简化代码：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_day=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],1,0) def VALIDITY(timelist,thedata): datalist1=[] datalist2=[] thedata1=thedata.values for i in range(1,len(timelist)): TFlis=[] for j in range(len(thedata1)): if timelist[i-1]<=thedata1[j][2]<timelist[i]: TFlis.append(thedata1[j][6]) datalist1.append(TFlis) for i in datalist1: datalist2.append((i.count("T"))/len(i)) return datalist2 x1=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_hour, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_day, data1))): x2.append(i) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,5)) plt.title('一周时间内的小时有效性时序图') plt.plot(x1,VALIDITY(time_hour, data1),color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x1),24),['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show() plt.figure(figsize=(10,5)) plt.title('一周时间内的日有效性时序图') plt.plot(x2,VALIDITY(time_day, data1),color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x2)),['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show()

时间: 2023-06-09 13:06:44 浏览: 103
AI: 理解了，你的问题是如何简化以下代码: def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour = generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'], data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], 0, 1) time_day = generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'], data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], 1, 0) def VALIDITY(timelist, thedata): datalist1 = [] datalist2 = [] thedata1 = thedata.values for i in range(1, len(timelist)): TFlis = [] for j in range(len(thedata1)): if timelist[i-1] <= thedata1[j][2] < timelist[i]: TFlis.append(thedata1[j][6]) datalist1.append(TFlis) for i in datalist1: datalist2.append((i.count("T"))/len(i)) return datalist2 x1 = list(range(len(VALIDITY(time_hour, data1)))) x2 = list(range(len(VALIDITY(time_day, data1)))) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.title('一周时间内的小时有效性时序图') plt.plot(x1, VALIDITY(time_hour, data1), color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0, len(x1), 24), ['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show() plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.title('一周时间内的日有效性时序图') plt.plot(x2, VALIDITY(time_day, data1), color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x2)), ['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show() 我的回答是: def generate_time_series(start,end,days=0,hours=0): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=days,hours=hours) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour = generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'], data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], hours=1) time_day = generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'], data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], days=1) x1 = list(range(len(VALIDITY(time_hour, data1)))) x2 = list(range(len(VALIDITY(time_day, data1)))) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.title('一周时间内的小时有效性时序图') plt.plot(x1, VALIDITY(time_hour, data1), color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0, len(x1), 24), ['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show() plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.title('一周时间内的日有效性时序图') plt.plot(x2, VALIDITY(time_day, data1), color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x2)), ['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show()
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def generate_time_series(start, end, days=0, hours=0): current = start time_delta = datetime.timedelta(days=days, hours=hours) time_series = [current] while current < end: current += time_delta ...

请问pandas中有什么可以代替这个函数：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series

你可以使用pandas中的date_range函数代替该函数。它可以生成一个时间序列，可以指定开始时间、结束时间以及...time_series = pd.date_range(start=start, end=end, freq=f'{t1}D{t2}H').tolist() print(time_series)

用pandas函数代替下列语句：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_require=[time_hour[160],time_hour[162]] data1_require=data1.drop(data1[(data1['FDT_TIME']<time_require[0])].index) data1_require=data1_require.drop(data1_require[(data1_require['FDT_TIME']>time_require[1])].index) data1_require=data1_require[['FINT_SPEED']]

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用pandas中的date_range函数代替下列语句：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_require=[time_hour[160],time_hour[162]] data1_require=data1.drop(data1[(data1['FDT_TIME']<time_require[0])].index) data1_require=data1_require.drop(data1_require[(data1_require['FDT_TIME']>time_require[1])].index) data1_require=data1_require[['FINT_SPEED']]

