最近项目有需要重采样算法,先找了一下,主流的就是几个开源算法,Speex / Opus / ffmpeg / sox 1.最早的事Speex,算法源自CCRMA(Center for Computer Research in Music and Acoustics)斯坦福大学音乐和声学计算机研究中心 非常独立的一个算法,支持ARM的NEON和 X86的SIMD(SSE),使用也很简单,主要就3个函数init / process / destroy 很容易从Speex的sourcecode里面抽取

下面列出了zipline主要的目录和文件结构和它的说明 ├── ci - 持续集成相关 ├── conda - 生成conda 包相关 ├── docs - 文档 │ ├── notebooks - notebook代码 │ └── source - 教程和what’s new ├── etc - 依赖配置和一些 hook shell 脚本 ├── tests - 测试代码 ├── zipline - 代码主目录 │ ├── __init__.py - 集中引入包内容 │ ├── __main_

经过前面对AdaBoost的总结,下面要基于Matlab实现AdaBoost-Stump进行二维平面数据点的分类的实验. 一. 实验原理 参看 http://blog.csdn.net/lg1259156776/article/details/46831191 <boosting:三个臭皮匠赛过诸葛亮,adaptive:逐步(级联)> 二. 实验方法 生成一个可以利用sine线进行分割的数据点样本,然后通过AdaBoost - decision stump对数据点进行学习,最后得出能够将数据点

使用Pandas进行数据提取 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据提取 目录 set_index() ix 按行提取信息 按列提取信息 按行与列提取信息 提取特定日期的信息 按日期汇总信息 resample() 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备

需要重采样的数据文件(Libsvm format),如heart_scale +1 1:0.708333 2:1 3:1 4:-0.320755 5:-0.105023 6:-1 7:1 8:-0.419847 9:-1 10:-0.225806 12:1 13:-1 -1 1:0.583333 2:-1 3:0.333333 4:-0.603774 5:1 6:-1 7:1 8:0.358779 9:-1 10:-0.483871 12:-1 13:1 .... 重采样后的数据保存文件(Lib

自2005年开始,python在金融行业中的应用越来越多,这主要得益于越来越成熟的函数库(NumPy和pandas)以及大量经验丰富的程序员.许多机构发现python不仅非常适合成为交互式的分析环境,也非常适合开发文件的系统,所需的时间也比Java或C++少得多.Python还是一种非常好的粘合层,可以非常轻松为C或C++编写的库构建Python接口. 金融分析领域的内容博大精深.在数据规整化方面所花费的精力常常会比解决核心建模和研究问题所花费的时间多得多. 在本章中,术语截面(cross-se

resample与groupby的区别:resample:在给定的时间单位内重取样groupby:对给定的数据条目进行统计 函数原型:DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0)其中,参数how已经废弃了. 下面开始练习 import nump

Weka数据预处理(一) 对于数据挖掘而言,我们往往仅关注实质性的挖掘算法,如分类.聚类.关联规则等,而忽视待挖掘数据的质量,但是高质量的数据才能产生高质量的挖掘结果,否则只有"Garbage in garbage out"了.保证待数据数据质量的重要一步就是数据预处理(Data Pre-Processing),在实际操作中,数据准备阶段往往能占用整个挖掘过程6~8成的时间.本文就weka工具中的数据预处理方法作一下介绍. Weka 主要支持一种ARFF格式的数据,含有很多数据过滤方法

前言 pandas有着强大的日期数据处理功能,本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能,主要包括以下三个方面: 按日期筛选数据 按日期显示数据 按日期统计数据 运行环境为 windows系统,64位,python3.5. 1 读取并整理数据 首先引入pandas库 import pandas as pd 从csv文件中读取数据 df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head(2)) 0 1 0 2013-10-24 3

