python下采样

❶ python 有没有对信号进行升采样的方法，从1000点序列数据转成10000点数据

这个里面他的话这个是可以进行进行采样的方法，然后再从他的点型滑简训练数据中转换乘1000点的话，它都是里面是转化的，数据比较多，所以所让雹以的话工程量比较大卜裤。

❷ 人工智能一些术语总结

随着智能时代慢慢的到来，有一些基本概念都不知道真的是要落伍了，作为正在积极学习向上的青年，我想总结一份笔记，此份笔记会记录众多AI领域的术语和概念，当然，学一部分记录一部分，并且可能会夹杂着自己的一些理解，由于能力有限，有问题希望大家多多赐教。当然，由于内容太多，仅仅只是记录了中英名对照，有的加上了简单的解释，没加的后续大家有需求，我会慢慢完善~~。目录暂定以首字母的字典序排序。可以当作目录方便以后查阅~~建议收藏加点赞哈哈哈

------------------------------------------------这里是分割线--------------------------------------------------

A

准确率（accuracy）

分类模型预测准确的比例。

二分类问题中，准确率定义为：accuracy = (true positives +true negatives)/all samples

多分类问题中，准确率定义为：accuracy = correctpredictions/all samples

激活誉租函数（activation function）

一种函数，将前一层所有神经元激活值的加权和 输入到一个非线性函数中，然后作为下一层神经元的输入，例如 ReLU 或 Sigmoid

AdaGrad

一种复杂的梯度下降算法，重新调节每个参数的梯度，高效地给每个参数一个单独的学习率。

AUC（曲线下面积）

一种考虑到所有可能的分类阈值的评估标准。ROC 曲线下面积代表分类器随机预测真正类（Ture Positives）要比假正类（False Positives）概率大的确信度。

Adversarial example（对抗样本）

Adversarial Networks（对抗网络）

Artificial General Intelligence/AGI（通用人工智能）

Attention mechanism（注意力机制）

Autoencoder（自编码器）

Automatic summarization（自动摘要）

Average gradient（平均梯度）

Average-Pooling（平均池化）

B

反向传播（Backpropagation/BP）

神经网络中完成梯度下降的重要算法核返。首先，在前向传播的过程中计算每个节点的输出值。然后，在反向传播的过程中计算与每个参数对应的误差的偏导数。

基线（Baseline）

被用为对比模型表现参考的简单模型。

批量（Batch）

模型训练中一个迭代（指一次梯度更新）使用的样本集。

批量大小（Batch size）

一个批量中样本的数量。例如，SGD 的批量大小为 1，而 mini-batch 的批庆氏兆量大小通常在 10-1000 之间。

偏置（Bias）

与原点的截距或偏移量。

二元分类器（Binary classification）

一类分类任务，输出两个互斥类别中的一个。比如垃圾邮件检测。

词袋（Bag of words/Bow）

基学习器（Base learner）

基学习算法（Base learning algorithm）

贝叶斯网络（Bayesian network）

基准（Bechmark）

信念网络（Belief network）

二项分布（Binomial distribution）

玻尔兹曼机（Boltzmann machine）

自助采样法／可重复采样／有放回采样（Bootstrap sampling）

广播（Broadcasting）

C

类别（Class）

所有同类属性的目标值作为一个标签。

分类模型（classification）

机器学习模型的一种，将数据分离为两个或多个离散类别。

收敛（convergence）

训练过程达到的某种状态，其中训练损失和验证损失在经过了确定的迭代次数后，在每一次迭代中，改变很小或完全不变。

凸函数（concex function）

一种形状大致呈字母 U 形或碗形的函数。然而，在退化情形中，凸函数的形状就像一条线。

成本（cost）

loss 的同义词。深度学习模型一般都会定义自己的loss函数。

交叉熵（cross-entropy）

多类别分类问题中对 Log 损失函数的推广。交叉熵量化两个概率分布之间的区别。

条件熵（Conditional entropy）

条件随机场（Conditional random field/CRF）

置信度（Confidence）

共轭方向(Conjugate directions)

共轭分布(Conjugate distribution)

共轭梯度(Conjugate gradient)