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一步搞定局域网共享设置的超级工具

在当前信息化高速发展的时代，局域网共享设置成为了企业、学校甚至家庭用户在资源共享、网络协同办公或学习中不可或缺的一部分。局域网共享不仅能够高效地在本地网络内部分发数据，还能够在保护网络安全的前提下，让多个用户方便地访问同一资源。然而，对于部分用户而言，局域网共享设置可能显得复杂、难以理解，这时一款名为“局域网共享设置超级工具”的软件应运而生，旨在简化共享设置流程，使得即便是对网络知识了解不多的用户也能够轻松配置。 ### 局域网共享知识点 #### 1. 局域网基础 局域网（Local Area Network，LAN）指的是在一个较小的地理范围内，如一座建筑、一个学校或者一个家庭内部，通过电缆或者无线信号连接的多个计算机组成的网络。局域网共享主要是指将网络中的某台计算机或存储设备上的资源（如文件、打印机等）对网络内其他用户开放访问权限。 #### 2. 工作组与域的区别 在Windows系统中，局域网可以通过工作组或域来组织。工作组是一种较为简单的组织方式，每台电脑都是平等的，没有中心服务器管理，各个计算机间互为对等网络，共享资源只需简单的设置。而域模式更为复杂，需要一台中央服务器（域控制器）进行集中管理，更适合大型网络环境。 #### 3. 共享设置的要素 - **共享权限：**决定哪些用户或用户组可以访问共享资源。 - **安全权限：**决定了用户对共享资源的访问方式，如读取、修改或完全控制。 - **共享名称：**设置的名称供网络上的用户通过网络邻居访问共享资源时使用。 #### 4. 共享操作流程 在使用“局域网共享设置超级工具”之前，了解传统手动设置共享的流程是有益的： 1. 确定需要共享的文件夹，并右键点击选择“属性”。 2. 进入“共享”标签页，点击“高级共享”。 3. 勾选“共享此文件夹”，可以设置共享名称。 4. 点击“权限”按钮，配置不同用户或用户组的共享权限。 5. 点击“安全”标签页配置文件夹的安全权限。 6. 点击“确定”，完成设置，此时其他用户可以通过网络邻居访问共享资源。 #### 5. 局域网共享安全性 共享资源时，安全性是一个不得不考虑的因素。在设置共享时，应避免公开敏感数据，并合理配置访问权限，以防止未授权访问。此外，应确保网络中的所有设备都安装了防病毒软件和防火墙，并定期更新系统和安全补丁，以防恶意软件攻击。 #### 6. “局域网共享设置超级工具”特点 根据描述，该软件提供了傻瓜式的操作方式，意味着它简化了传统的共享设置流程，可能包含以下特点： - **自动化配置：**用户只需简单操作，软件即可自动完成网络发现、权限配置等复杂步骤。 - **友好界面：**软件可能具有直观的用户界面，方便用户进行设置。 - **一键式共享：**一键点击即可实现共享设置，提高效率。 - **故障诊断：**可能包含网络故障诊断功能，帮助用户快速定位和解决问题。 - **安全性保障：**软件可能在设置共享的同时，提供安全增强功能，如自动更新密码、加密共享数据等。 #### 7. 使用“局域网共享设置超级工具”的注意事项 在使用该类工具时，用户应注意以下事项： - 确保安装了最新版本的软件以获得最佳的兼容性和安全性。 - 在使用之前，了解自己的网络安全政策，防止信息泄露。 - 定期检查共享设置，确保没有不必要的资源暴露在网络中。 - 对于不熟悉网络共享的用户，建议在专业人士的指导下进行操作。 ### 结语 局域网共享是实现网络资源高效利用的基石，它能大幅提高工作效率，促进信息共享。随着技术的进步，局域网共享设置变得更加简单，各种一键式工具的出现让设置过程更加快捷。然而，安全性依旧是不可忽视的问题，任何时候在享受便捷的同时，都要确保安全措施到位，防止数据泄露和网络攻击。通过合适的工具和正确的设置，局域网共享可以成为网络环境中一个强大而安全的资源。
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PBIDesktop在Win7上的终极安装秘籍：兼容性问题一次性解决！

# 摘要 PBIDesktop作为数据可视化工具，其在Windows 7系统上的安装及使用备受企业关注。本文首先概述了PBIDesktop的安装过程，并从理论上探讨了其兼容性问题，包括问题类型、原因以及通用解决原则。通过具体