Python无法调用第三方库

网页链接 换国内源，避免国外的网速不好，造成下载较大库时出错

其实完全没必要用conda，用自带的pip就可以了，不算麻烦。

百度搜pip更换源，按步骤《更换国内的镜像源》 

pip install numpy 

pip install pandas

pip install matplotlib

这三个库是数据分析、数据可视化相关的库按需下载就可以

您好，关于STS节点无法生成的问题，可能有以下几种原因：

1 网络问题：STS节点需要连接到网络才能生成，如果您的网络连接不稳定或者存在其他问题，可能会导致节点无法生成。

2 硬件问题：STS节点需要一定的硬件资源才能生成，如果您的设备性能不足或者存在其他硬件问题，可能会导致节点无法生成。

3 软件问题：STS节点需要正确的软件配置才能生成，如果您的软件配置有误或者存在其他软件问题，可能会导致节点无法生成。

针对以上问题，您可以尝试以下解决方法：

1 检查网络连接是否正常，尝试重新连接网络或者更换网络环境。

2 检查设备硬件是否符合要求，尝试升级硬件或者更换设备。

3 检查软件配置是否正确，尝试重新配置软件或者升级软件版本。

如果以上方法都无法解决问题，建议您联系STS官方客服或者技术支持人员，获取更专业的帮助和支持。

专门有这方面的程序：将横断面测量坐标转换为平距和高差程序，此程序特点是外业测量横断面点时可以任意测量，只要不漏断面点就行了，无需严格考虑每个断面点的测量顺序，以减少外业测量的麻烦。外业测量完成后，将测量的断面点坐标用展点程序(ZD)展绘到cad图中，再用tqdm和dmpj程序即可快速转换出每个横断面的平距和高差数据格式，常用于一些软件用平距和高差数据来绘制横断面图。分别介绍如下：

1、展点号程序(ZD)，适用各种数据格式进行cad展点。演示如下：

2、用“图内按顺序提取每个断面坐标程序(TQDM)”，按顺序依次提取每个横断面坐标数据。增加对已处理的断面点改变颜色，以区分哪些处理哪些没处理。演示如下：

3、将TQDM提取的断面坐标数据转换成平距和高差程序(DMPJ)，有6种数据格式可以选择，以满足不同客户的要求。演示如下：

import os

import numpy as np

from tqdm import tqdm #进度条

from glob import glob

from scipy import ndimage

from keraspreprocessingimage import ImageDataGeneratior

import keras

img_size = 255 # 自行更改

train_path = r'D:\CVML\Project\Heartchallenge_sound\Peter_HeartSound\Train_Valid_Test\train'

num_train = len( glob (train_path + r'jpg') ) #数量

x_train = npzeros( (num_train, img_size, img_size, 3), dtype=npuint8) #训练集

y_train = npzeros( (num_train,), dtype=npuint8) #训练集label

i=0

for img_path in tqdm( glob(train_path + r'jpg) ):

datagen = ImageDataGenerator(rescale = 10/2550, featurewise_center = True, featurewise_std_normalization= True)

datagenfit(x_train) #预处理

待解决问题： 如何输入？？

Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐 *** 作。

1 基本使用：创建DataFrame DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会d出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的 *** 作，要写的code也更少。

说了一大堆它的好处，要实际感触还得动手码代码。首要的任务就是创建一个DataFrame，它有几种创建方式：

（1）列表，序列(pandasSeries), numpyndarray的字典

二维numpyndarray

别的DataFrame

结构化的记录(structured arrays)

（2）其中，二维ndarray创建DataFrame，代码敲得最少：

import pandas as pd

import numpy as np

df = pdDataFrame(nprandomrandn(10, 4))

df

0 1 2 3

0 0927474 0127571 1655908 0570818

1 -0425084 -0382933 0468073 -0862898

2 -1602712 -0225793 -0688641 1167477

3 -1771992 -0692575 -0693494 -1063697

4 -0456724 0371165 1883742 -0344189

5 1024734 0647224 1134449 0266797

6 1247507 0114464 2271932 -0682767

7 -0190627 -0096997 -0204778 -0440155

8 -0471289 -1025644 -0741181 -1707240

9 -0172242 0702187 -1138795 -0112005

（3）通过describe方法，可以对df中的数据有个大概的了解：

dfdescribe()

0 1 2 3

count 10000000 10000000 10000000 10000000

mean -0189096 -0046133 0394722 -0320786

std 1027134 0557420 1258019 0837497

min -1771992 -1025644 -1138795 -1707240

25% -0467648 -0343648 -0692281 -0817865

50% -0307856 0008734 0131648 -0392172

75% 0652545 0310266 1525543 0172096

max 1247507 0702187 2271932 1167477

2 改变cell。

3 group by。

4 读写文件。

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