直接使用散布图，或使用变换后属性的散布图，也可以判断非线性关系。 其二，当类标号给出时，可以使用散布图考察两个属性将类分开的程度。...它还可以使用hue参数表示条件化的附加级别，该参数以不同的颜色绘制不同的数据子集。...pandas可视化[2]中，可以使用Series和DataFrame上的plot方法，它只是一个简单的包装器 plt.plot()，另外还有一些有几个绘图功能在pandas.plotting 内。...根据样本所属的类别，其颜色会有所不同。...通过在变化的时滞中计算数据值的自相关来完成此操作。如果时间序列是随机的，则对于任何和所有时滞间隔，此类自相关应接近零。如果时间序列不是随机的，则一个或多个自相关将明显为非零。
无参数的alias命令可以查看用户可使用的所有别名以及其对应的标准Shell命令，反之则设置别名 说明：用alias命令设置的用户别名命令，其有效期间仅持续到用户退出登录为止这段时间。...既是命令别名又是标准命令 说明：当别名命令和标准命令同时，别名命令优先于Shell命令执行，这种情况下，如果要执行标准的Shell命令，需要在命令名前添加“\”字符，即输入“\ls”命令将执行标准的Shell...再按一次【Tab】键，系统将符合条件到文件全部显示出来供用户选择。 自动补全命令名 实现：【Tab】键实现。...3.最后行模式 说明：在命令模式下，按【：】键进入最后行模式。此时vi会在屏幕的底部显示”：“符号作为最后行模式到提示符，等待用户输入命令。命令执行完毕后自动返回命令行模式。...说明： i 从当前的光标位置开始输入字符串 I 光标移动到当前行的行首(第一个字符的位置)，开始输入字符 a 从当前的光标的下一个位置，开始输入字符 A 光标移动到当前行的行尾(最后一个字符的后一位
IMU一般包含一个三轴的加速度计和一个三轴的陀螺仪，加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，陀螺检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，根据测得物体在三维空间中的角速度和加速度可以解算出物体的姿态...由于不同的应用场所对IMU精度要求不同，本文中没有定量的给出具体指标，具体指标需要在应用中权衡，也可以为IMU型号选择提供参考。...1 零偏温度滞回特性 零偏温度滞回特性指的是：IMU在温度上升阶段和温度下降阶段对应的零偏不一致性。如图所示，横轴为温度，纵轴为零偏。...3 重复上电对IMU bias的影响 理想情况下认为在相同外界条件下，IMU在每次上电的bias不变，实际情况中，在相同的外界条件下IMU每次上电的bias会有差别，如果这个差别比较大，则零偏估计误差会比较大...6 非线性因子（%Fs） 理想情况下，我们认为在量程范围内传感器数据是线性的，实际中传感器的变化是非线性的如图2所示，在使用IMU之前需要对其非线性特性进行测试，如果非线性太严重，要进行非线性的的校准，
[0024] (3)利用Matlab中的线性矩阵(LMI)工具箱判断给定时滞d(t)是否满足步骤(2)给 出的判定条件，若满足，则可判定在延时d(t)条件下的时滞电力系统是渐近稳定的。...根据图2所示的关系图，可以得到： [0040] (3) |w(/) = V(.(〇 [0041 ]其中：hi彡d(tXh2, [0042]进一步，时滞电力系统模型可表示为： [0043] i(/) =...[0097]注：判据中的不等式(6)依赖于d (t)和,无法直接使用LMI工具箱求解。...[0098]下面介绍本发明的一个实施例： [0099]四机两区域电力系统如图3所示，1号发电机上安装有广域阻尼控制器，选择《13作 为控制器反馈信号。...(3) 利用Matlab中的线性矩阵(LMI)工具箱判断给定时滞d(t)是否满足步骤(2)给出的 判定条件，若满足，则可判定在延时d(t)条件下的时滞电力系统是渐近稳定的。2.
