Python
如何在MDF文件中使用asammdf（Python）添加字符串信号
我正在用一个来自pandas数据框的时间序列数据创建一个mdf文件。我有一些字符串通道，不确定怎么添加，运行下面的代码会报错。 data = { "GLOBAL_TIME": [1, 2, 3, 4, 5], "INT_SIGNAL": [10, 20, 30, 40, 50], "FLOAT_SIGNAL": [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5], "STRING_SIGNAL": ["a", "a", "a", "a", "a"], } df_test2 = pd.DataFrame(d
在Python中如何可视化一个密集但存在缺口且带有尖峰的时间序列？
我有一个传感器时间序列，具有以下特征： 约250,000个数据点，在高采样率下，覆盖约12小时 约11个连续片段，之间有 30-40分钟的间隙（传感器周期性离线） 信号的中位数约为70，但存在 尖锐的峰值达到500以上 我需要 按强度对点进行颜色编码（低于中位数、1-2倍中位数、高于2倍中位数）并显示阈值线 下面是一个最小可复现实例，用于生成类似数据： """ Minimal reproducible example: visualizing a dense, gappy time series with
如何用Seaborn或 matplotlib绘制这个图？
怎么用Seaborn或 matplotlib绘制这个图？一个关键要求是代码行数大约不能超过10行（这段代码是为了放进书里，读者不应需要具备matplotlib的博士级知识），并且图例应出现在图下方——似乎是个很简单的请求。 import polars as pl from plotnine import ggplot, geom_line, theme, aes plot_data = pl.from_repr(""" ┌────────┬───────────────┬───────────┐ │ re
在Odoo 18中删除或修改原生的onchange方法
在它的某个模块里，Odoo有这样一个小小的onchange方法，它让我的操作变得很复杂，因为这并不是我的业务逻辑所需要的，我正在尝试消除它的行为。 @api.onchange('street', 'zip', 'city', 'state_id', 'country_id') def _delete_coordinates(self): self.partner_latitude = False self.partner_longitude = False 我已经这样做了，但该方法仍在被执行。 @api.
如何使用pythonOCC从 GLB文件中读取自定义数据（包括extras与用户数据）
我正在使用pythonOCC将一个3D模型导出为GLB格式。在导出过程中，我在每个面上使用 TDataStd_NamedData 存储自定义元数据： ... user_data = TDataStd_NamedData.Set(some_shape_label) user_data.SetString("some_variable", str(value)) .... 这会在每个GLB节点上正确地保存为 extras。 现在，当我尝试使用 RWGltf_CafReader 和 TDataStd_Named
从JSON解析为字典
我有一些看起来像这样的json： "lines": { "0010": { "ProvCountyCode": "047", "ProvNo": "770887", "ParNonparCode": "K", "ParNonparCode2": "K", }, "0020" { "ProvCountyCode": "047", "ProvNo": "0888", "ParNonparCode": "K", "ParNonparCode2": "K", }, ... Visual Studio (C#) 的
能否用ProcessBuilder从一个.py脚本启动一个进程？
作为我正在做的某些课程作业的一部分，我需要使用ProcessBuilder来模拟操作系统的进程调度器——将Python脚本作为进程。问题在于，我无法让ProcessBuilder将 .py识别为一个有效的应用程序文件。 当我独立尝试该文件路径时，即 ... = new ProcessBuilder(processPath);，我会收到一个IOException，提示该文件不是一个有效的Win32应用程序。 当我在文件路径后跟随一个 "python" 参数时，即 new ProcessBuilder(pro
如何在Python中通过装饰器模式为递归算法实现记忆化？
我在学习 动态规划，并实现了一个递归算法来解决“爬楼梯”问题（本质上是在寻找第N 个斐波那契数）。 基本的递归版本对较小的输入还可以工作，但当 $N > 35$ 时，由于冗余计算，速度会变得极慢。我知道可以使用 记忆化 来优化它，但我想把算法的核心逻辑保持得“干净”，不把缓存逻辑与计算逻辑混在一起。 我做过的研究： 我发现 functools.lru_cache 在Python中存在，它能完美解决这个问题。 但出于教育目的，我想实现我自己的 装饰器（Decorator），以理解它背后的 架构模式（Arch
Flask动态构建的表单到底是怎么回事？如何处理name属性？
我搭建了一个网页，它动态创建一个输入字段组成的表单，字段名总是不同。 通过调整每个输入字段的name属性，我实现了让值与名称一一对应。于是当把表单发送给Python时，我可以把名称拆分出来，并把名称与值关联起来。 然而，在WTForms下实现这点比较困难。 下面是由JavaScript生成的。名称由slots-(index) 组成，这在 'FieldList' 中会被使用，后缀为 unique_info_x。
用于mpv的新conda环境仍然报错ModuleNotFoundError
我为conda-forge::mpv包创建了一个新的conda环境，结果如下： (media) igor@XPS-13:~/Development/pymedia$ conda create -n pymedia conda-forge::mpv - defaults - conda-forge Platform: linux-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: done ## Package
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