本課主題 Numpy 的介绍和操作实战 Series 的介绍和操作实战 DataFrame 的介绍和操作实战 Numpy 的介绍和操作实战 numpy 是 Python 在数据计算领域里很常用的模块 import numpy as np np.array([11,22,33]) #接受一个列表数据 创建 numpy array >>> import numpy as np >>> mylist = [1,2,3] >>> x = np.array(my

前言 要说清楚这个题目对我来说可能都不是一件简单的事情,我简单尝试. 研究 GIS 的人应该都清楚在 GIS 中最常用的技术是瓦片技术,无论是传统的栅格瓦片还是比较新颖的矢量瓦片,一旦将数据切好瓦片就会造成其层级固定,假如说 0 - 11 级,请求此层级范围内数据的时候能够正常响应,但是当用户请求超过最高级(假如为 12 )的时候该如何处理呢?传统方式只能返回 404 ,即显示空白数据,然而有没有更好的方式呢,能够使得用户在请求超过最高级数据的时候能够优雅的并且正确的返回数据而不是直接 404.

spark 2.1.1 spark中可以通过RDD.sortBy来对分布式数据进行排序,具体是如何实现的?来看代码: org.apache.spark.rdd.RDD /** * Return this RDD sorted by the given key function. */ def sortBy[K]( f: (T) => K, ascending: Boolean = true, numPartitions: Int = this.partitions.length) (implic

这一小节要介绍两个内容, 一个是 DatetimeIndex 日期索引, 另一个是 Resample, 这是一个函数, 可以通过参数的设置, 来调整数据的查询条件, 从而得到不同的结果. 首先看下关于 DatetimeIndex 的内容, 照例先引入一个csv 文件作为数据基础: import pandas as pd df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/14_ts_datetimeindex/aapl.csv') df.

链接:http://www.jb51.net/article/90946.htm 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata. 1 2 3 import numpy as np import pandas as pd lo

tushare 使用 python开源金融接口包: tushare.org/trading.html#d2 安装: pip install tushare import tushare as ts # 查看中国茅台 股票历史数据 df = tr.get_k_data('600519',"2000-01-01") # 好存到本地 df.to_csv('./maotai.csv') 修改数据中的 date 时间 值 为时间序列 # 查看date 列中元素类型 df['date'].dtyp

该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分.在本教程中,我们将基于Adj Close列创建烛台/ OHLC图,这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念. 名为烛台图的OHLC图表是一种将开盘价Open,最高价High,最低价Low和收盘价Close数据全部集中在一个很好的格式中的图表.另外,它使得漂亮的颜色,并记住我告诉你关于美观的图表? 在之前的教程中已经涉及到了这一点: import datetime as dt i

Pandas中的resample,重新采样,是对原样本重新处理的一个方法,是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法. 降采样:高频数据到低频数据 升采样:低频数据到高频数据 主要函数:resample()(pandas对象都会有这个方法) resample方法的参数 参数 说明 freq 表示重采样频率,例如‘M’.‘5min’,Second(15) how=’mean’ 用于产生聚合值的函数名或数组函数,例如‘mean’.‘ohlc’.np.max等,默认是‘mean’,其他常用

使用如下代码从TuShare下载沪深300每只股票的历史成交记录并按股票.日期保存到本地.主要是为了以后查询方便快速. #-*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import tushare as ts import datetime import time import tushare as ts import os data_dir = '/home/vnpy/share/' #下载数据的存放路径 #ts.ge

库里是过去抓取的行情数据,间隔6秒,每分钟8-10个数据不等,还有开盘前后的一些数据,用Pandas可以更加优雅地进行处理. 需要把当前时间设置为index df=df.set_index('time') #设置时间为索引字段 但是还是字符串,需要改为datetime类型: ii=[datetime.strptime(idx,'%Y-%m-%d %H:%M:%S') for idx in df['time']] #索引列 df['newc']=ii df=df.set_index('newc')

热图: Display an image on the axes. 可以用来比较两个矩阵的相似程度 mp.imshow(z, cmap=颜色映射,origin=垂直轴向) imshow( X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.

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