SOC基本定义： Qmax- 电池最大允许充放电容量，可理解为额定容量*SOH Ieff - 充放电电流或自放电电流，充电为负 η - 充放电的库伦效率 目前行业算法方案列表如下，其中安时积分、开路电压...算法的复杂度并不高，实时性好 模型的要求： 属于外特性模型 可以是一种等效模型 所建立的模型必须具有较强的实用性 PNGV等效电路模型 等效电路模型是以电池工作原理为基础，使用电阻...条件测试 在不同的温度条件下（ -20,0,10,40℃）对不同SOH状态的电池（容量衰减到原容量的90%， 80%，70%）的电池，重复上述实验。...SOC-OCV曲线簇变化维度可以选择两个，实验温度T和寿命状态SOH.根据验数据， 应用电池的工作环境和健康状态进行自身SOC-OCV特征曲线的修正 2.参数R0，R1C1，R2C2的获取 HPPC实验标准...依据二阶RC锂电池模型和实验数据，可以用最小二乘等方法获取电池在不同温度和SOH条件下的R0、 R1C1、 R2C2等参数。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...这里列举下Pandas中常用的函数和方法，方便大家查询使用。...（一种统计分析软件数据格式） read_sql：读取sql查询的数据（需要连接数据库），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge：根据指定键关联连接多个...pandas.plotting.bootstrap_plot：用于评估统计数据的不确定性,例如均值,中位数,中间范围等 pandas.plotting.lag_plot：绘制时滞图，用于检测时间序列数据中的模式...total_seconds: 计算时间间隔的总秒数 rolling: 用于滚动窗口的操作 expanding: 用于展开窗口的操作 at_time, between_time: 在特定时间进行选择 truncate
ARWU网站上的大学排名数据要筛选和过滤ARWU网站上的大学排名数据，我们需要使用Python的pandas库来对提取的数据进行处理和分析。...，根据不同的需求，可以使用不同的条件和方法# 例如，筛选出总分在50分以上的大学，并按总分降序排序df1 = df[df["total_score"].astype(float) > 50].sort_values...该方法可以帮助我们获取更有针对性和实用性的信息，为高考考生、专业选择、就业指导、行业发展等提供有价值的参考。...当然，该方法也有一些局限性，比如：依赖于ARWU网站的数据质量和更新频率需要根据不同的需求和场景，调整筛选和过滤的条件和方法可能存在一些技术上的难点和挑战，比如网络请求的稳定性、网页内容的变化、数据类型的转换等因此...，我们还可以进一步优化和完善该方法，比如：使用其他来源或渠道来获取或补充大学排名数据使用更灵活和智能的方式来动态生成筛选和过滤的条件和方法使用更健壮和高效的技术来处理网络请求、网页解析、数据处理等希望本文能够对你有所帮助
不过由于其解释型语言的特性，在运行速度上往往和传统编译型语言有较大差距。特别是当训练数据集非常庞大时，很多时候处理数据本身就会占用大量的时间。...除非必须，避免使用逐行处理。Numpy和pandas都提供了很多非常方便的区块选取及区块处理的办法。这些功能非常强大，支持按条件的选取，能满足大部分的需求。...同时因为ndarry和DataFrame都具有良好的随机访问的性能，使用条件选取执行的效率往往是高于条件判断再执行的。 特殊情况下，使用预先声明的数据块而避免append。...当需要对df2进行修改时，有时候我们希望df1也能被修改，有时候则不希望。而当使用链式赋值时，则有可能产生歧义。这里的歧义指的是面向开发人员的，代码执行是不会有歧义的。...但也请不要依赖这一特性，因为根据内存布局，其行为未必总是一致。最好的方法还是明确指定——如果想要写入副本数据，就在索引时明确拷贝；如果想要修改源数据，就使用loc严格赋值。
delays返回时滞 d(j) 的列向量的函数句柄。时滞取决于 t 和 y(t) 两者。ddesd 通过使用 min(d(j),t) 施加 d(j) ≤ t 要求。...有了这种形式的时滞函数，ddesd 的使用方法与 dde23 完全相同。...使用辅助函数 deval 和输出 sol 来计算区间 tspan = [t0,tf] 中的特定点 tint 的解。...sol.xddesd 选择的网格 sol.ysol.x 网格点处的 y(x) 近似值。...t ≤ 0 条件下的历史记录由函数 ddex1hist 计算求得。
