Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
Большое спасибо @panxy0826 за открытость, часть этого Tool была взята и модифицирована от данного автора.
Если ваши навыки программирования слабые, а понимание Python недостаточное, то не рекомендуется использовать этот проект. Код этого проекта не был тщательно протестирован, поэтому нет гарантии его универсальности. Если вы сделали структурные изменения в этом проекте, обязательно сообщите мне, чтобы я мог сделать соответствующие изменения.
# Импортировать pandas для чтения данных
import pandas as pd
import numpy as np
# Чтение данных
data = pd.read_csv("./data/peach_spectra_brix.csv")
# m * n
print("Матрица данных data.shape:", data.shape)
# 50 образцов, 600 волновых диапазонов, первая колонка - уровень сахара в персиках, её следует отделить
X = data.values[:, 1:]
```### 2. Отображение данных
```python
from pretreatment import Pretreatment as pre
p = pre()
# Этот метод создан для быстрого примера
# Пример тестирования, имя файла, начальная точка диапазона волн, шаг
p.PlotSpectrum(X, 'Пример', 0, 5).show()
## Для обеспечения правильного отображения данных, пожалуйста, преобразуйте матрицу в формат numpy.ndarray
type(X)
### 3. Предварительная обработка данных
msc = p.msc(X)
p.PlotSpectrum(msc, 'msc', 0, 5).show()
snv = p.snv(X)
p.PlotSpectrum(snv, 'snv', 0, 5).show()
# Эти параметры даны как пример, подробное описание будет далее
sg = p.SG(X, 4 * 5 + 1, 2 * 3, 2)
p.PlotSpectrum(sg, 'sg', 0, 5).show()
#### Скользящее среднее move_avg
move_avg = p.move_avg(X)
p.PlotSpectrum(move_avg, 'move_avg', 0, 5).show()
D1
D1 = p.D1(X)
p.PlotSpectrum(D1, 'D1', 0, 5).show()
D2
D2 = p.D2(X)
p.PlotSpectrum(D2, 'D2', 0, 5).show()
wave
wave = p.wave(X)
p.PlotSpectrum(wave, 'wave', 0, 5).show()
mean_centralization
mean_centralization = p.mean_centralization(X)
p.PlotSpectrum(mean_centralization, 'mean_centralization', 0, 5).show()
standardlize
standardlize = p.standardlize(X)
p.PlotSpectrum(standardlize, 'standardlize', 0, 5).show()
max_min_normalization
max_min_normalization = p.max_min_normalization(X)
p.PlotSpectrum(max_min_normalization, 'max_min_normalization', 0, 5).show()
vector_normalization
vector_normalization = p.vector_normalization(X)
p.PlotSpectrum(vector_normalization, 'vector_normalization', 0, 5).show()
Первоначально следует указать, как использовать эти методы, а затем добавить подробное объяснение принципов их работы. Пример данных взят с nirpyresearch.com
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Комментарии ( 0 )