卷积神经网络（Convolutional neural network/CNN）

余弦相似度（Cosine similarity）

成本函数（Cost Function）

曲线拟合（Curve-fitting）

D

数据集（data set）

样本的集合

深度模型（deep model）

一种包含多个隐藏层的神经网络。深度模型依赖于其可训练的非线性性质。和宽度模型对照（widemodel）。

dropout 正则化（dropoutregularization）

训练神经网络时一种有用的正则化方法。dropout 正则化的过程是在单次梯度计算中删去一层网络中随机选取的固定数量的单元。删去的单元越多，正则化越强。

数据挖掘（Data mining）

决策树/判定树（Decisiontree）

深度神经网络（Deep neural network/DNN）

狄利克雷分布（Dirichlet distribution）

判别模型（Discriminative model）

下采样（Down sampling）

动态规划（Dynamic programming）

E

早期停止法（early stopping）

一种正则化方法，在训练损失完成下降之前停止模型训练过程。当验证数据集（validationdata set）的损失开始上升的时候，即泛化表现变差的时候，就该使用早期停止法了。

嵌入（embeddings）

一类表示为连续值特征的明确的特征。嵌入通常指将高维向量转换到低维空间中。

经验风险最小化（empirical risk minimization，ERM）

选择能使得训练数据的损失函数最小化的模型的过程。和结构风险最小化（structualrisk minimization）对照。

集成（ensemble）

多个模型预测的综合考虑。可以通过以下一种或几种方法创建一个集成方法：

设置不同的初始化；

设置不同的超参量；

设置不同的总体结构。

深度和广度模型是一种集成。

样本（example）

一个数据集的一行内容。一个样本包含了一个或多个特征，也可能是一个标签。参见标注样本（labeledexample）和无标注样本（unlabeled example）。

F

假负类（false negative，FN）

被模型错误的预测为负类的样本。例如，模型推断一封邮件为非垃圾邮件（负类），但实际上这封邮件是垃圾邮件。

假正类（false positive，FP）

被模型错误的预测为正类的样本。例如，模型推断一封邮件为垃圾邮件（正类），但实际上这封邮件是非垃圾邮件。

假正类率（false positive rate，FP rate）

ROC 曲线（ROC curve）中的 x 轴。FP 率的定义是：假正率=假正类数/(假正类数+真负类数)

特征工程（feature engineering）

在训练模型的时候，挖掘对模型效果有利的特征。

前馈神经网络（Feedforward Neural Networks/FNN ）

G

泛化（generalization）

指模型利用新的没见过的数据而不是用于训练的数据作出正确的预测的能力。

广义线性模型（generalized linear model）

最小二乘回归模型的推广/泛化，基于高斯噪声，相对于其它类型的模型（基于其它类型的噪声，比如泊松噪声，或类别噪声）。广义线性模型的例子包括：

logistic 回归

多分类回归

最小二乘回归

梯度（gradient）

所有变量的偏导数的向量。在机器学习中，梯度是模型函数的偏导数向量。梯度指向最陡峭的上升路线。

梯度截断（gradient clipping）

在应用梯度之前先修饰数值，梯度截断有助于确保数值稳定性，防止梯度爆炸出现。

梯度下降（gradient descent）

通过计算模型的相关参量和损失函数的梯度最小化损失函数，值取决于训练数据。梯度下降迭代地调整参量，逐渐靠近权重和偏置的最佳组合，从而最小化损失函数。

图（graph）

在 TensorFlow 中的一种计算过程展示。图中的节点表示操作。节点的连线是有指向性的，表示传递一个操作（一个张量）的结果（作为一个操作数）给另一个操作。使用 TensorBoard 能可视化计算图。

