这段代码在运行时import SimpleITK as sitkimport numpy as npimport os# 设置文件路径data_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/LiTS2017/'save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017/'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义函数将3D图像保存为2D的.png格式def save_image_as_png(image, save_folder, name_prefix): for i in range(image.shape[2]): slice = np.squeeze(image[:, :, i]) slice = slice.astype(np.float32) slice *= 255.0/slice.max() slice = slice.astype(np.uint8) save_name = os.path.join(save_folder, name_prefix + '_' + str(i) + '.png') sitk.WriteImage(sitk.GetImageFromArray(slice), save_name)# 读取Training Batch 1中的图像image_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1/volume-0.nii')image = sitk.ReadImage(image_path)image_array = sitk.GetArrayFromImage(image)save_folder = os.path.join(save_path, 'image')if not os.path.exists(save_folder): os.makedirs(save_folder)save_image_as_png(image_array, save_folder, 'img')# 读取Training Batch 2中的标签label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2/segmentation-0.nii')label = sitk.ReadImage(label_path)label_array = sitk.GetArrayFromImage(label)# 将标签转换为灰度图并保存label_array[label_array == 1] = 128label_array[label_array == 2] = 255save_folder = os.path.join(save_path, 'mask')if not os.path.exists(save_folder): os.makedirs(save_folder)save_image_as_png(label_array, save_folder, 'mask')会出现RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide slice *= 255.0/slice.max()这种情况，修复它

此代码import osimport numpy as npimport nibabel as nibfrom PIL import Image# 定义数据集路径data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'# 定义保存路径save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义标签灰度值映射label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}# 遍历所有图像和标签for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: if file.endswith('.nii'): # 读取图像或标签数据 img_path = os.path.join(root, file) img_data = nib.load(img_path).get_fdata() # 将3D数据转换为2D图片 for i in range(img_data.shape[2]): img_slice = img_data[:, :, i] img_slice = np.rot90(img_slice) img_slice = np.flipud(img_slice) img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 处理标签数据 if 'label' in img_path.lower(): for k, v in label_mapping.items(): img_slice = np.array(img_slice) img_slice[img_slice == k] = v img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 保存2D图片 save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png') img_slice.save(save_path_2d)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误，请修复它，并且给出完整代码

import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 定义数据集路径 data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017' # 定义保存路径 save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-...

此代码import os import numpy as np from PIL import Image def process_image(image_path, save_path): # 读取nii文件 image_array = np.load(image_path).astype(np.float32) # 归一化到0-255之间 image_array = (image_array - np.min(image_array)) / (np.max(image_array) - np.min(image_array)) * 255 # 将数据类型转换为uint8 image_array = image_array.astype(np.uint8) # 将三维图像分成若干个二维图像 for i in range(image_array.shape[0]): image = Image.fromarray(image_array[i]) image.save(os.path.join(save_path, f"{i}.png")) def process_label(label_path, save_path): # 读取nii文件 label_array = np.load(label_path).astype(np.uint8) # 将标签转换为灰度图 label_array[label_array == 1] = 255 label_array[label_array == 2] = 128 # 将三维标签分成若干个二维标签 for i in range(label_array.shape[0]): label = Image.fromarray(label_array[i]) label.save(os.path.join(save_path, f"{i}.png")) # LiTS2017数据集路径 data_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LiTS2017" # 保存路径 save_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\2D-LiTS2017" # 创建保存路径 os.makedirs(save_path, exist_ok=True) os.makedirs(os.path.join(save_path, "image"), exist_ok=True) os.makedirs(os.path.join(save_path, "mask"), exist_ok=True) # 处理Training Batch 1 image_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 1", "volume-{}.npy") for i in range(131): process_image(image_path.format(i), os.path.join(save_path, "image")) # 处理Training Batch 2 label_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 2", "segmentation-{}.npy") for i in range(131): process_label(label_path.format(i), os.path.join(save_path, "mask"))出现FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LiTS2017\\Training Batch 1\\volume-0.npy'，修复它，并给出完整代码

import numpy as np from PIL import Image def process_image(image_path, save_path): # 读取nii文件 image_array = np.load(image_path).astype(np.float32) # 归一化到0-255之间 image_array = (image_...

import os import open3d as o3d import numpy as np import copy path="D:/data/Dynamo_Code/Revit_Model/Revit_Model/" #待读取的文件夹 path_list=os.listdir(path) for filename in path_list: importpath_name = os.path.join(path,filename) mesh = o3d.io.read_triangle_mesh(importpath_name) point_cloud = mesh.sample_points_uniformly(number_of_points=1000) outpath = "C:/Users/Hupan/Desktop/revit_model/revit_model/" outpath_name = os.path.join(outpath,filename) o3d.io.write_point_cloud(outpath_name , point_cloud) 以上代码是通过open3d库，批量将stl格式文件转化为pcd格式文件

2. 使用 os.path.splitext() 函数来获取文件名和文件扩展名，以便在导出时将扩展名更改为 .pcd。 3. 修改导出路径的拼接方式，将新的文件名与导出路径合并。请确保你已经正确安装了Open3D库，并且将路径替换为...

