数据分析(十一)之lambda函数应用三元判断

本文通过Python对电视剧的网播量进行深入分析,包括数据预处理、空值处理、数值转换,统计播放量Top50的电影平均点赞量和差评量,分析国庆黄金周电视剧播放量,并绘制柱状图,最后按月份统计平均播放量和点赞数。

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电视剧网播量数据分析

解释一下Python中的三元运算

[on true] if [expression] else [on false]
如果表达式为True,就执行[on true]中的语句。否则,就执行[on false]中的语句
a,b=2,3
min=a if a<b else b
min

部分数据结构图
在这里插入图片描述

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
data=pd.read_excel('网播量.xlsx')


对数值进行空值处理

data1=data.dropna(axis=0)

将采集日期(-替换成/),点赞(去除逗号),差评(去除逗号),播放量(统一换算值,仅保留数字)进行数据预处理。

data1['采集日期']=data1['采集日期'].apply(lambda x:x.replace('/','-'))
data1['点赞']=data1['点赞'].apply(lambda x:str(x).replace(',',''))
data1['播放量']=data1['播放量'].apply(lambda x:float(x.replace('亿',''))*100000000 if '亿' in x else float(x.replace(',','').replace('万',''))*10000) 
                                                                                                    #lambda中三元判断,以万和以亿分开判断换算                                                                                                     
data1
统计出播放量Top50的电影中,平均点赞量和平均差评量
4
data2=data1.sort_values('播放量',ascending=False)[:50]  #换算后的数据进行排序
data2['差评']=data2['差评'].apply(lambda x:int(str(x).replace(',','')))  # 替换后的数字转成Int类型
data3=data2['差评'].mean()
print(data3)
data2['点赞']=data2['点赞'].apply(lambda x:int(str(x).replace(',','')))
data4=data2['点赞'].mean()
print(data4)

1009213.76
5413927.08

分析出国庆黄金周里播放的电视剧播放量,并绘出期间电视剧播放量前十的柱状图

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
data=pd.read_excel('网播量.xlsx')
data1=data.dropna(axis=0)
data1['播放量']=data1['播放量'].apply(lambda x:float(x.replace('亿',''))*100000000 if '亿' in x else float(x.replace(',','').replace('万',''))*10000)                                                                                                          
data2=data1[data1['采集日期'].apply(lambda x:pd.to_datetime(x).month)==10]  #先取出十月的数据
data2['采集日期']=data2['采集日期'].apply(lambda x:pd.to_datetime(x).day) #然后对取出的数据进行重新定义采集日期,定义为天
data3=data2[data2['采集日期'].isin(np.arange(1,8).tolist())] #取出天为1到7日的数据
data4=data3.groupby('剧名').sum() #对得到的数据进行分组求和
data5=data4.sort_values('播放量',ascending=False) #倒序排列以播放量
X=data5.index[:10] #定义X
Y=data5['播放量'].values[:10] #定义Y
plt.bar(X,Y) #柱状图
plt.xticks(np.arange(10),X,rotation=60) #设置X刻度线
plt.show()

在这里插入图片描述
按月份统计平均播放量和平均点赞数

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
data=pd.read_excel('网播量.xlsx')
data1=data.dropna(axis=0)
data1['点赞']=data1['点赞'].apply(lambda x:int(str(x).replace(',','')))
data1['播放量']=data1['播放量'].apply(lambda x:float(x.replace('亿',''))*100000000 if '亿' in x else float(x.replace(',','').replace('万',''))*10000)                                                                                                          
data1['采集日期']=data1['采集日期'].apply(lambda x:pd.to_datetime(x).month)  #取月重新赋值给采集日期
data2=data1.groupby('采集日期').mean() #以采集日期分组求平均
data2

采集日期                播放量                      点赞
9                    2.369891e+08              226373.443619
10                  2.514792e+08              245293.625600