高斯核函数（Gaussian kernel function）

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）

高斯过程（Gaussian Process）

泛化误差（Generalization error）

生成模型（Generative Model）

遗传算法（Genetic Algorithm/GA）

吉布斯采样（Gibbs sampling）

基尼指数（Gini index）

梯度下降（Gradient Descent）

H

启发式（heuristic）

一个问题的实际的和非最优的解，但能从学习经验中获得足够多的进步。

隐藏层（hidden layer）

神经网络中位于输入层（即特征）和输出层（即预测）之间的合成层。一个神经网络包含一个或多个隐藏层。

超参数（hyperparameter）

连续训练模型的过程中可以拧动的“旋钮”。例如，相对于模型自动更新的参数，学习率（learningrate）是一个超参数。和参量对照。

硬间隔（Hard margin）

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model/HMM）

层次聚类（Hierarchical clustering）

假设检验（Hypothesis test）

I

独立同分布（independently and identicallydistributed，i.i.d）

从不会改变的分布中获取的数据，且获取的每个值不依赖于之前获取的值。i.i.d. 是机器学习的理想情况——一种有用但在现实世界中几乎找不到的数学构建。

推断（inference）

在机器学习中，通常指将训练模型应用到无标注样本来进行预测的过程。在统计学中，推断指在观察到的数据的基础上拟合分布参数的过程。

输入层（input layer）

神经网络的第一层（接收输入数据）。

评分者间一致性（inter-rater agreement）

用来衡量一项任务中人类评分者意见一致的指标。如果意见不一致，则任务说明可能需要改进。有时也叫标注者间信度（inter-annotator agreement）或评分者间信度（inter-raterreliability）。

增量学习（Incremental learning）

独立成分分析（Independent Component Analysis/ICA）

独立子空间分析（Independent subspace analysis）

信息熵（Information entropy）

信息增益（Information gain）

J

JS 散度（Jensen-ShannonDivergence/JSD）

K

Kernel 支持向量机（KernelSupport Vector Machines/KSVM）

一种分类算法，旨在通过将输入数据向量映射到更高维度的空间使正类和负类之间的边际最大化。例如，考虑一个输入数据集包含一百个特征的分类问题。为了使正类和负类之间的间隔最大化，KSVM 从内部将特征映射到百万维度的空间。KSVM 使用的损失函数叫作 hinge 损失。

核方法（Kernel method）

核技巧（Kernel trick）

k 折交叉验证／k 倍交叉验证（K-fold cross validation）

K - 均值聚类（K-MeansClustering）

K近邻算法（K-Nearest NeighboursAlgorithm/KNN）

知识图谱（Knowledge graph）

知识库（Knowledge base）

知识表征（Knowledge Representation）

L

L1 损失函数（L1 loss）

损失函数基于模型对标签的预测值和真实值的差的绝对值而定义。L1 损失函数比起 L2 损失函数对异常值的敏感度更小。

L1 正则化（L1regularization）

一种正则化，按照权重绝对值总和的比例进行惩罚。在依赖稀疏特征的模型中，L1 正则化帮助促使（几乎）不相关的特征的权重趋近于 0，从而从模型中移除这些特征。

L2 损失（L2 loss）

参见平方损失。

L2 正则化（L2regularization）

一种正则化，按照权重平方的总和的比例进行惩罚。L2 正则化帮助促使异常值权重更接近 0 而不趋近于 0。（可与 L1 正则化对照阅读。）L2 正则化通常改善线性模型的泛化效果。

标签（label）

在监督式学习中，样本的“答案”或“结果”。标注数据集中的每个样本包含一或多个特征和一个标签。在垃圾邮件检测数据集中，特征可能包括主题、发出者何邮件本身，而标签可能是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。

标注样本（labeled example）

包含特征和标签的样本。在监督式训练中，模型从标注样本中进行学习。

学习率（learning rate）

通过梯度下降训练模型时使用的一个标量。每次迭代中，梯度下降算法使学习率乘以梯度，乘积叫作 gradient step。学习率是一个重要的超参数。

最小二乘回归（least squares regression）

通过 L2 损失最小化进行训练的线性回归模型。

线性回归（linear regression）

对输入特征的线性连接输出连续值的一种回归模型。

logistic 回归（logisticregression）

将 sigmoid 函数应用于线性预测，在分类问题中为每个可能的离散标签值生成概率的模型。尽管 logistic 回归常用于二元分类问题，但它也用于多类别分类问题（这种情况下，logistic回归叫作“多类别 logistic 回归”或“多项式 回归”。

对数损失函数（Log Loss）

二元 logistic 回归模型中使用的损失函数。

损失（Loss）

度量模型预测与标签距离的指标，它是度量一个模型有多糟糕的指标。为了确定损失值，模型必须定义损失函数。例如，线性回归模型通常使用均方差作为损失函数，而 logistic 回归模型使用对数损失函数。