代码import os import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) # 加载数据集 data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') # 转换图像 for file in sorted(os.listdir(img_path)): if file.endswith('.nii'): img_file = os.path.join(img_path, file) img = nib.load(img_file).get_fdata() img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(img.shape[0]): img_slice = img[i, :, :] img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像 img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name) Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load(label_file).get_fdata() label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(label.shape[0]): label_slice = label[i, :, :] label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128 label_slice = label_slice.astype(np.uint8) label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name) Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误，怎么修改？给出完整代码

import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) ...

import os import numpy as np import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report import seaborn as sns from tqdm import tqdm # 配置参数 class Config: data_root ="C:\\Users\\86190\\Desktop\\超声无损检测\\机器学习\\data" # 数据根目录 sampling_rate = 1e6 # 采样率1MHz（根据实际调整） window_size = 2048 # 样本长度 stride = 512 # 滑动窗口步长 batch_size = 32 #可以进行修改， lr = 1e-4 epochs = 100 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # ==================== 数据预处理 ==================== class AIDataset(Dataset): def init(self, config, phase='train', transform=False): self.config = config self.phase = phase self.transform = transform self.samples = [] self.labels = [] self.class_names = ["undamaged", "light_damage", "medium_damage", "severe_damage"] # 遍历每个类别文件夹 for label, folder in enumerate(self.class_names): folder_path = os.path.join(config.data_root, folder) if not os.path.exists(folder_path): continue # 加载匹配的参数和波形文件 param_files = sorted([f for f in os.listdir(folder_path) if "_param.csv" in f]) waveform_files = sorted([f for f in os.listdir(folder_path) if "_waveform.csv" in f]) for param_file, waveform_file in zip(param_files, waveform_files): param_path = os.path.join(folder_path, param_file) waveform_path = os.path.join(folder_path, waveform_file) # 加载波形数据 try: waveform = pd.read_csv(waveform_path)['Amplitude'].values.astype(np.float32) except Exception as e: print(f"Error loading waveform: {waveform_path}\n{str(e)}")

好的，我现在需要帮助用户解决在使用pandas读取CSV文件时'Amplitude'列出现的异常问题。首先，我得想用户可能遇到的错误类型。常见的异常可能有列名不存在、数据类型不匹配、文件路径错误，或者数据中存在缺失值、...

import os import pandas as pd import numpy as np # 设置主文件夹路径 main_folder = 'C:/Users\Lenovo\Desktop\crcw不同端12k在0负载下\风扇端' # 创建空列表，用于存储数据和标签 data_list = [] label_list = [] def processTarget(): # 遍历主文件夹中的每个子文件夹，并处理每个.csv文件 for folder_name in sorted(os.listdir(main_folder)): folder_path = os.path.join(main_folder, folder_name) if os.path.isdir(folder_path): csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] print(f"Processing folder: {folder_name}, found {len(csv_files)} CSV files.") # 打印 CSV 文件数量 # 遍历该类别文件夹中的.csv文件 for filename in sorted(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) # 读取.csv文件 csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None) # 检查数据形状，确保至少有4列 if csv_data.shape[1] >= 4: # 确保至少有4列 csv_data = csv_data.iloc[:, [0, 1, 2]].values # 只保留前3列，忽略第4列(RPM) else: print(f"Skipping file {filename}, unexpected shape: {csv_data.shape}") continue # 跳过不符合要求的文件 # 将当前文件的数据添加到 data_list 中 data_list.append(csv_data) # 添加为二维数组 # 添加相应的标签 if '内圈故障' in folder_name: class_label = 0 # 0: 内圈故障 elif '球故障' in folder_name: class_label = 1 # 1: 球故障 else: continue # 如果文件夹名称不符合预期，跳过 label_list.append(class_label) # 直接添加标签 # 确保 data_list 和 label_list 不为空 if data_list and label_list: # 将数据转换为三维 NumPy 数组 data = np.array(data_list) # shape: (文件数量, 1000, 3) label = np.array(label_list) # shape: (文件数量,) return data, label else: raise ValueError("没有有效的数据可供处理。") # 调用 processTarget 函数 try: data0, label0 = processTarget() print(data0.shape) # 输出数据形状 print(label0.shape) # 输出标签形状 except ValueError as e: print(e)File "C:/Users/Lenovo/AppData/Roaming/JetBrains/PyCharmCE2020.2/scratches/scratch_21.py", line 23 self.trans_matrix_ = np.dot(inv_K, Pt.reshape(nt, 1)) ^ SyntaxError: invalid syntax

从您的代码来看，您似乎正在尝试构建一个数据处理脚本，用于加载、筛选和整理来自特定目录下的 .csv 文件内容，并将其分类为两类：**内圈故障** 或 **球故障**。同时，您遇到了 SyntaxError 错误。以下是对此...

