python滑动窗函数_python滑动窗口函数步长可调

利用Python进行数据分析(10)-移动窗口函数

Python-for-data-移动窗口函数

本文中介绍的是 ,主要的算子是：

统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数,称之为 移动窗口函数

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

rolling算子,行为和resample和groupby类似

rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用

指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重.常用指定衰减因子的方法：使用span（跨度）

一些统计算子,例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列.

例如,金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change()

在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法.

唯一要求：该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚),例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数

请问如何用python编写滑动窗口算法?

用ActionChains这个模块里面的drag_and_drop 元素或者drag_and_drop_by_offset坐标

Python◆Appium自动化之swipe()滑动页面

app自动化测试过程中,经常会遇到滑动屏幕操作,appium框架的话我们可以使用webdriver提供的swipe()方法来对屏幕页面进行上滑、下滑、左滑、右滑操作.

swipe()方法的参数说明：

start_x：起始横坐标

start_y：起始纵坐标

end_x：结束时横坐标

end_y：结束时纵坐标

调用baseOpera.py模块中的滑动方法,向上滑动查看今日头条首页新闻,简单示意如下：

【小项目-1】用Python进行人声伴奏分离和音乐特征提取

用到了python库 Spleeter

抽象地了解下原理吧

参考文章是这篇：Spleeter: a fast and efficient music source separation tool with pre-trained models

原理文章是这篇 SINGING VOICE SEPARATION: A STUDY ON TRAINING DATA

粗略扫了一眼,原理主要是用U-Net进行分割,然后这个Python工具主要是利用了一个pre-trained的model.

参考链接：机器之心的一篇文章

纵轴表示频率（从0到10kHz）,横轴表示剪辑的时间.由于我们看到所有动作都发生在频谱的底部,我们可以将频率轴转换为对数轴.

可以对频率取对数.

感觉这个参数蛮有意思的

先对音频进行短时傅里叶变换

这里要注意理解怎么基于stft的结果来画频谱图

没太了解,感觉就大概知道有这么个量可以用到就行.

librosa.feature.spectral_centroid 计算信号中每帧的光谱质心：

① 先理解连续傅里叶变换

对连续函数进行离散采样

是先把一个函数和窗函数进行相乘,然后再进行一维的傅里叶变换.并通过窗函数的滑动得到一系列的傅里叶变换结果,将这些结果竖着排开得到一个二维的表象.

python中的滑动窗口函数：rolling().var()

滑动窗口函数,之前不知道 ,还自己写了个,,

df.rolling().sum()

df.rolling().var()

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