隐狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation/LDA）

潜在语义分析（Latent semantic analysis）

线性判别（Linear Discriminant Analysis/LDA）

长短期记忆（Long-Short Term Memory/LSTM）

M

机器学习（machine learning）

利用输入数据构建（训练）预测模型的项目或系统。该系统使用学习的模型对与训练数据相同分布的新数据进行有用的预测。机器学习还指与这些项目或系统相关的研究领域。

均方误差（Mean Squared Error/MSE）

每个样本的平均平方损失。MSE 可以通过平方损失除以样本数量来计算。

小批量（mini-batch）

在训练或推断的一个迭代中运行的整批样本的一个小的随机选择的子集。小批量的大小通常在10 到 1000 之间。在小批量数据上计算损失比在全部训练数据上计算损失要高效的多。

机器翻译（Machine translation/MT）

马尔可夫链蒙特卡罗方法（Markov Chain Monte Carlo/MCMC）

马尔可夫随机场（Markov Random Field）

多文档摘要（Multi-document summarization）

多层感知器（Multilayer Perceptron/MLP）

多层前馈神经网络（Multi-layer feedforward neuralnetworks）

N

NaN trap

训练过程中，如果模型中的一个数字变成了 NaN，则模型中的很多或所有其他数字最终都变成 NaN。NaN 是“Not aNumber”的缩写。

神经网络（neural network）

该模型从大脑中获取灵感，由多个层组成（其中至少有一个是隐藏层），每个层包含简单的连接单元或神经元，其后是非线性。

神经元（neuron）

神经网络中的节点，通常输入多个值，生成一个输出值。神经元通过将激活函数（非线性转换）应用到输入值的加权和来计算输出值。

归一化（normalization）

将值的实际区间转化为标准区间的过程，标准区间通常是-1 到+1 或 0 到 1。例如，假设某个特征的自然区间是 800 到 6000。通过减法和分割，你可以把那些值标准化到区间-1 到+1。参见缩放。

Numpy

Python 中提供高效数组运算的开源数学库。pandas 基于 numpy 构建。

Naive bayes（朴素贝叶斯）

Naive Bayes Classifier（朴素贝叶斯分类器）

Named entity recognition（命名实体识别）

Natural language generation/NLG（自然语言生成）

Natural language processing（自然语言处理）

Norm（范数）

O

目标（objective）

算法尝试优化的目标函数。

one-hot 编码（独热编码）（one-hotencoding）

一个稀疏向量，其中：一个元素设置为 1，所有其他的元素设置为 0。。

一对多（one-vs.-all）

给出一个有 N 个可能解决方案的分类问题，一对多解决方案包括 N 个独立的二元分类器——每个可能的结果都有一个二元分类器。例如，一个模型将样本分为动物、蔬菜或矿物，则一对多的解决方案将提供以下三种独立的二元分类器：

动物和非动物

蔬菜和非蔬菜

矿物和非矿物

过拟合（overfitting）

创建的模型与训练数据非常匹配，以至于模型无法对新数据进行正确的预测

Oversampling（过采样）

P

pandas

一种基于列的数据分析 API。很多机器学习框架，包括 TensorFlow，支持 pandas 数据结构作为输入。参见 pandas 文档。

参数（parameter）

机器学习系统自行训练的模型的变量。例如，权重是参数，它的值是机器学习系统通过连续的训练迭代逐渐学习到的。注意与超参数的区别。

性能（performance）

在软件工程中的传统含义：软件运行速度有多快／高效？

在机器学习中的含义：模型的准确率如何？即，模型的预测结果有多好？

困惑度（perplexity）

对模型完成任务的程度的一种度量指标。例如，假设你的任务是阅读用户在智能手机上输入的单词的头几个字母，并提供可能的完整单词列表。该任务的困惑度（perplexity，P）是为了列出包含用户实际想输入单词的列表你需要进行的猜测数量。

流程（pipeline）

机器学习算法的基础架构。管道包括收集数据、将数据放入训练数据文件中、训练一或多个模型，以及最终输出模型。

Principal component analysis/PCA（主成分分析）

Precision（查准率／准确率）

Prior knowledge（先验知识）

Q

Quasi Newton method（拟牛顿法）

R

召回率（recall）

回归模型（regression model）

一种输出持续值（通常是浮点数）的模型。而分类模型输出的是离散值。

正则化（regularization）

对模型复杂度的惩罚。正则化帮助防止过拟合。正则化包括不同种类：

L1 正则化

L2 正则化

dropout 正则化

early stopping（这不是正式的正则化方法，但可以高效限制过拟合）

正则化率（regularization rate）

一种标量级，用 lambda 来表示，指正则函数的相对重要性。从下面这个简化的损失公式可以看出正则化率的作用：

minimize(loss function + λ(regularization function))