import os import pandas as pd import pywt import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 定义数据文件夹路径 data_folder = 'C:\Users\Adminiastor\Desktop' # 获取文件夹中所有文件的列表 files = sorted([f for f in os.listdir(data_folder) if os.path.isfile(os.path.join(data_folder, f))]) # 创建一个空字典，用于存储加载的数据 data_dict = {} # 遍历文件并加载数据 for file in files: file_path = os.path.join(data_folder, file) # 读取数据，每列用Tab分隔 data = pd.read_csv(file_path, sep='\s+', header=None) # 将数据存入字典，键为文件名 data_dict[file] = data # 示例：打印第一个文件的数据 first_file = files[0] print(f"File: {first_file}") print(data_dict[first_file]) #数据滤波处理 from scipy.signal import butter, filtfilt # 定义数据文件夹路径 data_folder = 'Bearing Data Set' # 获取文件夹中所有文件的列表（假设文件没有后缀） files = sorted([f for f in os.listdir(data_folder) if os.path.isfile(os.path.join(data_folder, f))]) # 创建一个空字典，用于存储加载和处理后数据 filtered_data_dict = {} # 带通滤波器设计函数 def bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=4): nyquist = 0.5 * fs low = lowcut / nyquist high = highcut / nyquist b, a = butter(order, [low, high], btype='band') y = filtfilt(b, a, data, axis=0) return y # 滤波器参数 lowcut = 10 # 带通滤波器下限频率（Hz） highcut = 1000 # 带通滤波器上限频率（Hz） fs = 20000 # 采样频率（Hz） # 遍历文件并加载数据 for file in files: file_path = os.path.join(data_folder, file) # 读取数据，每列用Tab分隔 data = pd.read_csv(file_path, sep='\t', header=None) # 对数据进行滤波 filtered_data = bandpass_filter(data.values, lowcut, highcut, fs) # 将滤波后的数据存入字典，键为文件名 filtered_data_dict[file] = pd.DataFrame(filtered_data, columns=data.columns) # 示例：打印第一个文件的滤波后数据 first_file = files[0] print(f"File: {first_file}") print(filtered_data_dict[first_file]) #小波去燥 def wavelet_denoising(data, wavelet='db4', level=3): """ 使用小波变换对数据进行去噪处理。 :param data: 输入数据 (numpy array or Pandas DataFrame) :param wavelet: 小波函数名称，默认 'db4' :param level: 分解层数，默认 3 :return: 去噪后的数据 (numpy array) """ denoised_data = [] for col in range(data.shape[1]): # 遍历每一列 coeffs = pywt 将这段程序读取的文件地址更改为C:\Users\Adminiastor\Desktop，读取文件类型更改为xls工作表（表格很多）

接下来，文件路径部分，原代码中的data_folder变量被设置为'Bearing Data Set'，需要改为'C:\Users\Adminiastor\Desktop'。需要注意的是，在Python字符串中反斜杠需要转义，或者使用原始字符串。这里可能会遇到路径...

import os import pandas as pd import numpy as np # 设置主文件夹路径 main_folder = 'C:/Users\Lenovo\Desktop\crcw不同端12k在0负载下\风扇端' # 创建空列表，用于存储数据和标签 data_list = [] label_list = [] def processTarget(): # 遍历主文件夹中的每个子文件夹，并处理每个.csv文件 for folder_name in sorted(os.listdir(main_folder)): folder_path = os.path.join(main_folder, folder_name) if os.path.isdir(folder_path): csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] print(f"Processing folder: {folder_name}, found {len(csv_files)} CSV files.") # 打印 CSV 文件数量 # 遍历该类别文件夹中的.csv文件 for filename in sorted(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) # 读取.csv文件 csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None) # 检查数据形状，确保至少有4列 if csv_data.shape[1] >= 4: # 确保至少有4列 csv_data = csv_data.iloc[:, [0, 1, 2]].values # 只保留前3列，忽略第4列(RPM) else: print(f"Skipping file {filename}, unexpected shape: {csv_data.shape}") continue # 跳过不符合要求的文件 # 将当前文件的数据添加到 data_list 中 data_list.append(csv_data) # 添加为二维数组 # 添加相应的标签 if '内圈故障' in folder_name: class_label = 0 # 0: 内圈故障 elif '球故障' in folder_name: class_label = 1 # 1: 球故障 else: continue # 如果文件夹名称不符合预期，跳过 label_list.append(class_label) # 直接添加标签 # 确保 data_list 和 label_list 不为空 if data_list and label_list: # 将数据转换为三维 NumPy 数组 data = np.array(data_list) # shape: (文件数量, 1000, 3) label = np.array(label_list) # shape: (文件数量,) return data, label else: raise ValueError("没有有效的数据可供处理。") # 调用 processTarget 函数 try: data0, label0 = processTarget() print(data0.shape) # 输出数据形状 print(label0.shape) # 输出标签形状 except ValueError as e: print(e)这是我之前用于处理一个数据集的代码，现在我要重新处理该数据集，可以帮忙用python划分出测试集，训练集，验证集，然后运用JOINT DISTRIBUTION ALIGNMENT进行处理并给出运行结果吗，要求：划分测试集，训练集，验证集和JOINT DISTRIBUTION ALIGNMENT分为两个python文件

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据函数（与原代码一致） def load_data(main_folder='C:/Users/Lenovo/Desktop/crcw不同端12k在0负载下/风扇端'): data_list ...

