迭代数据帧字典，以获得具有选定列的数据帧的子集 - 腾讯云开发者社区

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

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机器学习学习笔记（16）特征选择与稀疏学习

岭回归是一种专用于线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息降低精度为代价获得回归系数，更符合实际。...稀疏表示和字典学习当样本具有这样的稀疏表达形式时，对学习任务来说会有不少好处，例如，线性支持向量机之所以能在文本数据上有很好的性能，恰是由于文本数据在使用上述字频表示后具有高度稀疏性，使得大多数问题...常用的方法有基于逐列更新策略的KSVD，令 ? 表示字典矩阵B的第i列， ? 表示稀疏矩阵A的第i行，则： ? ? 在更新字典的第i列时，其他各列都是固定的，因此 ?...的非零元素的乘积项，然后再进行奇异值分解，这样就保持了第一步所得到的稀疏性。初始化字典矩阵B后反复迭代上述两步，最终可求得字典B和样本 ? 的稀疏元素 ?...感知测量关注的是如何对原始信号进行处理以获得稀疏样本表示。重构恢复关注的是如何基于稀疏性从少量观测中恢复原信号，这是压缩感知的精髓。

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A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

如果是这样，则通过修复将真实的场景从场景中移除。最后，将物体放置在选定的位置，并通过图像混合进行调整，以适应新的背景。...因此，为了满足这些要求，我们提出的定位程序也基于三种技术：物体的空间记忆以获得合理的背景，光学流以匹配方向，以及重叠以匹配尺度。物体的空间记忆旨在收集在当前帧中放置SLR目标的合理位置。...算法显示了每个视频的位置选择器方法： •输入：该算法将时间的每个帧f内的数据集（GT）中的目标的集合（包括LR和HR子集）、DS-GAN生成器G从HR目标中获得的SLR目标的集合以及搜索范围τ作为输入...用于评估DS-GAN的数据集的详细信息如下： •真实HR子集：为了获得HR目标，我们从48×48到128×128像素中选择这些目标，并在面积较小的目标中添加上下文以获得128×128的像素面积。...这些条件导致UAVDT数据集中总共有517个HR对象。为了获得更大的数量，我们还选择了VisDrone数据集中具有相同限制的汽车。

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Pandas 秘籍：1~5

操作步骤要获得缺失值的计数，必须首先调用isnull方法以将每个数据帧值更改为布尔值。...所得的序列本身也具有sum方法，该方法可以使我们在数据帧中获得总计的缺失值。在步骤 4 中，数据帧的any方法返回布尔值序列，指示每个列是否存在至少一个True。...实际上，数据帧不是存储数据字典的最佳位置。诸如 Excel 或 Google 表格之类的平台具有易于编辑值和附加列的能力，是更好的选择。至少，应在数据字典中包含一列以跟踪数据注释。...和cumprod 四、选择数据子集在本章中，我们将介绍以下主题：选择序列数据选择数据帧的行同时选择数据帧的行和列同时通过整数和标签和选择数据加速标量选择以延迟方式对行切片按词典顺序切片...从某种意义上说，Pandas 结合了使用整数（如列表）和标签（如字典）选择数据的能力。选择序列数据序列和数据帧是复杂的数据容器，具有多个属性，这些属性使用索引运算符以不同方式选择数据。

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【Mol Cell】分子和细胞生物学中的冷冻电子显微镜（Cryo-EM）（二）

随着不断的创新加速数据获取，获得最终数据集，尤其是对于单粒子样本，现在是整个过程中最不耗时的步骤之一。...对于这种噪音数据，单个相关性非常不准确，只能通过冗长的迭代处理以及概率（贝叶斯）方法来避免在假的最小值中被困住（Scheres等人，2012）。...运动校正将视频帧或平均帧的组别，细分为多个补丁，并进行对齐，以便检测并逆转视频帧间的样本运动。然后，可以对运动校正的帧进行剂量分配并合并，以获得更清晰的图像。...因此，下一个挑战是准确地识别出每个粒子投影所代表的方向，以便可以进行精细化处理。单粒子对齐，分类，和三维重建在选定的粒子集合中，可以进行初始的2D对齐和分类。...从一个共识结构开始，cryoDRGN软件（Zhong等人，2021）使用一个神经网络来编码数据集中由于连续柔韧性而产生的变化。然后第二个神经网络解码这些变化，以在构象图的选定点重构单个结构。