提高正则化率能够降低过拟合，但可能会使模型准确率降低。

表征（represention）

将数据映射到有用特征的过程。

受试者工作特征曲线（receiver operatingcharacteristic/ROC Curve）

反映在不同的分类阈值上，真正类率和假正类率的比值的曲线。参见 AUC。

Recurrent Neural Network（循环神经网络）

Recursive neural network（递归神经网络）

Reinforcement learning/RL（强化学习）

Re-sampling（重采样法）

Representation learning（表征学习）

Random Forest Algorithm（随机森林算法）

S

缩放（scaling）

特征工程中常用的操作，用于控制特征值区间，使之与数据集中其他特征的区间匹配。例如，假设你想使数据集中所有的浮点特征的区间为 0 到 1。给定一个特征区间是 0 到 500，那么你可以通过将每个值除以 500，缩放特征值区间。还可参见正则化。

scikit-learn

一种流行的开源机器学习平台。网址：www.scikit-learn.org。

序列模型（sequence model）

输入具有序列依赖性的模型。例如，根据之前观看过的视频序列对下一个视频进行预测。

Sigmoid 函数（sigmoid function）

softmax

为多类别分类模型中每个可能的类提供概率的函数。概率加起来的总和是 1.0。例如，softmax 可能检测到某个图像是一只狗的概率为 0.9，是一只猫的概率为 0.08，是一匹马的概率为 0.02。（也叫作 full softmax）。

结构风险最小化（structural risk minimization/SRM）

这种算法平衡两个目标：

构建预测性最强的模型（如最低损失）。

使模型尽量保持简单（如强正则化）。

比如，在训练集上的损失最小化 + 正则化的模型函数就是结构风险最小化算法。更多信息，参见 http://www.svms.org/srm/。可与经验风险最小化对照阅读。

监督式机器学习（supervised machine learning）

利用输入数据及其对应标签来训练模型。监督式机器学习类似学生通过研究问题和对应答案进行学习。在掌握问题和答案之间的映射之后，学生就可以提供同样主题的新问题的答案了。可与非监督机器学习对照阅读。

Similarity measure（相似度度量）

Singular Value Decomposition（奇异值分解）

Soft margin（软间隔）

Soft margin maximization（软间隔最大化）

Support Vector Machine/SVM（支持向量机）

T

张量（tensor）

TensorFlow 项目的主要数据结构。张量是 N 维数据结构（N 的值很大），经常是标量、向量或矩阵。张量可以包括整数、浮点或字符串值。

Transfer learning（迁移学习）

U

无标签样本（unlabeled example）

包含特征但没有标签的样本。无标签样本是推断的输入。在半监督学习和无监督学习的训练过程中，通常使用无标签样本。

无监督机器学习（unsupervised machine learning）

训练一个模型寻找数据集（通常是无标签数据集）中的模式。无监督机器学习最常用于将数据分成几组类似的样本。无监督机器学习的另一个例子是主成分分析（principal componentanalysis，PCA）