# -- coding: utf-8 -- import pandas as pd import numpy as np from sklearn.utils import resample def dynamic_noise_augmentation(original_df, target_samples, noise_scale): """ 动态噪声数据增强函数参数： original_df: 原始数据框 (DataFrame) target_samples: 目标生成样本数 (int) noise_scale: 噪声系数 (float) 返回：增强后的数据框 (DataFrame) """ # 计算各列统计量 data_std = original_df.std().values data_mean = original_df.mean().values # 基础重采样 base_data = resample(original_df, replace=True, n_samples=target_samples, random_state=42) # 生成动态噪声（标准差基于各列原始标准差） noise = np.random.normal( loc=0, scale=noise_scale * data_std, size=base_data.shape ) # 生成增强数据 augmented_data = base_data + noise augmented_df = pd.DataFrame(augmented_data, columns=original_df.columns) # 物理约束处理（示例：假设掺氨比为百分比值） if '掺氨比' in augmented_df.columns: augmented_df['掺氨比'] = augmented_df['掺氨比'].clip(0, 100), if '主燃区温度' in augmented_df.columns: augmented_df['主燃区温度'] = augmented_df['主燃区温度'].clip(800, 1600), if 'NO排放浓度' in augmented_df.columns: augmented_df['NO排放浓度'] = augmented_df['NO排放浓度'].clip(0, 10000), return augmented_df if name == "main": # 参数配置 INPUT_PATH = 'C:/Users/Administrator/Desktop/data3.xlsx' OUTPUT_PATH = 'C:/Users/Administrator/Desktop/augmented_data3.xlsx' TARGET_SAMPLES = 300 # 目标生成样本量 NOISE_SCALE = 0.15 # 噪声强度系数 # 数据读取 original_df = pd.read_excel(INPUT_PATH) print(f"[状态] 原始数据加载完成 | 维度: {original_df.shape}") print("数据特征列:", original_df.columns.tolist()) # 执行增强 augmented_df = dynamic_noise_augmentation( original_df=original_df, target_samples=TARGET_SAMPLES, noise_scale=NOISE_SCALE ) # 可选：合并原始数据（如需保留原始样本） final_df = pd.concat([original_df, augmented_df], ignore_index=True) # 数据保存 augmented_df.to_excel(OUTPUT_PATH, index=False) print(f"[状态] 增强数据已保存至 {OUTPUT_PATH}") print(f"生成样本量: {len(augmented_df)}") print("数据统计摘要:") print(augmented_df.describe().round(2)) 修正错误

我需要仔细分析这段代码，找出可能的问题。首先，我会通读用户提供的代码，看看是否有明显的语法错误。代码的大致结构是定义一个动态噪声增强的函数，然后在主程序中读取数据，调用这个函数，最后保存结果。看起来...

对这段代码使用多线程：# 获取路径下所有图片 image_files = get_image_files('C:/Users/xyzhuge/Desktop/detect-mamaclouds-yolov5-v2/detect-mamaclouds-yolov5-linux-main/res/') # 对每张图片进行预测 for image_file in image_files: # 加载图片 image = Image.open(image_file) # 预处理 input_data = transform(image).unsqueeze(0).numpy() # 运行推理 ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: input_data} ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs) # 获取预测结果 predicted_class = np.argmax(ort_outputs[0]) print(f'Image: {image_file}') print(f'Predicted class: {predicted_class}') # 当为0时，删除图片 if predicted_class == 0: # 将每条数据保存到txt中 path_all_files = open('./del_files.txt','a') path_all_files.write(image_file+'\n') path_all_files.close() os.remove(image_file) print('Deleted')

你可以使用多线程来加速这段代码的执行。下面是使用多线程的示例代码： python import concurrent.futures # 创建线程池 executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() # 获取路径下所有图片 image_...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error from scipy.optimize import minimize import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path # ------------------ 数据预处理 ------------------ # 设置文件路径 excel_path = Path("C:/Users/Administrator/Desktop/augmented_data3.xlsx") # 读取数据 data = pd.read_excel(excel_path, sheet_name='Sheet1') # 特征工程处理 # 检查并转换分类变量（仅对真正需要编码的列进行处理） cat_cols = [] le = LabelEncoder() # 假设'燃尽风位置'是分类变量，进行编码 if data['燃尽风位置'].dtype == 'object': data['燃尽风位置'] = le.fit_transform(data['燃尽风位置']) cat_cols.append('燃尽风位置') # 确保温度保持为连续数值（移除之前的字符串转换） X = data[['掺氨比', '过量空气系数', '燃尽风位置', '主燃区温度']] y = data['NO排放浓度'] # ------------------ 模型训练 ------------------ # 划分训练测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # 随机森林模型配置 rf = RandomForestRegressor( n_estimators=300, max_depth=10, min_samples_split=5, random_state=42 ) # 训练模型 rf.fit(X_train, y_train) y_pred = rf.predict(X_test) 这段代码中如何去除离群值的影响

