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  • python画图时时间重叠混乱的问题

    千次阅读 2020-02-25 20:14:14
    python画图时时间重叠混乱的问题

    python画图时时间轴重叠混乱的问题

    利用python读取csv数据后画图,发现时间轴重叠混乱,严重影响数据可视化效果,看了代码没有问题,找了好多解决办法都不行,后来对比时间轴发现数据的总个数是对的,只是有的数据重叠在一起,当时考虑是数据自动取整导致的,考虑可能是读取的dataframe对象自动取整的原因,于是用强制数据类型一行代码解决了问题,线将这个方法分享出来,希望有同样问题的大家能参考:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    df = pd.read_csv(r’testfile.csv’)
    #强制数据类型转换
    df = pd.DataFrame(df, dtype = np.foat)
    plt.plot(–)

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  • 1:将一整段音频批量切成多个小段,音频之间没有重叠部分。 from pydub import AudioSegment from pydub.utils import make_chunks audio = AudioSegment.from_file("电视剧.wav", "wav") size = 10000 #切割的...

    秒安装pydub
    pip install pydub -i https://pypi.doubanio.com/simple
    1:将一整段音频批量切成多个小段,音频之间没有重叠部分。

    from pydub import AudioSegment
    from pydub.utils import make_chunks
    
    audio = AudioSegment.from_file("电视剧.wav", "wav")
    
    size = 10000  #切割的毫秒数 10s=10000
    
    chunks = make_chunks(audio, size)  #将文件切割为10s一块
    
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        chunk_name = "dianshiju-{0}.wav".format(i)
        print(chunk_name)
        chunk.export(chunk_name, format="wav")
    
    

    2:将一整段音频批量切成多个小段,音频之间有重叠部分。

    from pydub import AudioSegment
    import numpy as np
    
    audio = AudioSegment.from_file("怠速.wav", "wav")
    audio_time = len(audio)   # 获取待切割音频的时长,单位是毫秒
    cut_parameters = np.arange(1, audio_time/1000, 2)  # np.arange()函数第一个参数为起点,第二个参数为终点,第三个参数为步长(10秒)
    start_time = int(0)  # 开始时间设为0
    for t in cut_parameters:
        stop_time = int(t * 1000)  # pydub以毫秒为单位工作
        audio_chunk = audio[start_time:stop_time]  # 音频切割按开始时间到结束时间切割
        audio_chunk.export("DAISU-{}.wav".format(int(t/2)), format="wav")  # 保存音频文件,t/2只是为了计数,根据步长改变。步长为5就写t/5
        start_time = stop_time - 1000  # 开始时间变为结束时间前1s---------也就是叠加上一段音频末尾的4s
        print('finish')
    

    视屏和程序放在一个文件夹里。
    在这里插入图片描述
    结果:在这里插入图片描述

    这里是引用
    https://blog.csdn.net/zkw_1998/article/details/109598134

    展开全文
  • 无言火: 算法–验证时间段不交叉/不重复的方法 核心得思路在于:有序区间下,下一区间得开始节点必须大于上一区间得结束节点。 解决方案:首先根据区间开始节点排序整理好,然后循环判断下一区间得开始节点是否大于...

    校验区间(闭区间)是否存在重叠所用到得算法参考:
    无言火: 算法–验证时间段不交叉/不重复的方法
    核心得思路在于:有序区间下,下一区间得开始节点必须大于上一区间得结束节点。
    解决方案:首先根据区间开始节点排序整理好,然后循环判断下一区间得开始节点是否大于上一区间的结束节点,如果小于等于则存在重叠。

    Python示例如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    def check_fun(check_list):
        """校验是否重叠"""
    
        if len(check_list) < 1:
            return False
        if len(check_list) == 1:
            return True
        
        print('check_list : ', check_list)
        # 排序
        a_list = sorted(check_list, key=lambda l: l[0])
    
        print('a_list : ', a_list)
    
        for i in range(0, len(a_list)-1):
            if a_list[i+1][0] <= a_list[i][1]:
                print('%s 与 %s 重叠!'% (str(a_list[i]), str(a_list[i+1])))
                return False
    
    
    # 定义三组样例数据
    a = [50, 150]
    b = [1, 100]
    c = [200, 1000]
    
    check_list = [a,b,c]
    res = check_fun(check_list)
    
    展开全文
  • 主要介绍了用Python展示动态规则法用以解决重叠子问题的一个棋盘游戏的示例,动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题,且耗时间往往远少于朴素解法,需要的朋友可以参考下
  • Python | 任意多边形间的重叠面积计算

    千次阅读 热门讨论 2019-10-19 23:49:03
    他说,算法搜索速度很慢,每两个物体间的重叠面积计算时间若按1s来算,300个物体需要计算将近9万次。 我说,这用计算机视觉难道不是几句话解决的嘛! (小小的嘚瑟一把,虽然做了这么久的CV,一直觉得自己一无所成,...

    简介

    跟某人讨论一个排样问题。
    他说,算法搜索速度很慢,每两个物体间的重叠面积计算时间若按1s来算,300个物体需要计算将近9万次。
    我说,这用计算机视觉难道不是几句话解决的嘛!
    (小小的嘚瑟一把,虽然做了这么久的CV,一直觉得自己一无所成,但是没想到默默的就能解决别人的问题了哈哈哈~~)

    本文档目的为:
    给定的数据为多边形的各个顶点,为N*2的矩阵,N 为多边形的顶点个数,计算任意两个多边形重叠面积计算的工具介绍及程序
    注意,并不涉及IOU的计算(虽然只是一句话的事哈哈哈)等,只是要重叠面积。

    1. shapely工具箱

    判断任意两个多边形的面积是否有交集有函数A.intersects(B)实现,若A和B有交集,返回为TRUE,若没有交集,返回为FALSE
    计算任意两个多边形的面积有函数A.intersection(B).area,输出直接为A和B的交集的面积。

    那么问题在于,如何将多边形顶点的坐标,换为组成多边形的所有内部点的坐标。
    python有个工具箱shapely。用于解决多边形有关问题。其中有个多边形填充函数Polygon.

    shapely的安装方法为:

    pip install Shapely
    

    但是不知道为什么,用该方法安装时,一直报错,后来直接从https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely (直接ctrl+F搜索shapely快速转到下载位置)下载了该文件,用地址名安装。
    在这里插入图片描述
    安装成功后,即可用下面示意的程序计算面积。

    2. 程序

    import numpy as np
    import time
    from shapely.geometry import Polygon  # 多边形
    import scipy.io as io
    
    def Cal_area_2poly(data1,data2):
        """
        任意两个图形的相交面积的计算
        :param data1: 当前物体
        :param data2: 待比较的物体
        :return: 当前物体与待比较的物体的面积交集
        """
    
        poly1 = Polygon(data1).convex_hull      # Polygon:多边形对象
        poly2 = Polygon(data2).convex_hull
    
        if not poly1.intersects(poly2):
            inter_area = 0  # 如果两四边形不相交
        else:
            inter_area = poly1.intersection(poly2).area  # 相交面积
        return inter_area
        
    data1 = []  # 带比较的第一个物体的顶点坐标
    data2 = []   #待比较的第二个物体的顶点坐标
    area = Cal_area_2poly(data1,data2)
    
    展开全文
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