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GCLO：具备地面约束的适用于停车场AVP任务的lidar里程计(ICRA 2022)

Content 关于无限平面参数化的讨论本文最终选定的无限平面参数化方式为closest point(CP)，未选的方式包括：Hesse form(HF), 球坐标系表示和单位四元数表示，他们分别具有如下缺点...滑窗中点的坐标和不确定性协方差可以通过下述公式变换到新入帧：其中，是点关于旋转分量的雅可比。 2）以传感器为中心的滑窗地图更新滑窗图在更新观测特征的同时需要过滤掉具有较大不确定性的点。...关于残差对于的雅克比可以定义为：相应的局部增量可以表示为：新的平面参数可以根据局部增量进行更新：最终的不确定性可以近似为： 4)地面平面匹配假设已知j个历史关键帧：，并且每个关键帧都有从里程计获得的位姿和其对应的观察到的地面参数及其不确定性...这样，无论关键帧在停车场的哪个位置，每个关键帧都只拥有一个具有精确估计CP参数的地平面。 4.实验本文采用的数据集是HIK和KITTI。...注意，上图中，kitti分成了两个子集，子集1旨在说明自己算法有优势的场景，子集2旨在分析为什么算法在这些场景不行，作者以Seq.09举例分析，如下图所示，虽然每个关键帧的地面是局部平坦的，但地面的坡度是逐渐变化的

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【机器学习】三、特征选择与稀疏学习

…假定在k+1轮时，最后的候选（k+1）个特征子集不如上一轮的选定集，则停止生成候选子集，并将上一轮选定的k特征集合作为特征选择结果。...稀疏表示与字典学习把数据集D看成一个矩阵，每行对应一个样本，每列对应一个特征。...特征选择所考虑的问题是特征具有稀疏性，即矩阵中的许多列与当前学习任务无关，通过特征选择去除这些列，则学习器训练过程仅需在叫小的矩阵上进行，学习任务的难度可能有所降低，设计的计算和存储开销会减少，学得模型的可解释性也会提高...对给定的文档，相当多的字是不会出现在这个文档中，矩阵的每一行有大量的零元素，不同的文档，零元素出现的列也不相同。如果样本具有这样的稀疏表达形式时，对学习任务来说是有好处的。...感知测量关注如何对原始信号进行处理以获得稀疏样本表示，涉及傅里叶变换、小波变换以及字典学习、稀疏编码等；重构恢复关注的是如何基于稀疏性从少量观测中恢复原信号，这是压缩感知的精髓。

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CVPR 2023 | CAVSR:压缩感知视频超分辨率

具体来说，视频帧对在压缩方面有两种准备方式。一个子集由具有相同 CRF 但帧类型不同的帧对组成，另一个子集由具有相同帧类型但 CRF 不同的帧对组成。...压缩编码器从前一个子集中学习不同帧类型的压缩水平，从后一个子集中学习区分不同 CRF 的压缩级别。图2 压缩编码器模块网络包括两个输入支路，即帧类型支路和帧内容支路。...图3 压缩编码器训练学习过程为：将一对帧和它们的帧类型输入到一个类似暹罗的架构，通过共享的压缩编码器获得一对压缩表示，并在几个共享的排序层之后进一步计算两个低分辨率帧的排序分数 s。...，ξ 取 0.5，根据帧对所在的子集选择 Qf 或 Qc。...在训练过程中，CRF0 视频和 CRF15/25/35 的压缩视频以 0.5 的概率随机馈送到 VSR 模型。所有实验都是在带有 V100 gpu 的服务器上使用 PyTorch 实现的。

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轻量级实时三维激光雷达SLAM，面向大规模城市环境自动驾驶