嗯，用户问的是如何在给定的代码中去除离群值的影响。首先，我需要仔细看一下用户提供的代码。看起来他们正在用随机森林回归模型预测NO排放浓度，数据预处理部分包括了一些特征工程，比如对分类变量进行标签编码，...

import os import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm def build_logistic_regression(): """构建逻辑回归模型并输出OR值分析结果""" try: # 1. 路径配置 desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'Desktop') # 特征工程文件 fe_file1 = os.path.join(desktop_path, "C:/Users\Ran\Desktop\特征工程_附件1.xlsx") fe_file2 = os.path.join(desktop_path, "C:/Users\Ran\Desktop\特征工程_附件2.xlsx") # 原始处理文件 raw_file1 = os.path.join(desktop_path, "C:/Users\Ran\Desktop\处理后附件1.xlsx") raw_file2 = os.path.join(desktop_path, "C:/Users\Ran\Desktop\处理后附件2.xlsx") # 验证文件存在性 for f in [fe_file1, fe_file2, raw_file1, raw_file2]: if not os.path.exists(f): raise FileNotFoundError(f"必要文件 {f} 未找到") # 2. 读取特征工程处理数据 fe_df1 = pd.read_excel(fe_file1) fe_df2 = pd.read_excel(fe_file2) # 3. 读取原始处理数据 raw_df1 = pd.read_excel(raw_file1) raw_df2 = pd.read_excel(raw_file2) # 4. 定义特征工程标记列 fe_columns = { 'transport_duration': ['转运时长'], 'vital_fluctuation': [col for col in fe_df1.columns if '_波动指数' in col], 'pipe_load': ['高危管道负荷'], 'z_score': [col for col in fe_df1.columns if col in ['年龄', '体重', '收缩压', '心率', '转运时长']] } # 5. 合并数据（保留特征工程结果，补充原始指标） def merge_data(fe_df, raw_df): # 保留特征工程处理列 fe_cols = fe_df.columns.tolist() # 提取原始数据中未处理的列 raw_cols = [col for col in raw_df.columns if col not in fe_cols and col != '住院号'] # 合并数据 merged = pd.merge( fe_df, raw_df[['住院号'] + raw_cols], on='住院号', how='left' ) return merged merged_df1 = merge_data(fe_df1, raw_df1) merged_df2 = merge_data(fe_df2, raw_df2) # 6. 数据整合 final_df = pd.concat([merged_df1, merged_df2]).drop_duplicates(subset=['住院号']) # 7. 模型准备 X = final_df.select_dtypes(include=[np.number]) y = final_df['病情变化'].astype(int) # 假设目标变量存在 # 8. 模型训练 X = sm.add_constant(X) model = sm.Logit(y, X).fit(disp=0) # 9. 结果处理 results_df = pd.DataFrame({ 'OR值': np.exp(model.params), '95%CI_lower': np.exp(model.conf_int()[0]), '95%CI_upper': np.exp(model.conf_int()[1]), 'P值': model.pvalues }) # 10. 结果输出 output_path = os.path.join(desktop_path, '逻辑回归结果.xlsx') results_df.to_excel(output_path) print(f"✅ 分析完成，结果已保存至: {output_path}") print("📊 已识别特征工程列:", fe_columns) except Exception as e: print(f"❌ 操作失败: {str(e)}") return False return True if name == "main": build_logistic_regression() 在这个代码上改

例如，用户当前的代码中，fe_file1 = os.path.join(desktop_path, "C:/Users\Ran\Desktop\特征工程_附件1.xlsx")，这显然是不正确的，因为desktop_path已经是桌面路径，再拼接一个绝对路径会导致路径错误。...