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 。 紧接着上一篇的高级筛选，不过上一篇的例子太简单了，这次来点难度。...数据 继续沿用上一篇的数据： - 某学校的一份考试成绩表(8科成绩) 加载数据 pandas 需要加载 Excel 数据，如下： 复杂过滤 "高于全级平均分的人"，Excel 高级筛选的条件区域设置如下...： - 这次需要在条件值中使用函数公式 - =K2>AVERAGE(K:K) ，你可以想象成，Excel 会遍历每行，遍历时，会把函数公式中的 K2 ，用当前行的值替换 pandas 实现思路是一样的..."总分高于所在班级平均分的学校",Excel 高级筛选的条件区域设置如下： - 此时不能简单使用 AVERAGE ，这是因为我们需要根据 班级 获得该班级的平均分，这次使用 AVERAGEIF(B:B...,B2,K:K) pandas 实现则显得麻烦点。
前言 这篇文章是今年3月份参加NOI Online测试之前和老码农一起整理的一份资料，分享给备战今年10月份复赛的OIer， 还有不到4个月，还有很多不会的知识点，没有退路，唯有努力坚持前行。...去掉注释：freopen，fclose代码 准备 携带橡皮、笔，笔可适当带3种颜色不同，便于【标记重点】、【关键信息】 阅读题目：仔细审题 通读：题目2～3遍，判断 难易度，通常从前往后越来越难 大概使用算法...：打表、枚举、排序、递归、递推、贪心、高精度、图、树、动态规划 标记：在纸上标记【重点信息】、【细节信息】、【特别注意事项】 梳理思路：三思而后行 阅读数据规模，分析样例数据分布：重要、重要、重要 小：...：草稿纸 各条件分支结合样例数据及题目先梳理清楚，用笔在草稿纸上记录下来 确认算法 根据数据规模，判断使用算法时间复杂度、空间复杂度（O(N )、O(N log N)、O(N)） 遇到熟悉的题目要十分警惕...编程 注意点 程序名和输入输出文件 文件名是否和题目吻合，一定要注意大小写、扩展名 -> 一旦拼错，爆零 编程：保持思路清晰，参照样例数据分布和条件分支，尽量一次把程序编好 检查程序：静态检查 -> 动态来回调试程序是非常耗时的
数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。...Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明...除了使用pandas自带的sample方法，我们还可以使用机器学习相关包sklearn中的shuffle()方法： from sklearn.utils import shuffle a = [i for...7.数据框的条件筛选 在日常数据分析的工作中，经常会遇到要抽取具有某些限定条件的样本来进行分析，在SQL中我们可以使用Select语句来选择，而在pandas中，也有几种相类似的方法： 方法1： A =...还可以通过将多个条件用括号括起来并用逻辑符号连接以达到多条件筛选的目的： df[(df['B']>=5)&(df['address'] == '重庆')] ?
vi编辑器是所有Unix及Linux系统下标准的编辑器，在很多时候我们都需要使用vi修改服务端配置，vi其实非常强大，只要命令使用熟练的情况下，编辑速度并不亚于现在的图形化编辑器，这里简单地介绍一下它的使用方法和部分常用指令...A # 在当前行尾 o # 在当前行之下新开一行 O # 在当前行之上新开一行 r # 替换当前字符 R # 替换当前字符及其后的字符，直至按ESC键 s # 从当前光标位置处开始...nyy # 复制当前行开始的n行 先按 v 然后方向键选择区域，按 y 复制选中行 dd # 剪切当前行 p # 在当前光标处下面粘贴内容 P # 在当前光标处上面粘贴内容 查找...# 光标移至第n行首 n+ # 光标下移n行 n- # 光标上移n行 n$ # 光标移至第n行尾 H # 光标移至屏幕顶行 M # 光标移至屏幕中间行 L # 光标移至屏幕最后行...0 # 光标移至当前行首 $ # 光标移至当前行尾 翻屏 Ctrl+u # 向文件首翻半屏 Ctrl+d # 向文件尾翻半屏 Ctrl+f # 向文件尾翻一屏 Ctrl＋b #
切片形式访问时按行进行查询，又区分数字切片和标签切片两种情况：当输入数字索引切片时，类似于普通列表切片；当输入标签切片时，执行范围查询（即无需切片首末值存在于标签列中），包含两端标签结果，无匹配行时返回为空...例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...isin/notin，条件范围查询，即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果 where，仍然是执行条件查询，但会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数，应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程 另外，在pandas早些版本中，还存在loc和iloc的兼容结构，即...广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。