W

Word embedding（词嵌入）

Word sense disambiguation（词义消歧）

❸ 怎么使用Python中Pandas库Resample，实现重采样，完成线性插值

#python中的pandas库主要有DataFrame和Series类(面向对象的的语言更愿意叫类) DataFrame也就是
#数据框(主要是借鉴R里面的data.frame)，Series也就是序列 ，pandas底层是c写的 性能很棒，有大神
#做过测试 处理亿级别的数据没问题，起性能可以跟同等配置的sas媲美
#DataFrame索引 df.loc是标签选取操作，df.iloc是位置切片操作
print(df[['row_names','Rape']])
df['行标签']
df.loc[行标签,列标签]
print(df.loc[0:2,['Rape','Murder']])
df.iloc[行位置,列位置]
df.iloc[1,1]#选取第二行，第二列的值，返回的为单个值
df.iloc[0,2],:]#选取第一行及第三行的数据
df.iloc[0:2,:]#选取第一行到第三行（不包含）的数据
df.iloc[:,1]#选取所有记录的第一列的值，返回的为一个Series
df.iloc[1,:]#选取第一行数据，返回的为一个Series
print(df.ix[1,1]) # 更广义的切片方式是使用.ix，它自动根据你给到的索引类型判断是使用位置还是标签进行切片
print(df.ix[0:2])
#DataFrame根据条件选取子集 类似于sas里面if、where ,R里面的subset之类的函数
df[df.Murder>13]
df[(df.Murder>10)&(df.Rape>30)]
df[df.sex==u'男']
#重命名 相当于sas里面的rename R软件中reshape包的中的rename
df.rename(columns={'A':'A_rename'})
df.rename(index={1:'other'})
#删除列 相当于sas中的drop R软件中的test['col']<-null
df.drop(['a','b'],axis=1) or del df[['a','b']]
#排序 相当于sas里面的sort R软件里面的df[order(x),]
df.sort(columns='C') #行排序 y轴上
df.sort(axis=1) #各个列之间位置排序 x轴上
#数据描述 相当于sas中proc menas R软件里面的summary
df.describe()
#生成新的一列 跟R里面有点类似
df['new_columns']=df['columns']
df.insert(1,'new_columns',df['B']) #效率最高
df.join(Series(df['columns'],name='new_columns'))
#列上面的追加 相当于sas中的append R里面cbind()
df.append(df1,ignore_index=True)
pd.concat([df,df1],ignore_index=True)
#最经典的join 跟sas和R里面的merge类似 跟sql里面的各种join对照
merge()
#删除重行 跟sas里面nokey R里面的which(!plicated(df[])类似
df.drop_plicated()
#获取最大值 最小值的位置 有点类似矩阵里面的方法
df.idxmin(axis=0 ) df.idxmax(axis=1) 0和1有什么不同 自己摸索去
#读取外部数据跟sas的proc import R里面的read.csv等类似
read_excel() read_csv() read_hdf5() 等
与之相反的是df.to_excel() df.to_ecv()
#缺失值处理 个人觉得pandas中缺失值处理比sas和R方便多了
df.fillna(9999) #用9999填充
#链接数据库 不多说 pandas里面主要用 MySQLdb
import MySQLdb
conn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="",db="mysql",use_unicode=True,charset="utf8")
read_sql() #很经典
#写数据进数据库
df.to_sql('hbase_visit',con, flavor="mysql", if_exists='replace', index=False)
#groupby 跟sas里面的中的by R软件中dplyr包中的group_by sql里面的group by功能是一样的 这里不多说
#求哑变量
miper=pd.get_mmies(df['key'])
df['key'].join(mpier)
#透视表 和交叉表 跟sas里面的proc freq步类似 R里面的aggrate和cast函数类似
pd.pivot_table()
pd.crosstab()
#聚合函数经常跟group by一起组合用
df.groupby('sex').agg({'height':['mean','sum'],'weight':['count','min']})

#数据查询过滤

test.query("0.2
将STK_ID中的值过滤出来
stk_list = ['600809','600141','600329']中的全部记录过滤出来，命令是：rpt[rpt['STK_ID'].isin(stk_list)].
将dataframe中，某列进行清洗的命令
删除换行符：misc['proct_desc'] = misc['proct_desc'].str.replace('\n', '')
删除字符串前后空格：df["Make"] = df["Make"].map(str.strip)
如果用模糊匹配的话，命令是：
rpt[rpt['STK_ID'].str.contains(r'^600[0-9]{3}$')]

对dataframe中元素，进行类型转换

df['2nd'] = df['2nd'].str.replace(',','').astype(int) df['CTR'] = df['CTR'].str.replace('%','').astype(np.float64)

#时间变换 主要依赖于datemie 和time两个包
http://www.2cto.com/kf/201401/276088.html
#其他的一些技巧
df2[df2['A'].map(lambda x:x.startswith('61'))] #筛选出以61开头的数据
df2["Author"].str.replace("<.+>", "").head() #replace("<.+>", "")表示将字符串中以”<”开头;以”>”结束的任意子串替换为空字符串
commits = df2["Name"].head(15)
print commits.unique(), len(commits.unique()) #获的NAME的不同个数，类似于sql里面count(distinct name)
#pandas中最核心 最经典的函数apply map applymap

