resampling

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我想写一个GLSL着色器程序为每个人脸着色。我第一次尝试使用flat插值限定符激发顶点。我使用普通和位置顶点属性的平面插值，这给了我想要的固体表面的老派效果。虽然看起来渲染正确，着色器程序实际上并没有做正确的工作：光计算仍然是每个片段的基础上进行（在片段着色器），位置矢量是从引发顶点，而不是三角形的质心（右？）。是否可以应用照明式一次，到三角形的重心，然后用整个原始计算的颜色值？怎么做？

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重采样和熊猫填补丢失的数据

我有一个原始数据集，看起来像这样： df = pd.DataFrame({'speed': [66.8,67,67.1,70,69], 'time': ['2017-08-09T05:41:30.168Z', '2017-08-09T05:41:31.136Z', '2017-08-09T05:41:31.386Z', '2017-08-09T05:41:31.103Z','20

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Python的大熊猫：重新取样多元时间序列与GROUPBY

我有以下通用格式的数据，我想重新取样到30天有一系列窗口： 'customer_id','transaction_dt','product','price','units' 1,2004-01-02,thing1,25,47 1,2004-01-17,thing2,150,8 2,2004-01-29,thing2,150,25 3,2017-07-15,thing3,55,17 3,2

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熊猫数据框重新取样的ms值

熊猫菜鸟在这里。我有以下格式的文件： SET, 0, 0, 0, 6938987, 0, 4 SET, 1, 1, 6938997, 128, 0, 0 SET, 2, 4, 6938998, 145, 0, 2 SET, 0, 9, 6938998, 147, 0, 0 SET, 1, 11, 6938998, 149, 0, 0 .... SET, 1, 30, 6946103,

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重新采样熊猫数据框和列中的合并字符串

我想重新采样熊猫数据框并将不同的函数应用于不同的列。问题是我无法正确处理一个字符串的列。我想应用一个将字符串与分隔符（如“ - ”）合并的函数。这是一个数据示例： import pandas as pd import numpy as np idx = pd.date_range('2017-01-31', '2017-02-03') data=list([[1,10,"ok"],[2,20

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蒙特卡罗模拟，引导和回归中的R

我一直在使用SAS很长一段时间，现在我想翻译我的代码在R.我需要帮助做到以下几点：生成若干自举样品运行在每个样品存储在一个新的数据集的参数的线性回归模型的复制样品我编辑的代码，更清晰。我用了很多for循环，我知道并不总是推荐。这个过程非常缓慢是否有代码/软件包（例如，应用家庭功能，“caret”软件包）可以使这个非常干净的高效/快，尤其是如samplesize * bootsample

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向数据框中添加缺失的行，并将其平均分配

我使用自定义采样器函数对熊猫数据帧进行采样。这基本上是由两列组成：时间戳值我想创建一个新的数据帧的所有平均分配的日期时间（即每10分钟）来填充采样值中的缺失值（以相同频率采样）。 Shoudl我需要使用reindex方法？我试着这样做： dd = pd.date_range( start_date.astimezone(pytz.utc), end_date.ast

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不平衡数据集：过采样vs重复

我正面临机器学习任务在高度不平衡数据集。由于最小的类有很少的例子（类似2数百w.r.t到最大的20万）。我需要执行过采样（更确切地说，我会过度抽样较小的类，并且将较大的类过度抽样为例子的中间值，但这不在此问题的范围之内）。现在，我有两个选择这样做： 1）随机抽样（当然有更换的）例子从最小的类 2）重复n次的例子从最小的类任何意见是最好的方法？在此先感谢。

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日期时间采样

我有一个像这样的数据帧： rows = [['bob', '01/2017', 12], ['bob', '02/2017', 14], ['bob', '03/2017', 16], ['julia', '01/2017', 18], ['julia', '02/2017', 16], ['julia', '03/2017', 24]]

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如何在Odoo中集成api

我想整合像TSC，UPS，DHL等任何公司的订单跟踪服务请给我一些建议或最小代码。我会非常感激。我是Odoo的初学者，所以我的问题看起来很愚蠢。