该算法需要处理大量数据[2]，轻量级算法尤为重要。这些技术对汽车工业具有重要价值[3]。定位和导航通常可以通过高清地图和GPS实现。...典型的方法包括迭代最近点（ICP）[13]、归一化分布变换（NDT）[14]和基于特征的方法。经典ICP基于欧氏距离对最近点进行配对，并以迭代方式不断优化点对点对应关系，以获得车辆的运动变换。...R(i)在点云被划分之后，每个环由点云子集表示为： D_{id}因此，将点云分类为具有不同距离索引的集合，并且根据该索引对点云执行进一步处理。...车辆的状态更新模型如下： \delta \xi^{\text w}_k是通过连续迭代优化获得的姿态增量。...扫描前后信息引入了“旋转不变性”描述子，以快速检测不同方向上发生的循环。然后，使用ICP将当前帧与候选帧进行匹配，以获得两帧之间的分数。如图6所示，如果分数小于预设阈值，则在两帧中发生循环。

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Python入门之数据处理——12种有用的Pandas技巧

在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。举个例子，它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...# 7–合并数据帧当我们需要对不同来源的信息进行合并时，合并数据帧变得很重要。假设对于不同物业类型，有不同的房屋均价（INR/平方米）。让我们定义这样一个数据帧： ? ?...在这里，我定义了一个通用的函数，以字典的方式输入值，使用Pandas中“replace”函数来重新对值进行编码。 ? ? 编码前后计数不变，证明编码成功。。...# 12–在一个数据帧的行上进行迭代这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里，是吧？有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如，我们面临的一个常见问题是在Python中对变量的不正确处理。...加载这个文件后，我们可以在每一行上进行迭代，以列类型指派数据类型给定义在“type（特征）”列的变量名。 ? ? 现在的信用记录列被修改为“object”类型，这在Pandas中表示名义变量。

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论文简述 | Voxel Map for Visual SLAM

.我们提出了一种体素图表示来有效地检索视觉SLAM的地图点.通过以光线投射方式对摄像机frustum进行采样来查询来自摄像机姿态的可见点,这可以使用有效的体素散列方法在恒定时间内完成.与关键帧相比,使用我们的方法检索的点在几何上保证落在摄像机的视野内...,并且遮挡点可以在一定程度上被识别和去除.这种方法也很自然地适用于大场景和复杂的多摄像机配置.实验结果表明,我们的体素图与具有5个关键帧的关键帧图一样有效,并且在EuRoC数据集上提供了显著更高的定位精度...,因此修改体素图中的信息(例如从新添加的关键帧添加点)并不重要.为了查询SLAM中数据关联的候选点,提出了一种基于射线投影的方法.具体来说,我们从图像中的规则网格向地图中投射选定的像素,并沿着射线收集体素中的点...相比之下,体素图能够以更低的计算时间获得更好的精度.它并不总是优于所有关键帧序列,因为体素图的性能取决于环境和体素大小.在MH04的情况下,体素图在轨迹上没有一致的比例,这导致了更高的RMSE.我们强调...4 结论本文针对稀疏SLAM提出了一种可扩展的几何感知体素图,旨在跟踪过程中替代关键帧进行数据关联.地图被组织在体素中,并且每个体素可以在恒定的时间内使用其位置上的散列函数来访问.使用体素哈希方法,通过在恒定时间内对摄像机平截头体进行采样

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综述 | SLAM回环检测方法

Kmeans 算法是基于Kmeans改进而来，主要改进点在于中心点的初始化上，不像原始版本算法的随机生成，它通过一些策略使得k个初始中心点彼此间距离尽量地远，以期获得这些中心点具有更好的代表性，有利于后面的分类操作的效果...为了解决这个问题，可以通过动态建立k-d树来避免预载入字典的麻烦。在添加关键帧的过程中维护一个全局的k-d树，将每个特征点以帧为单位添加到这个k-d树中。...这意味着这些文件可以以YAML格式存储为纯文本，更具有兼容性，或以gunzip格式（.gz）压缩以减少磁盘使用。已经重写了一些代码以优化速度。DBoW2的界面已经简化。...每一个编码块指向一个编码表的一行，和具有等效的编码、存储着关键帧id的fern关联起来，编码表以哈希表的形式存储。 ? 当不断采集新的图片时，如果不相似性大于阈值，新进来的帧的id将会被添加到行中。...有监督的方法基本都是用周博磊的Places365 原理介绍：Places365是Places2数据库的最新子集。

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打破视频标注成本壁垒,图像字幕引领文本到视频检索训练新趋势,超越零样本CLIP Baseline !