图3 03 ChatGPT数据分析 编程语言和工具的选择 Excel数据分析目前可用的编程语言主要有VBA和Python，其中Python又有pandas, xlwings和OpenPyXL等不同的包。...排序后的姓名和短跑成绩数据放在第E列和第F列，变量名为“姓名”和“短跑成绩(秒)”，数据从第2行开始往下放。排序后行数据处于第几行序号就是几。...所以，在VBA和Python之间，我们选择Python。 然后是Python的3个常用包，即pandas, xlwings和OpenPyXL。...所以，综上，用ChatGPT做数据分析，优先选择Python的pandas包。...在图5所示工作表中，在计算机连接互联网的条件下，在E2单元格中输入“=PY(”，进入Python模式，在公式栏输入下面根据ChatGPT生成的代码修改后得到的代码： df=xl("A1:C26",headers
w或W：光标右移一个字至字首 b或B：光标左移一个字至字首 e或E：光标右移一个字至字尾 (，)：光标分别移至句首，句尾 {，}：光标分别移至段落开头，结尾 H，M，L：光标移至屏幕顶行，中间行，最后行...0：（注意是数字零）光标移至当前行首 $：光标移至当前行尾 删除 ndw 或 ndW：删除光标处开始及其后的n-1个字 do：删至行首 d$：删至行尾 ndd：删除当前行及其后n-1行 x 或 X：...vivian/ 为 sky/（可以使用 #或+作为分隔符，此时中间出现的 / 不会作为分隔符） s/p1/p2/g：将当前行中所有p1均用p2替代 n1,n2s/p1/p2/g：将第n1至n2行中所有...p1均用p2替代 g/p1/s//p2/g：将文件中所有p1均用p2替换 复制粘贴 yy：复制当前行 nyy：复制当前行开始的n行 先按 v 然后方向键选择区域，按 y 复制选中行 dd：剪切当前行 p...号 set all：列出所有选项设置情况 set ignorance：在搜索中忽略大小写 set list：显示制表位(Ctrl+I)和行尾标志（$) set warn：在转到别的文件时若没保存当前文件则显示
我们以生产物料齐套分析为例来说明如何利用低代码将U8+系统中的系统进行扩展和应用。在开始之前，先来看看什么是生产物料齐套。...生产物料齐套的定义 生产齐套分析在生产计划安排中有重要作用，主要用于企业在生产安排上线前进行物料的齐套分析，其目的是为了更好的安排生产计划，避免上线停工滞料。...齐套分析的结果对企业众多部门都有极高价值，例如企业的PMC部门、对物料进行计算和控制的部门，生产管理部门等等。...除此之外，新开发的系统能够通过数据透视表的形式展示生产订单、生产任务以及任务明细，并针对不满足条件的信息进行提示预警，这样用户就可以一目了然地了解哪项生产任务配件不齐全以及数量的差量等。...pageId=72355085 3）齐套数据分析 通过多表头表格，我们可以实现数据的展示效果，使用条件格式可以将数量不满足要求的值显示为预警颜色，利用活字格的当前行以及动态查询实现数据动态关联显示的功能
当许多人开始踏足数据分析领域时，他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代，为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢？这个问题似乎简单，但背后涉及了许多关键因素。...在探究这个问题之前，让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。优化的数据结构：Pandas提供了几种高效的数据结构，如DataFrame和Series，它们是为了优化数值计算和数据操作而设计的。...利用内置函数：Pandas广泛使用内置函数来执行常见的数据处理任务，如排序、分组和聚合。这些函数通常经过高度优化，能够快速处理大量数据。...定义了填充空值的方法， pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值； backfill / bfill表示用后面行/列的值，填充当前行/列的空值。axis：轴。...尽管本文仅触及了Pandas强大功能的表面，但其广阔的应用领域和深邃的技术内涵仍待我们进一步挖掘和学习。
VLOOKUP函数大家应该都很熟悉吧，它可以帮我们根据指定的条件快速查找匹配出相应的结果，通常被用于核对、匹配多个表格之间的数据。与数据透视表，并称为数据er最常用的两大Excel功能。...Excel 如图所示，在“测试工资数据.xlsx”表格文件中有两个sheet，其中sheet1是我们的数据源区域，而sheet2存储的是待查找的员工姓名和工资。...vlookup函数就是在表格或数值数组的首列查找指定的数值，并由此返回表格或数组当前行中指定列处的数值。...一般是匹配条件容易记混，如果为FALSE或0，则返回精确匹配，如果找不到，则返回错误值 #N/A。如果 range_lookup 为TRUE或1，函数 VLOOKUP 将查找近似匹配值。...因此在使用openpyxl之前，需要安装好这个库。
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