import os import pygrib import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta import numpy as np import re from tqdm import tqdm import warnings import sys # 忽略不必要的警告 warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="pyproj") # ====================== 配置参数 ====================== EC_ROOT = r"G:\data\2024_ecdata_final" # EC数据根目录 STATION_FILE = r"C:\Users\pc\Desktop\wf_historical_data\场站信息表.xlsx" # 场站信息文件 # 使用桌面作为输出目录 DESKTOP_PATH = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Desktop") OUTPUT_DIR = os.path.join(DESKTOP_PATH, "风电场EC数据输出") # 要提取的A3D层级 LEVELS = [1000, 975, 950, 925, 850] # 变量名映射 VARIABLES = { "A1D": { "U风分量(m/s)": ["100 metre U wind component", "u100"], "V风分量(m/s)": ["100 metre V wind component", "v100"] }, "A3D": { "位势高度": ["Geopotential height", "gh"], "温度": ["Temperature", "t"], "相对湿度": ["Relative humidity", "r"] } } # ====================== 工具函数 ====================== def utc_to_beijing(utc_time): """UTC时间转北京时间""" return utc_time + timedelta(hours=8) def parse_ec_filename(filename, folder_date): """ 解析EC文件名 filename: 文件名，如 'A1D01241200012502001' folder_date: 文件夹名称对应的日期（datetime对象） """ # 文件夹日期的年份 folder_year = folder_date.year # 提取生成时间和预测时间字符串 gen_str = filename[3:9] # 6位字符串，如'012412' fcst_str = filename[11:17] # 6位字符串，如'012502' # 解析生成时间 gen_month = int(gen_str[0:2]) gen_day = int(gen_str[2:4]) gen_hour = int(gen_str[4:6]) # 解析预测时间 fcst_month = int(fcst_str[0:2]) fcst_day = int(fcst_str[2:4]) fcst_hour = int(fcst_str[4:6]) # 预测时间的年份：默认与文件夹年份相同 fcst_year = folder_year # 生成时间的年份：如果生成时间的月份是12月，而预测时间的月份是1月，则生成时间年份为folder_year-1 gen_year = folder_year if gen_month == 12 and fcst_month == 1: gen_year = folder_year - 1 gen_time = datetime(gen_year, gen_month, gen_day, gen_hour) # UTC时间 fcst_time = datetime(fcst_year, fcst_month, fcst_day, fcst_hour) # UTC时间 return gen_time, fcst_time def extract_value(grbs, possible_names, station_lon, station_lat, level=None): """提取指定变量值（可指定层级）""" for name in possible_names: try: # 根据是否指定层级选择提取方式 if level is not None: msg = grbs.select(name=name, level=level) or grbs.select(shortName=name, level=level) else: msg = grbs.select(name=name) or grbs.select(shortName=name) if msg: msg = msg[0] lats, lons = msg.latlons() # 计算距离最近格点的索引 dist = (lons - station_lon) 2 + (lats - station_lat) 2 j, i = np.unravel_index(dist.argmin(), dist.shape) return round(float(msg.values[j, i]), 2) except Exception as e: continue return None # ====================== 主处理函数 ====================== def process_ec_data(): try: # 读取场站信息 stations = pd.read_excel(STATION_FILE, engine='openpyxl') print(f"成功读取{len(stations)}个场站信息") # 创建输出目录 os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True) print(f"输出目录: {OUTPUT_DIR}") # 为每个场站创建输出文件路径 station_files = {} for station_name in stations['场站名']: station_dir = os.path.join(OUTPUT_DIR, station_name) os.makedirs(station_dir, exist_ok=True) station_files[station_name] = os.path.join(station_dir, f"{station_name}_EC_data.csv") # 获取所有日期文件夹 date_folders = [d for d in os.listdir(EC_ROOT) if os.path.isdir(os.path.join(EC_ROOT, d)) and re.match(r'^\d{8}$', d)] date_folders.sort() # 按日期排序 print(f"找到{len(date_folders)}个日期文件夹") # 处理每个日期文件夹 total_processed = 0 for date_folder in tqdm(date_folders, desc="处理日期文件夹"): folder_path = os.path.join(EC_ROOT, date_folder) # 解析文件夹日期 try: folder_date = datetime.strptime(date_folder, "%Y%m%d") except: print(f"跳过无效文件夹: {date_folder}") continue # 获取该文件夹下所有EC文件 ec_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.startswith('A1D') or f.startswith('A3D')] # 仅处理12点批次生成的数据（文件名中第7-9位为"12"） ec_files_12 = [f for f in ec_files if len(f) > 9 and f[7:9] == "12"] if not ec_files_12: print(f"文件夹 {date_folder} 中没有12点批次数据，跳过") continue # 按文件类型分组 file_groups = {} for filename in ec_files_12: try: # 解析文件名 gen_time, fcst_time = parse_ec_filename(filename, folder_date) # 转换为北京时间 gen_time_bj = utc_to_beijing(gen_time) fcst_time_bj = utc_to_beijing(fcst_time) # 使用预测时间作为分组键 fcst_key = fcst_time_bj.strftime('%Y%m%d%H') # 初始化组 if fcst_key not in file_groups: file_groups[fcst_key] = { 'A1D': None, 'A3D': None, 'gen_time_bj': gen_time_bj, 'fcst_time_bj': fcst_time_bj } # 添加文件到对应组 data_type = filename[:3] # 'A1D' or 'A3D' file_path = os.path.join(folder_path, filename) file_groups[fcst_key][data_type] = file_path except Exception as e: print(f"解析文件{filename}出错: {str(e)}") if not file_groups: print(f"文件夹 {date_folder} 中没有有效的12点批次文件组，跳过") continue # 处理每个文件组 group_count = 0 for fcst_key, files in file_groups.items(): group_count += 1 # 确保有A1D和A3D文件 if not files['A1D'] or not files['A3D']: print(f"文件组{fcst_key}缺少A1D或A3D文件，跳过") continue # 为所有场站提取该组文件的数据 for idx, station in stations.iterrows(): station_name = station['场站名'] lon = station['经度'] lat = station['纬度'] output_file = station_files[station_name] # 初始化一行数据 row = { '生成日期': files['gen_time_bj'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), '预测日期': files['fcst_time_bj'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), '场站名': station_name, '经度': lon, '纬度': lat } # 提取A1D数据 try: with pygrib.open(files['A1D']) as grbs: for var_name, possible_names in VARIABLES['A1D'].items(): value = extract_value(grbs, possible_names, lon, lat) row[var_name] = value except Exception as e: print(f"处理A1D文件{files['A1D']}出错: {str(e)}") # 添加错误信息到行数据 row['A1D_错误'] = str(e) # 提取A3D数据（多层） try: with pygrib.open(files['A3D']) as grbs: for level in LEVELS: # 提取该层级的各变量 for var_type, possible_names in VARIABLES['A3D'].items(): value = extract_value(grbs, possible_names, lon, lat, level=level) # 构建列名 col_name = f"{var_type}_{level}hPa" if var_type == '位势高度': col_name += '(gpm)' elif var_type == '温度': col_name += '(K)' elif var_type == '相对湿度': col_name += '(%)' row[col_name] = value except Exception as e: print(f"处理A3D文件{files['A3D']}出错: {str(e)}") # 添加错误信息到行数据 row['A3D_错误'] = str(e) # 将数据写入场站对应的CSV文件 df_row = pd.DataFrame([row]) if not os.path.exists(output_file): df_row.to_csv(output_file, index=False, encoding='utf-8-sig') else: df_row.to_csv(output_file, mode='a', header=False, index=False, encoding='utf-8-sig') total_processed += 1 print(f"处理日期 {date_folder} 完成，提取了 {group_count} 个文件组") print(f"\n所有数据处理完成！共处理 {total_processed} 个日期文件夹") print(f"数据已保存到: {OUTPUT_DIR}") # 打印各场站文件路径 print("\n各风电场数据文件:") for station_name, file_path in station_files.items(): print(f"{station_name}: {file_path}") except Exception as e: print(f"\n程序运行出错: {str(e)}") import traceback traceback.print_exc() # ====================== 执行主函数 ====================== if name == "main": print("开始处理EC数据...") process_ec_data() input("按Enter键退出...") # 防止窗口立即关闭分析下这个代码