作者将这个子集称为\mathbb{c}^{\prime}。请注意，由于视频内的视觉相似性，一些字幕在帧之间可能是重复的；因此作者推测，这种子集选择不会导致信息的大量丢失。...，作者使用视觉编码器在个视频帧上计算视觉嵌入（）。同样，作者从相应的标签集使用文本编码器计算文本嵌入，以获得正面的文本表示，其中（与具有相同的嵌入维度）。...每个视频帧都独立通过图像编码器，使用对应于[cls]标记的输出来获得512维的嵌入。如上所述，通过 Query 打分获得时间上的聚合，即对帧进行加权平均，权重是通过帧文本相似性获得的。...特别是在ActivityNet数据集上，视频相对较长，中间帧的标题可能不具有代表性。然而，标题的数量与质量之间存在权衡。每个视频有更多标题可以避免过拟合，这可能起到数据增强的作用。...在这里，作者探讨如何有效地结合多个标题以获得更丰富的视频标签，可能捕捉到超出单一帧标题的全局内容。

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精通 Pandas：1~5

可以将其视为序列结构的字典，在该结构中，对列和行均进行索引，对于行，则表示为“索引”，对于列，则表示为“列”。它的大小可变：可以插入和删除列。序列/数据帧中的每个轴都有索引，无论是否默认。...使用ndarrays/列表字典在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...这是前面讨论的事实的结果，即[]运算符不能用于直接选择行。必须首先选择列以获得序列，然后可以按行选择。...现在，我们可以显示每场比赛的进球数，进球数和比赛数，以概述联盟的兴奋程度，如下所示：获得每个游戏数据的目标作为数据帧。...有关 SQL 连接如何工作的简单说明，请参考这里。 join函数 DataFrame.join函数用于合并两个具有不同列且没有共同点的数据帧。本质上，这是两个数据帧的纵向连接。

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直接激光雷达里程计：基于稠密点云的快速定位

这是通过一个新的关键帧系统实现的，该系统有效地管理历史地图信息，此外，还提供了一个自定义的迭代最近点解算器，用于点云快速配准和数据管理。...（3）第三，定制迭代点云解算器NanoGICP，用于轻型点云扫描点的匹配，具有跨对象数据共享和数据重用的功能。为了社区的利益，我们已经公开了代码。...B.基于关键帧的子地图这项工作的一个关键创新在于我们的系统如何管理地图信息，并在扫描到子地图匹配中导出局部子地图，以进行全局运动优化，我们没有直接使用点云并将点云存储到典型的八叉树数据结构中，而是保留要搜索的关键帧的历史记录...图4.关键帧选择和自适应阈值，（A）该方法的子地图（红色）是通过连接关键帧子集（绿色球体）的扫描点云生成的，该子集由K个最近邻关键帧和构成关键帧集凸包的关键帧组成。...与其他工作不同的一个关键创新是，如何使用关键帧点云对数据库高效地导出局部子地图，以进行全局姿势优化。

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使用Python分析姿态估计数据集COCO的教程

在接下来的几行中，我们为每个图像加载元数据，这是一个包含图像宽度、高度、名称、许可证等一般信息的词典。在第14行，我们加载给定图像的注释元数据，这是一个字典列表，每个字典代表一个人。...添加额外列一旦我们将COCO转换成pandas数据帧，我们就可以很容易地添加额外的列，从现有的列中计算出来。我认为最好将所有的关键点坐标提取到单独的列中，此外，我们可以添加一个具有比例因子的列。...COCO数据集的分层抽样首先，分层抽样定义为当我们将整个数据集划分为训练集/验证集等时，我们希望确保每个子集包含相同比例的特定数据组。假设我们有1000人，男性占57%，女性占43%。...我们不能只为训练集和验证集选取随机数据，因为在这些数据子集中，一个组可能会被低估。，我们必须从57%的男性和43%的女性中按比例选择。...接下来，我们用训练集和验证集中每个规模组的基数创建一个新的数据帧，此外，我们添加了一个列，其中包含两个数据集之间差异的百分比。结果如下： ?

