data = url_handle.read() # The data returned by read() call is in the bytearray format. We need to # decode the data before we ...
source, destination = [], [] for coordinates in coordinates_original_subpix: coordinates1 = match_corner(coordinates) if any(coordinates1) and len(coordinates1) > 0 and not all(np.isnan(coordinates1)): source.append(coordinates) destination.append(coordinates1) source = np.array(source) dest...
data = pd.read_csv("./code/data/stock_day.csv") # 删除一些列,让数据更简单些,再去做后面的操作 data = data.drop(["ma5","ma10","ma20","v_ma5","v_ma10","v_ma20"], axis=1) 1. 2. 3. 4. 数据读取如下: 1 索引操作 Numpy当中我们已经讲过使用索引选取序列和切片选择,pandas也...
store() del rec 对dbf文件进行读写和编辑 Shapely Shapely在wkt操作中有了简单的演示,可以提供对矢量数据的读写,但是着重于对矢量数据的几何操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from shapely import wkt,geometry wktPoly="POLYGON(0 0,4 0,4 4,0 4,0 0)" poly=wkt.loads(wkt...
df = pd.DataFrame(data)# 编码分类变量df = pd.get_dummies(df, columns=['季节'], drop_first=True)# 定义特征和目标变量X = df.drop(columns='销量') y = df['销量']# 拆分数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练决...
pickle.loads(data, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict") 从data中读取二进制字节流,将其反序列化为一个对象并返回。 在其中 我们可以看到 我们对象的属性 name 和 age 和我们所属的类 都已经存储在里面了 首先使用了pickle.dumps()函数将一个Person对象序列化成二进制字节流的形式。然...
repeat name array map dtype 29. divmod to_frame unique ravel searchsorted 30. hasnans is_unique is_monotonic cat argmin 31. >>> 32. >>> for i,f in enumerate(set(A)&set(B),1): 33. print(f'{f:18}',end='' if i%5 else '\n') 34. 35. 36. lt get reorder_levels ...
pythonpython train.py --batch 32 --epochs 300 --data data.yaml --weights yolov5s.pt --hyp data/hyps/hyp.scratch-med.yaml --cache 在深度学习中,我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。而YOLOv5训练时主要包含三个方面的损失:矩形框损失(box_loss)、置信度损失(obj_loss)和分类损失(...
import plot_acf, plot_pacf #求取自相关系数和偏自相关系数时使用 #读入数据 sale_data = pd....
# Configure a new DocumentArray with a Redis document store redis_da = DocumentArray(storage='redis', config={ 'n_dim': 768, 'columns': { 'color': 'str', 'country': 'str', 'product_type': 'str', 'width': 'int', 'height': 'int', 'brand': 'str', } }) # Index data re...