油烟监测 python后端代码

zmc

2023-08-08 e792e9a60d958b93aef96050644f369feb25d61b

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
U  
¬ý°d®ã@
sždd
lm
Z

ddlZddlmZmZmZ
ddlm    Z    
ddl
mZmZ
ddddd    œd
d„Z dd ddddœdd„Zdd dddddœdd„Zddd ddœdd„ZdS)é)
ÚannotationsN)Ú    ArrayLikeÚScalarÚnpt)
Únp_percentile_argname)ÚisnaÚna_value_for_dtyperznpt.NDArray[np.float64]Ústr)ÚvaluesÚqsÚ interpolationÚreturncC
sBt|t
jƒr2t|jd
d}t|ƒ
}t||||
|ƒS| |
|¡SdS)a

    Compute the quantiles of the given values for each quantile in `qs`.
 
    Parameters
    ----------
    values : np.ndarray or ExtensionArray
    qs : np.ndarray[float64]
    interpolation : str
 
    Returns
    -------
    np.ndarray or ExtensionArray
    F)
ÚcompatN)Ú
isinstanceÚnpZndarrayrÚdtyperÚquantile_with_maskZ    _quantile)r
rrÚ
fill_valueÚmask©rúWd:\z\workplace\vscode\pyvenv\venv\Lib\site-packages\pandas/core/array_algos/quantile.pyÚquantile_compats



rz
np.ndarrayznpt.NDArray[np.bool_])r
rrrr c    C
sÊ|j|
jkst
‚
|jd
krFt |¡
}t |
¡
}
t||
|||ƒ}|dS|jdksTt
‚
|jd
dk}|rœt |g
t|ƒ
¡
}t |t|ƒ
¡     t|ƒ
t|ƒ
¡}n*t
||d||
|d}tj|dd}|j}|S)a
    Compute the quantiles of the given values for each quantile in `qs`.
 
    Parameters
    ----------
    values : np.ndarray
        For ExtensionArray, this is _values_for_factorize()[0]
    mask : np.ndarray[bool]
        mask = isna(values)
        For ExtensionArray, this is computed before calling _value_for_factorize
    fill_value : Scalar
        The value to interpret fill NA entries with
        For ExtensionArray, this is _values_for_factorize()[1]
    qs : np.ndarray[float64]
    interpolation : str
        Type of interpolation
 
    Returns
    -------
    np.ndarray
 
    Notes
    -----
    Assumes values is already 2D.  For ExtensionArray this means np.atleast_2d
    has been called on _values_for_factorize()[0]
 
    Quantile is computed along axis=1.
    é
r
égY@)Úna_valuerrF©
Úcopy)ÚshapeÚAssertionErrorÚndimrZ
atleast_2drÚarrayÚlenÚrepeatZreshapeÚ_nanpercentileÚ
T)    r
rrrrZ
res_valuesZis_emptyZflatÚresultrrrr*s*#

 
 



"




û
rrzScalar | np.ndarray)r
rrrrr cC
s:||
}t|ƒ
d
kr&t
 t|ƒ
|¡St
j||ft|i
Ž
S)aà

    Wrapper for np.percentile that skips missing values, specialized to
    1-dimensional case.
 
    Parameters
    ----------
    values : array over which to find quantiles
    mask : ndarray[bool]
        locations in values that should be considered missing
    qs : np.ndarray[float64] of quantile indices to find
    na_value : scalar
        value to return for empty or all-null values
    interpolation : str
 
    Returns
    -------
    quantiles : scalar or array
    r
)r!rÚfullÚ
percentiler)r
rrrrrrrÚ_nanpercentile_1dms


þúr()r
rrrc
s
|jj
d
kr6t| d¡
ˆˆ
 d¡
|ˆd}| |j¡
S| ¡rä|j|jksNt‚
‡‡
‡fdd„tt    |ƒ
t    |ƒ
ƒDƒ
}|jj
dkr”t
j||jddj}nLt
j|dd    j}|j|jkrà|  ¡sà||j|jdd    k  ¡rà|j|jdd    }|St
j|ˆfd
di
tˆi
—Ž
SdS) aÊ

    Wrapper for np.percentile that skips missing values.
 
    Parameters
    ----------
    values : np.ndarray[ndim=2]  over which to find quantiles
    qs : np.ndarray[float64] of quantile indices to find
    na_value : scalar
        value to return for empty or all-null values
    mask : np.ndarray[bool]
        locations in values that should be considered missing
    interpolation : str
 
    Returns
    -------
    quantiles : scalar or array
    )Ú
mÚ
MÚi8)rrrrc
    
s"g|]\}
}t|
|ˆˆ
ˆd‘qS)
)
r)
r()Ú.0Úvalr)©rrrrrÚ
<listcomp>Äsÿz"_nanpercentile.<locals>.<listcomp>Ú
fF)rrrZaxisrN)rÚkindr#ÚviewZastypeÚanyrrÚzipÚlistrr r$Úallr'r)r
rrrrr%rr.rr#™sB




û

þ
ÿþý


þýùr#)Ú
__future__rÚnumpyrZpandas._typingrrrZpandas.compat.numpyrZpandas.core.dtypes.missingrrrrr(r#rrrrÚ<module>
sC,