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Pandas 学习手册中文第二版：1~5

大型数据集的基于智能标签的切片，花式索引和子集可以从数据结构中插入和删除列，以实现大小调整使用强大的数据分组工具聚合或转换数据，来对数据集执行拆分应用合并数据集的高性能合并和连接分层索引有助于在低维数据结构中表示高维数据...一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...访问数据帧内的数据数据帧由行和列组成，并具有从特定行和列中选择数据的结构。这些选择使用与Series相同的运算符，包括[]，.loc[]和.iloc[]。...通常的做法是选择由一组行和列组成的数据子集。...要获得删除了这些行的数据帧，请选择选择的补码。

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精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

二、数据选择在本章中，我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术，如何选择数据子集，如何从数据集中选择多个行和列，如何对 Pandas 数据帧或一序列数据进行排序，如何过滤 Pandas 数据帧的角色...我们将介绍一些 Pandas 数据选择方法，并将这些方法应用于实际数据集，以演示数据子集的选择。...我们使用包含要选择的值的这两列创建一个字典对象，然后将该字典项传递给isin方法，并在数据集上调用isin方法。...我们还了解了如何将这些方法应用于真实数据集。我们还了解了从已读入 Pandas 的数据集中选择多个行和列的方法，并将这些方法应用于实际数据集以演示选择数据子集的方法。...首先，按以下步骤进行分组： grouped_data = data[['State', 'Price']].groupby('State') 我们选择了仅具有State和Price列的数据子集。

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Berkeley发布BDD100K：大型的多样化驾驶视频数据集

这些数据具有四个主要特征：大规模，多样化，在街道上捕捉，并具有时间信息。数据多样性对于测试感知算法的鲁棒性特别重要。但是，当前的开放数据集只能覆盖上述属性的一个子集。...一个随机视频子集的位置信息正如名称所示，数据集包含100,000个视频。每个视频长约40秒，720p和30 fps。视频还附带手机记录的GPS / IMU信息，以显示粗糙的驾驶轨迹。...与其他街道场景数据集进行比较。很难比较数据集之间的图像，但是把它们列在这里作为一个粗略的参考。这些视频及其轨迹可用于模仿驾驶政策，正如在CVPR 2017文件中所述的那样。...由于我们的视频处于不同的领域，因此我们还提供实例分割注释以便比较不同数据集的域转换。获得完整像素级分割可能是成本高且耗费精力。幸运的是，使用我们自己的标记工具，标记成本可以降低50％。...最后，我们用全帧实例分割标记10K图像的一个子集。我们的标记集合与Cityscapes中的训练注释兼容，以便于研究数据集之间的域转换。 ?

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NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

接下来，我们将讨论在数据帧中设置数据子集，以便您可以快速轻松地获取所需的信息。选取数据子集现在我们可以制作 Pandas 序列和数据帧，让我们处理它们包含的数据。...现在，我们需要考虑从序列中学到的知识如何转换为二维设置。如果我们使用括号表示法，它将仅适用于数据帧的列。我们将需要使用loc和iloc来对数据帧的行进行子集化。...df的属性，我可以轻松地获得一个表示第一列中数据的序列。...必须牢记的是，涉及数据帧的算法首先应用于数据帧的列，然后再应用于数据帧的行。因此，数据帧中的列将与单个标量，具有与该列同名的索引的序列元素或其他涉及的数据帧中的列匹配。...但是，对于数据帧，您需要设置by参数；您可以将by设置为一个字符串，以指示要作为排序依据的列，或者设置为字符串列表，以指示列名称。

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

机器学习学习笔记（16）特征选择与稀疏学习

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