❹ 急！！！！如何通过python制作一个简单的录音机,录制自己的声音采用8k采样,16位量化编码,观察其数值

#我可以帮你写一段代码，能够录音形成wav文件，不过要分析录音文件的波形，你可以另外找#工具，比如cooledit，也很方便。
fromsysimportbyteorder
fromarrayimportarray
fromstructimportpack

importpyaudio
importwave

THRESHOLD=500
CHUNK_SIZE=1024
FORMAT=pyaudio.paInt16
RATE=44100

defis_silent(snd_data):
埋物"Returns'True'ifbelowthe'silent'threshold"
returnmax(snd_data)<THRESHOLD

defnormalize(snd_data):
"Averagethevolumeout"
MAXIMUM=16384
times=float(MAXIMUM)/max(abs(i)foriinsnd_data)

r=array('h')
foriinsnd_data:
r.append(int(i*times))
returnr

deftrim(snd_data):
""
def_trim(snd_data):
snd_started=False
r=array('h')

foriinsnd_data:
燃漏ifnotsnd_startedandabs(i)>THRESHOLD:
snd_started=True
r.append(i)

皮液烂elifsnd_started:
r.append(i)
returnr

#Trimtotheleft
snd_data=_trim(snd_data)

#Trimtotheright
snd_data.reverse()
snd_data=_trim(snd_data)
snd_data.reverse()
returnsnd_data

defadd_silence(snd_data,seconds):
"Addsilencetothestartandendof'snd_data'oflength'seconds'(float)"
r=array('h',[0foriinxrange(int(seconds*RATE))])
r.extend(snd_data)
r.extend([0foriinxrange(int(seconds*RATE))])
returnr

defrecord():
"""

.

Normalizestheaudio,trimssilencefromthe
startandend,andpadswith0.5secondsof

itwithoutgettingchoppedoff.
"""
p=pyaudio.PyAudio()
stream=p.open(format=FORMAT,channels=1,rate=RATE,
input=True,output=True,
frames_per_buffer=CHUNK_SIZE)

num_silent=0
snd_started=False

r=array('h')

while1:
#littleendian,signedshort
snd_data=array('h',stream.read(CHUNK_SIZE))
ifbyteorder=='big':
snd_data.byteswap()
r.extend(snd_data)

silent=is_silent(snd_data)

ifsilentandsnd_started:
num_silent+=1
elifnotsilentandnotsnd_started:
snd_started=True

ifsnd_startedandnum_silent>30:
break

sample_width=p.get_sample_size(FORMAT)
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()

r=normalize(r)
r=trim(r)
r=add_silence(r,0.5)
returnsample_width,r

defrecord_to_file(path):
"'path'"
sample_width,data=record()
data=pack('<'+('h'*len(data)),*data)

wf=wave.open(path,'wb')
wf.setnchannels(1)
wf.setsampwidth(sample_width)
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(data)
wf.close()

if__name__=='__main__':
print("")
record_to_file('demo.wav')
print("done-resultwrittentodemo.wav")

❺ 【小项目-1】用Python进行人声伴奏分离和音乐特征提取

比如采样率为22050，音频文件有36s，那么x为长度为22050*36=793800的float。

用到了python库 Spleeter
抽象地了解下原理吧
参考文章是这篇：Spleeter: a fast and efficient music source separation tool with pre-trained models
原理文章是这篇 SINGING VOICE SEPARATION: A STUDY ON TRAINING DATA
粗略扫了一眼，原理主要是用U-Net进行分割，然后这个Python工具主要是利用了一个pre-trained的闭乱model。

参考链接：机器之心的一篇文章

纵轴表示频率（从0到10kHz），横轴表示剪辑的时间。由于我们看到所有动作都发生在频谱的底部，我们可以将频率轴转换为对数轴。

可以对频率取对数。

感觉这个参数蛮有意思的

整个频谱被投影到12个区间，代表音乐八度音的12个不同的半音（或色度）， librosa.feature.chroma_stft 用于计算。

先对音频进行短时傅里叶变换

其中每行存储一个窗口的STFT，大小为1025*1551

这里要注意理解怎么基于stft的结果来画频谱图

没太了解，感觉就大概知道有这么吵态孝个量可以用到就行。

librosa.feature.spectral_centroid 计算信号中每帧的光谱质心：

1. 先理解连续傅里叶变换

2. 再理解离散傅里叶变换
对连续函数进行离散采样

3. 最后进入短时傅里叶变换升稿
是先把一个函数和窗函数进行相乘，然后再进行一维的傅里叶变换。并通过窗函数的滑动得到一系列的傅里叶变换结果，将这些结果竖着排开得到一个二维的表象。