我们有一个任务：解析和理解一个用于处理EC气象数据、提取风电场数据并生成CSV文件的Python代码。根据引用，EC气象数据通常包括湍流通量、风速、风向、温度等。我们可能需要从原始数据（可能是文本、CSV或其他格式...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.utils import shuffle # 读取原始数据 file_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\data3.xlsx' df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl') class TemperatureAugmenter: def init(self, temp_col='主燃区温度', # 温度特征列名 base_noise=10.0, # 基础噪声强度(°C) max_noise=50.0): # 最大噪声强度(°C) self.temp_col = temp_col self.base_noise = base_noise self.max_noise = max_noise def augment(self, df, target_size=300): """核心增强逻辑：填充至目标数量""" current_size = len(df) if current_size >= target_size: return df # 计算需要生成的样本数 num_needed = target_size - current_size # 从原始数据中有放回采样 augmented_samples = df.sample(n=num_needed, replace=True, random_state=42) # 生成动态噪声（基于当前需要生成的样本数） noise = np.random.normal(0, self.base_noise, num_needed) # 添加噪声并限制物理范围 augmented_samples[self.temp_col] = np.clip( augmented_samples[self.temp_col] + noise, 0, # 温度最小值 2000 # 温度最大值 ) # 合并原始数据与增强数据 combined_df = pd.concat([df, augmented_samples], ignore_index=True) # 打乱数据集顺序 return shuffle(combined_df) #========================= 使用示例 =========================# # 初始化增强器（保持与原始代码相似的参数结构） augmenter = TemperatureAugmenter( temp_col='主燃区温度', base_noise=10.0, # 基础噪声标准差10°C max_noise=50.0 # 最大噪声不超过50°C ) # 执行增强（自动填充至300条） augmented_data = augmenter.augment(df, target_size=300) # 保存增强后的数据集 output_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\augdata2.xlsx' augmented_data.to_excel(output_path, index=False) 如何改为扩展10个掺氨比数据，5个燃尽风位置数据和300个主燃区温度数据

嗯，用户的问题是关于如何修改现有的Python代码，以扩展三个不同的数据列：10个掺氨比数据，5个燃尽风位置数据，以及300个主燃区温度数据。我需要先理解用户提供的代码结构和需求，然后思考如何调整代码来实现这三个...

