a = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=true)
print(a)
[('a',1),('b',23),('c',56)]list=[1,1,2,2,3]
print(list)
set1=set(list)
print(set1)
print(len(set1))
[1, 1, 2, 2, 3]
3
import ast
ast.literal_eval("[1,2,3,4]")
centroids = random.sample(data,num_clust) # data為列表，num_clust為取樣數量(1)
f['date'] = pd.to_datetime(f['date'].values, utc=true, unit='s').tz_convert(
"asia/shanghai").to_period("s")
(2)f['time'] = pd.to_datetime(f['time'].values, unit='s')
curr_time = datetime.datetime.strptime(extract_date[0][43:], '%y%m%d%h%m')list_01 = pd.dataframe(data=list01_tolastrecord[1::2]) # ：：代表每隔乙個值取一次
list_01[(list_01[0] <= gap)&(list_01[0] > gap-1)][0].count()
1）concat
data_seq = pd.dataframe(data=result_list)
classlab = pd.dataframe(data=lable)
to_write = pd.concat([data_seq,classlab],axis=1) #axis=1 按列合併
#
[f.iloc[:,1] # 取第一列
f.iloc[:,:100] # 取前100列
from pylab import mpl
mpl.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei']
mpl.rcparams['axes.unicode_minus']
fig, axes = plt.subplots(2, 1)
fig.set_size_inches(5.5, 8.5)
plt.subplots_adjust(hspace=0.4) # 設定上下間隔 wspace為左右
axes[0].bar(list(range(len(abnomal_mean_time))), sort_abnomallable)
axes[0].set_xlabel('所屬類別')
axes[0].set_title('每次房顫持續平均時長')
axes[1].bar(list(range(len(nomal_mean_time))), nomal_mean_time)
axes[1].set_xlabel('所屬類別')
axes[1].set_title('每次恢復正常持續平均時長')
plt.show()
from sklearn import metrics
cm_test = metrics.confusion_matrix(y_test, preds)
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