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用UNet模型对三元正极材料的SEM图像进行分割与分析的问题。首先,我需要回顾一下用户的需求。用户提到他们想分析三元正极材料的SEM图像,这通常用于材料科学中观察材料的微观结构,比如颗粒分布、孔隙率等。SEM图像的特点是分辨率高,细节丰富,但可能存在噪声和复杂的纹理,这对分割算法提出了挑战。 首先,我应该考虑UNet的基本结构和工作原理。UNet是一种经典的图像分割网络,具有对称的编码器-解码器结构,以及跳跃连接,能够捕捉多尺度特征并恢复空间信息。用户之前可能已经了解过UNet的基本概念,但需要具体的步骤指导。 接下来,用户的问题涉及到实际应用,可能需要具体的实现步骤。我需要分解问题,从数据准备、模型构建、训练策略到结果分析逐步展开。同时,用户提供的引用中提到了LightM-UNet,这是一个结合Mamba的轻量级改进版本,可能在某些方面优化了传统UNet,比如计算效率或长距离依赖处理。虽然用户没有直接提到要使用LightM-UNet,但或许在优化部分可以适当提及,作为改进方向。 数据准备是图像分割任务的基础。SEM图像可能需要预处理,比如去噪、对比度增强,以及标注。三元材料的颗粒可能具有不同的形状和大小,标注工作需要精确,可能需要领域专家的参与。数据增强也是关键,尤其是当数据量不足时,旋转、翻转、弹性变形等方法可以增加数据的多样性。 模型构建方面,用户需要知道如何搭建UNet的结构。输入尺寸需要与SEM图像的分辨率匹配,比如常见的256x256或512x512。编码器部分使用卷积和池化层逐步下采样,提取特征;解码器部分通过上采样和跳跃连接恢复细节。输出层的通道数取决于分类类别,比如二分类(颗粒vs背景)或多分类(不同相的材料)。 训练策略中,损失函数的选择很重要。交叉熵损失常用,但对于类别不平衡的情况,可能需要Dice损失或结合两者。优化器通常选Adam,学习率需要调整。训练时可能需要监控验证集的表现,防止过拟合。 在结果分析部分,用户需要评估模型的分割效果,使用IoU、Dice系数等指标。后处理步骤如形态学操作可以优化分割结果。可视化对比原图、真值和预测结果,帮助直观评估。 优化方向方面,可以提到轻量化改进,如使用深度可分离卷积,或者结合注意力机制,如引用中的LightM-UNet提到的Mamba结构,这可能提升模型对长距离空间依赖的捕捉能力,适合SEM图像中的复杂结构。此外,迁移学习或数据增强策略也是常见的优化手段。 用户可能还关心具体代码实现,比如数据加载、模型定义、训练循环等。虽然用户没有明确要求代码示例,但提供伪代码或参考实现可以增加实用性。同时,需要确保代码符合之前的格式要求,比如使用正确的LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。 最后,生成的相关问题需要与用户当前需求相关,可能涉及数据标注工具、UNet的改进、损失函数选择、与其他模型的对比,以及分割后的分析方法。这些问题可以帮助用户进一步深入研究和解决实际应用中的具体问题。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并且引用用户提供的参考资料,比如在优化部分提到LightM-UNet的结构设计,说明如何结合Mamba模块来提升性能。同时,注意使用中文,并遵循LaTeX格式要求,避免语法错误。 总结回答的结构:1. 数据准备,2. 模型构建,3. 训练策略,4. 结果分析,5. 优化方向。每个部分详细说明,并适当结合引用中的信息,比如在优化方向提到LightM-UNet的设计。最后生成相关问题,帮助用户进一步探索。</think>### 使用UNet进行三元正极材料SEM图像分割与分析步骤 #### 1. **数据准备与预处理** - **图像采集** 获取高分辨率三元正极材料SEM图像,确保图像清晰且覆盖不同区域(如颗粒、孔隙、裂纹等)。 - **数据标注** 使用工具(如Labelme、CVAT)对SEM图像中的目标区域(如颗粒边界、孔隙区域)进行像素级标注,生成二值或多分类掩码[^1]。 - **数据增强** 通过旋转($±30^\circ$)、翻转、弹性变形、噪声添加(高斯噪声)等方式扩充数据集,增强模型泛化性。 #### 2. **UNet模型构建** - **输入输出设计** 输入尺寸需适配SEM图像分辨率(例如$512 \times 512$),输出为与输入同尺寸的分割掩码。 - **网络结构** 编码器(下采样)使用卷积层(如$3 \times 3$卷积核)和最大池化提取特征,解码器(上采样)通过转置卷积或插值恢复分辨率,跳跃连接融合浅层细节与深层语义信息[^1]。 - **改进方案** 可参考LightM-UNet设计,使用深度可分离卷积(DWConv)降低参数量,或引入Mamba模块增强长距离空间依赖建模能力[^2]。 #### 3. **训练策略** - **损失函数** 若存在类别不平衡(如孔隙占比较小),采用**Dice Loss + Cross-Entropy Loss**组合: $$L = \lambda_1 L_{Dice} + \lambda_2 L_{CE}$$ 其中$\lambda_1$和$\lambda_2$为权重系数。 - **优化器与学习率** 使用Adam优化器(初始学习率$10^{-4}$),配合余弦退火策略动态调整。 - **训练监控** 通过验证集IoU(Intersection over Union)和Dice系数评估模型性能,早停(Early Stopping)防止过拟合。 #### 4. **结果分析与后处理** - **定量评估** 计算测试集上的IoU、Dice系数、准确率等指标,例如: $$Dice = \frac{2|A \cap B|}{|A| + |B|}$$ 其中$A$为预测区域,$B$为真实标注。 - **后处理优化** 对分割结果进行形态学操作(如开运算消除噪声、孔洞填充)或连通域分析,提升实用性。 - **可视化对比** 叠加原图、真实掩码和预测掩码,直观评估分割效果(如图1)。 #### 5. **应用与优化方向** - **颗粒分析** 统计颗粒尺寸分布、形状因子(如圆形度$C = \frac{4\pi A}{P^2}$,$A$为面积,$P$为周长)等参数。 - **模型轻量化** 参考LightM-UNet的瓶颈块设计,减少计算量并提升推理速度[^2]。 - **多任务扩展** 结合分类分支,同时实现材料缺陷检测与分类。 ```python # 示例代码:UNet模型定义(PyTorch简化版) import torch import torch.nn as nn class UNet(nn.Module): def __init__(self, in_channels=1, out_channels=2): super().__init__() # 编码器 self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2) ) # 解码器 self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(64, 64, kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, out_channels, kernel_size=1) ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x ```
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