这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:ConvertDataURItoFilethenappendtoFormData是否可以将渲染的Canvas保存回GoogleChrome中的文件？我试过这个:canvas.getAsFile('foo.jpg','image/jpeg')不起作用。这只适用于Firefox:canvas.mozGetAsFile('foo.jpg')当然，我可以而且可能只会将原始base64编码字符串发送到服务器并在那里对其进行解码。但如果可以在客户端进行，我更愿意在客户端进行。

假设我有一个10,000pt的向量，我想取一个只有100个对数间隔点的切片。我想要一个函数来给我索引的整数值。这是一个简单的解决方案，只需使用around+logspace，然后摆脱重复项。defgenLogSpace(array_size,num):lspace=around(logspace(0,log10(array_size),num)).astype(uint64)returnarray(sorted(set(lspace.tolist())))-1ls=genLogspace(1e4,100)printls.size>>84printlsarray([0,1,2,3,4,5

假设我有一个10,000pt的向量，我想取一个只有100个对数间隔点的切片。我想要一个函数来给我索引的整数值。这是一个简单的解决方案，只需使用around+logspace，然后摆脱重复项。defgenLogSpace(array_size,num):lspace=around(logspace(0,log10(array_size),num)).astype(uint64)returnarray(sorted(set(lspace.tolist())))-1ls=genLogspace(1e4,100)printls.size>>84printlsarray([0,1,2,3,4,5

我有一个想要下采样的一维numpy数组。如果下采样栅格不能完全拟合数据，则可以使用以下任何一种方法:重叠下采样间隔将最后剩余的任意数量的值转换为单独的下采样值插值以适应栅格基本上如果我有12621并且我将采样率降低了3倍，以下所有情况都可以:3331.5或者任何插值在这里给我的东西。我只是在寻找最快/最简单的方法。我找到了scipy.signal.decimate，但这听起来像是抽取这些值(根据需要取出它们，只在X中留下一个)。scipy.signal.resample似乎有正确的名字，但我不明白他们在描述中的整个傅立叶事件的去向。我的信号不是特别周期性。你能帮我一下吗？这似乎是一项非

我有一个想要下采样的一维numpy数组。如果下采样栅格不能完全拟合数据，则可以使用以下任何一种方法:重叠下采样间隔将最后剩余的任意数量的值转换为单独的下采样值插值以适应栅格基本上如果我有12621并且我将采样率降低了3倍，以下所有情况都可以:3331.5或者任何插值在这里给我的东西。我只是在寻找最快/最简单的方法。我找到了scipy.signal.decimate，但这听起来像是抽取这些值(根据需要取出它们，只在X中留下一个)。scipy.signal.resample似乎有正确的名字，但我不明白他们在描述中的整个傅立叶事件的去向。我的信号不是特别周期性。你能帮我一下吗？这似乎是一项非

我了解，使用一列数据对Pandas中的时间序列数据进行OHLC重新采样将完美运行，例如在以下数据帧上:>>dfctimeopenbid14436540001.1170014436540601.11700...df['ctime']=pd.to_datetime(df['ctime'],unit='s')df=df.set_index('ctime')df.resample('1H',how='ohlc',axis=0,fill_method='bfill')>>>openhighlowclosectime2015-09-3023:00:001.117001.117001.116871.

我了解，使用一列数据对Pandas中的时间序列数据进行OHLC重新采样将完美运行，例如在以下数据帧上:>>dfctimeopenbid14436540001.1170014436540601.11700...df['ctime']=pd.to_datetime(df['ctime'],unit='s')df=df.set_index('ctime')df.resample('1H',how='ohlc',axis=0,fill_method='bfill')>>>openhighlowclosectime2015-09-3023:00:001.117001.117001.116871.

能否解释一下pandas中asfreq和resample方法的区别？什么时候应该使用什么？ 最佳答案 resample比asfreq更通用。例如，使用resample我可以传递任意函数来对任意大小的bin中的Series或DataFrame对象执行binning。asfreq是一种更改DatetimeIndex对象频率的简洁方法。它还提供填充功能。正如pandas文档所说，asfreq是对date_range的调用+对reindex的调用的薄包装。见here举个例子。我在日常工作中使用的resample示例是通过对大型bool数组重

能否解释一下pandas中asfreq和resample方法的区别？什么时候应该使用什么？ 最佳答案 resample比asfreq更通用。例如，使用resample我可以传递任意函数来对任意大小的bin中的Series或DataFrame对象执行binning。asfreq是一种更改DatetimeIndex对象频率的简洁方法。它还提供填充功能。正如pandas文档所说，asfreq是对date_range的调用+对reindex的调用的薄包装。见here举个例子。我在日常工作中使用的resample示例是通过对大型bool数组重

Dataframe.resample()仅适用于时间序列数据。我找不到从非时间序列数据中获取每n行的方法。最好的方法是什么？ 最佳答案 我会使用iloc，它采用行/列切片，既基于整数位置，又遵循正常的python语法。如果你想要每5行:df.iloc[::5,:] 关于python-Pandas每n行，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25055712/