小编hro*_*okr的帖子

我试图用python过滤嘈杂的心率信号.因为心率不应该是每分钟约220次心跳,我想过滤掉220bpm以上的所有噪音.我将220 /分钟转换为3.66666666赫兹,然后将赫兹转换为rad/s得到23.0383461 rad/sec.

采集数据的芯片采样频率为30Hz,因此我将其转换为rad/s,得到188.495559 rad/s.

在线查找了一些东西之后,我发现了一些带通滤波器的功能,我想把它变成低通.这是带通代码的链接,所以我将其转换为:

from scipy.signal import butter, lfilter
from scipy.signal import freqs

def butter_lowpass(cutOff, fs, order=5):
    nyq = 0.5 * fs
    normalCutoff = cutOff / nyq
    b, a = butter(order, normalCutoff, btype='low', analog = True)
    return b, a

def butter_lowpass_filter(data, cutOff, fs, order=4):
    b, a = butter_lowpass(cutOff, fs, order=order)
    y = lfilter(b, a, data)
    return y

cutOff = 23.1 #cutoff frequency in rad/s
fs = 188.495559 #sampling frequency in rad/s
order = 20 #order of …

我已经为 100 GB 大小的 522 个 gzip 文件运行了以下代码，解压缩后，它将是大约 320 GB 数据和 protobuf 格式的数据，并将输出写入 GCS。我已经使用 n1 标准机器和区域进行输入，输出都得到了照顾，工作花费了我大约 17 美元，这是半小时的数据，所以我真的很需要在这里做一些成本优化。

我从下面的查询中得到的成本

SELECT l.value AS JobID,  ROUND(SUM(cost),3) AS JobCost 
FROM `PROJECT.gcp_billing_data.gcp_billing_export_v1_{}` bill, 
UNNEST(bill.labels) l
WHERE service.description = 'Cloud Dataflow' and l.key = 'goog-dataflow-job-id' and 
extract(date from _PARTITIONTIME) > "2020-12-31"
GROUP BY 1

完整代码

  import time
  import sys
  import argparse
  import apache_beam as beam
  from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions
  from apache_beam.options.pipeline_options import SetupOptions
  import csv
  import base64
  from google.protobuf import timestamp_pb2
  from google.protobuf.json_format import MessageToDict …

我是tmux的新手并试图理解它的配置.我已经开始查看一些预先存在的.tmux.conf文件以及我能找到的任何文档,但它仍然让我对这些标志感到疑惑.到目前为止我见过以下内容:

来自tmux上的ArchWiki条目的一些示例

set -g prefix C-a  
set -ga terminal-overrides ",xterm-termite:Tc"
set-option -g xterm-keys on

和.tmux.conf文件中的一行

set-window-option -g

标志是什么意思,当一个标志一个标志优于另一个标志时,是否有任何特殊情况？

我如何在 pandas 或 numpy 中获取一列列表的唯一值，以便第二列来自

会导致'action', 'crime', 'drama'.

我能想出的最接近（但非功能性）的解决方案是：

 genres = data['Genre'].unique()

但这可以预见地导致 TypeError 说明列表如何不可散列。

TypeError: unhashable type: 'list'

Set 似乎是个好主意，但是

genres = data.apply(set(), columns=['Genre'], axis=1)

但也会导致 TypeError: set() takes no keyword arguments

我正在构建一个使用 API 令牌和密钥来访问服务的系统，但存储它们的最佳位置在哪里？我想在不推送令牌的情况下将代码推送到 GitHub。

目前，我将它们放在一个名为的空白文件中Constants.py，并在主 python 文件中导入Constants.py.

API_KEY_SERVICE = "ABC123ABC"

主要.py：

import Constants
service_key = Constants.API_KEY_SENDGRID

我正在尝试制作一个基本的计算器，但我遇到的问题是如何输出文本？我如何做到这一点，当我点击加它允许我添加或者如果我点击分割它允许我划分并在我的屏幕上的黄色部分显示输出

这就是我现在所拥有的。你可以运行它；没有什么特别的。我的问题是我怎样才能让计算器做到这样，当我点击加号然后去添加数字时，它允许我添加或当我点击除法时，它允许我划分我的数字并在屏幕上显示输出？

import pygame,math
pygame.init()

window_height = 500
window_width = 500
window  = pygame.display.set_mode((window_height,window_width))

    # the buttons for the shop MENU
class button():
    def __init__(self, color, x,y,width,height, text=''):
        self.color = color
        self.x = x
        self.y = y
        self.width = width
        self.height = height
        self.text = text
        self.over = False

    def draw(self,window,outline=None):
                #Call this method to draw the button on the screen
        if outline:
            pygame.draw.rect(window, outline, (self.x-2,self.y-2,self.width+4,self.height+4),0)
                    
        pygame.draw.rect(window, self.color, (self.x,self.y,self.width,self.height),0)
                
        if self.text != '':
            font = pygame.font.SysFont('comicsans', 60)
            text = …

我有一个示例数据集（pd.read_clipboard(sep=\'\\s\\s+\') 读入 pandas）：

    reference   Latitude    Longitude   year    subreg  dot_size\ndate                        \n1984-08-05  1985-12     24.033333   59.916667   1984    62  80\n1984-08-02  1985-11     22.316667   91.716667   1984    62  80\n1984-07-30  1985-10     6.266667    3.183333    1984    62  80\n1984-05-12  1985-9  1.816667    3.200000    1984    93  80\n1983-04-10  1985-8  6.983333    -58.033333  1983    93  80\n1983-03-02  1985-7  4.133333    6.950000    1983    57  80\n1981-04-10  1985-1  13.500000   42.716667   1981    22  80\n1980-02-13  1985-5  16.541667   111.241667  1980    51  80\n

我使用 Plotly express 在 scatter_geo 上绘制了它

subreg = df[\'subreg\']\npx.scatter_geo(df, lat=df[\'Latitude\'], lon=df[\'Longitude\'], color=\'subreg\', height=600)\n

但我发现这些点太小，无法有效阅读，尤其是地图白色部分上的四个黄点。

我尝试了一些技巧来改变大小，例如，df[\'dot_size\'] …

github中的各种颜色条代表什么？

我对使用python进行函数式编程感兴趣，并且正在阅读Mary Rose Cook的博客文章函数式编程的实用介绍。

显然，它是用python 2编写的，如下所示：

name_lengths = map(len, ["Mary", "Isla", "Sam"])

print name_lengths
# => [4, 4, 3]

在Python 3中产生以下结果：

<map object at 0x100b87a20>

我有两个问题：

1. 为什么会这样呢？
2. 除了将地图对象转换为列表然后使用numpy之外，还有其他解决方案吗？