import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载函数保持不变 def processTarget(): main_folder = 'C:/Users/Lenovo/Desktop/crcw不同端12k在0负载下/风扇端' data_list = [] label_list = [] for folder_name in sorted(os.listdir(main_folder)): folder_path = os.path.join(main_folder, folder_name) if os.path.isdir(folder_path): csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] print(f"Processing folder: {folder_name}, found {len(csv_files)} CSV files.") for filename in sorted(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) csv_data = pd.read_csv(file_path, header=None) if csv_data.shape[1] >= 4: csv_data = csv_data.iloc[:, [0, 1, 2]].values else: print(f"Skipping file {filename}, unexpected shape: {csv_data.shape}") continue data_list.append(csv_data) if '内圈故障' in folder_name: class_label = 0 elif '球故障' in folder_name: class_label = 1 else: continue label_list.append(class_label) if data_list and label_list: data = np.array(data_list) # Shape: (num_samples, seq_length, num_features) labels = np.array(label_list) # Shape: (num_samples,) return data, labels else: raise ValueError("No valid data available to process.") # 划分数据集 def split_datasets(X, y, test_size=0.2, val_size=0.25): """ :param X: 特征数据数组 :param y: 标签数组 :param test_size: 测试集占比，默认值为 0.2（即 80% 训练 + 验证） :param val_size: 验证集占剩余训练数据的比例，默认值为 0.25 """ X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split( X, y, test_size=test_size, stratify=y, random_state=42 ) # 继续从剩下的数据中切出 validation set X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X_train_val, y_train_val, test_size=val_size, stratify=y_train_val, random_state=42 ) return X_train, X_val, X_test, y_train, y_val, y_test if name == "main": try: data0, label0 = processTarget() # 分割成训练集、验证集和测试集 X_train, X_val, X_test, y_train, y_val, y_test = split_datasets(data0, label0) print("Training Set:", X_train.shape, y_train.shape) print("Validation Set:", X_val.shape, y_val.shape) print("Testing Set:", X_test.shape, y_test.shape) # 存储结果以便后续步骤使用 np.savez('datasets.npz', X_train=X_train, y_train=y_train, X_val=X_val, y_val=y_val, X_test=X_test, y_test=y_test) except ValueError as e: print(e)这是我将数据集划分训练集，测试集，验证集的代码，现在，我要在这个代码的基础上对该数据集运用DEEP DOMAIN CONFUSION进行处理，可以给出完整的代码吗？要求：划分数据集和DEEP DOMAIN CONFUSION分为两个不同的文件

下面是基于您提供的代码，在另一个文件中实现 **Deep Domain Confusion (DDC)** 的完整解决方案，并将数据集划分部分与 DDC 实现分离到两个独立的 Python 文件中。 --- ### 第一步：data_preparation.py 这个...

Qt开发：XML文件读取、滚动区域控件布局与多Sheet Excel保存的界面设计实例

内容概要：本文介绍了基于Qt框架的界面设计例程，重点讲解了三个主要功能模块：一是利用XML文件进行配置信息的读取并初始化界面组件；二是实现了滚动区域内的灵活控件布局，在空间不足时自动生成滚动条以扩展显示范围；三是提供了将界面上的数据导出到带有多个工作表的Excel文件的功能。文中还提及了所用IDE的具体版本（Qt Creator 4.8.0 和 Qt 5.12.0），并且强调了这些技术的实际应用场景及其重要性。适合人群：对Qt有初步了解，希望深入学习Qt界面设计技巧的开发者。使用场景及目标：适用于需要快速构建复杂用户界面的应用程序开发，特别是那些涉及大量数据展示和交互的设计任务。通过学习本文提供的案例，可以提高对于Qt框架的理解，掌握更多实用技能。其他说明：为了帮助读者更好地理解和实践，作者推荐前往B站观看高清的教学视频，以便于更直观地感受整个项目的开发流程和技术细节。

锂电池保护板方案：中颖SH367309原理图与PCB源代码详解及应用技巧

基于中颖SH367309芯片的锂电池保护板设计方案，涵盖原理图解析、PCB布局优化、硬件选型要点以及软件编程技巧。重点讨论了电流检测精度、过压保护阈值设定、通信协议处理和温度传感器布置等方面的实际开发经验和技术难点。文中还分享了一些实用的小贴士，如采用星型接地减少干扰、利用过孔阵列降低温升、为MOS管增加RC缓冲避免高频振荡等。适合人群：从事锂电池管理系统(BMS)开发的技术人员，尤其是有一定硬件设计基础并希望深入了解具体实现细节的工程师。使用场景及目标：帮助开发者掌握锂电池保护板的关键技术和常见问题解决方案，确保产品在各种工况下都能安全可靠运行，同时提高系统性能指标如效率、响应速度和稳定性。阅读建议：由于涉及较多底层硬件知识和实战案例，建议读者结合自身项目背景进行针对性学习，在遇到类似问题时能够快速定位原因并找到有效对策。此外，对于初学者来说，可以从简单的电路搭建开始逐步深入研究复杂的功能模块。

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