❻ 用Python做一个网站，照片生成漫画头像，有这个网站就够了。

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对于动漫，大家一定都不陌生，我周围的不少单身码农都是动漫迷。我也是一个资深动漫迷，动漫里面有好多漂亮的小姐姐，比如斗破苍穹的美杜莎，云韵，萧薰儿，天行九歌里面紫女，焰灵姬。当然女孩也有自己的动漫情怀，部门里面还有小姐姐喜欢cosplay呢~~

于是乎我想既然Python无所不能，不如用Python做一个小程序帮小姐姐的头像转成漫画，以后也可以搭讪一下部门的小姐姐，吹嘘一把！哈哈，想想都幸福，于是熬了一夜，总于完成了这个小程序。

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首先，我们来看一下，漫画和我们的照片的区别，如下图所示：

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图片转漫画——减少色彩

图片转漫画——减少色彩
有了上述的两个细节的描述，我们接下来的程序，也将围绕着这两点进行展开。

其对应的程序入下图所示：

上述程序中，我们需要注意的一点就是对于输入的图片我们必须要调整图片尺寸为4的整数倍，因为在金字塔下采样的过程中，图片会默认降到原先尺寸的1/4大小，如果无法除尽的话，程序会自动向上取整，这样的话，我们上采样之后，模糊的图片和最初输入的图片在分辨率上会有些许的差别，这样会使后面的程序保存。

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完成了上面几步之后，我们接着要进行增强轮廓了。我们的程序如下图所示：

上述的程序中，我们利用opencv的自适应阈值函数来分割轮廓，然后将我们的轮廓图片和模糊后的图片按照轮廓图片的数值进行与操作，最终得到我们的漫画图片。

以上便是程序的核心部分，接下来我们用Python里面的着名框架flask程序做一个简单额网站页面。

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对于flask程序，想必大家或多或少都有一定的了解，我们所使用的flask程序非常简单，我简单的说一下思路和步骤：

❼ 利用Python进行数据分析(9)-重采样resample和频率转换

Python-for-data-重新采样和频率转换

重新采样指的是将时尺耐间序列从一个频率转换到另一个频率的过程。

但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种

pandas中使用resample方法来实现频率转换，下面是resample方法的参数详解：

将数据聚合到一个规则的低频上，例如将时间转换为每个月，"M"或者"BM"，将数据分成一个月的时间间隔。

每个间隔是半闭合的，一个数据只能属于一个时间间隔。时间间隔的并集必须是整个时间帧

默认情况下，左箱体边界是包含的。00:00的值是00：00到00：05间隔内的值

产生的时间序列按照每个箱体左边的时间戳被标记。

传递<span class="mark">label="right"</span>可以使用右箱体边界标记时间序列

向loffset参数传递字符串或者日期偏置

在金融数据中，为每个数据桶计算4个值是常见知困物的问题：

通过<span class="girk">ohlc聚合函数</span>能够得到四种聚合值列的DF数据

低频搭液转到高频的时候会形成缺失值

ffill() ：使用前面的值填充， limit 限制填充的次数

❽ 利用python和麦克风进行语音数据采集的流程

使用 Python 和麦克风进行语音数据采集的流程可能包括以下步骤：

• 安装并导入相应的库：需要安友老装并导入 PyAudio 库，这个库可以让你在 Python 中野基操作麦克风。

• 打开麦克风：使用 PyAudio 库打开麦克风，并设置采样率，采样位数等参数。

• 开始录音：颂告谨使用 PyAudio 库的 read 方法从麦克风中读取语音数据。

• 存储数据：使用 Python 的文件操作函数将读取到的语音数据存储到本地磁盘上。

• 关闭麦克风：使用 PyAudio 库关闭麦克风。

• 处理数据:在结束采集之后可以对音频数据进行处理，比如语音识别，语音合成,语音压缩等.

注意：请确保在你的系统中已经安装好了麦克风驱动，并且在 Python 代码中有足够的权限访问麦克风。

❾ PYTHON语言如何取到声音的频率（其他语言也可行）

先得到时域信号，然后做傅立叶变换，得到频谱。
感觉题主可能对python比较熟悉？那就别换语言了。稍微网络谷歌以下肯定能找到python的傅立叶变换的库。

❿ random sample 与random samples有什么不同吗

sample是样本 样品的意思 random是随意的随机的的意思 一个是名字一个是形容词