2021-01-07

using UnityEngine;

using UnityEngine.UI;

using UnityEngine.EventSystems;

using System.Collections;

 

public class DragPanel : MonoBehaviour, IDragHandler, IEndDragHandler, IBeginDragHandler

{

 

    private Vector2 originalLocalPointerPosition;

    private Vector3 originalPanelLocalPosition;

    public RectTransform panelRectTransform;

    public RectTransform restrictRectTransform;

 

    public float Damping;

    private Vector3 inertia;

    private float recordEndTime;

    private readonly float _refWidth = 768.0f;

    private readonly float _refHeight = 1334.0f;

    private readonly float _refRatio = 768.0f / 1334.0f;

    public void Awake()

    {

        inertia = Vector3.zero;

 

        restrictRectTransform.sizeDelta = (panelRectTransform.sizeDelta * 2 - new Vector2(_refWidth, Screen.height * (_refWidth / Screen.width)));

    }

 

    public void OnBeginDrag(PointerEventData data)

    {

        inertia = Vector3.zero;

        originalPanelLocalPosition = panelRectTransform.localPosition;

        RectTransformUtility.ScreenPointToLocalPointInRectangle(restrictRectTransform, data.position, data.pressEventCamera, out originalLocalPointerPosition);

    }

 

    public void OnDrag(PointerEventData data)

    {

        if (panelRectTransform == null || restrictRectTransform == null)

            return;

 

        Vector2 localPointerPosition;

        if (RectTransformUtility.ScreenPointToLocalPointInRectangle(restrictRectTransform, data.position, data.pressEventCamera, out localPointerPosition))

        {

            Vector3 offsetToOriginal = localPointerPosition - originalLocalPointerPosition;

            panelRectTransform.localPosition = originalPanelLocalPosition + offsetToOriginal;

        }

 

        ClampToWindow();

    }


 

    public void OnEndDrag(PointerEventData data)

    {

        inertia = data.delta;

        recordEndTime = Time.time;

    }

 

    public void Update()

    {

 

        if (inertia.magnitude > 0.1)

        {

            panelRectTransform.localPosition = panelRectTransform.localPosition + inertia;

            inertia = Vector3.Slerp(inertia, Vector3.zero, Mathf.Pow((Time.time - recordEndTime), 2) * Damping);

            ClampToWindow();

        }

    }

 

    // Clamp panel to area of parent

    void ClampToWindow()

    {

        Vector3 pos = panelRectTransform.localPosition;

 

        Vector3 minPosition = restrictRectTransform.rect.min - panelRectTransform.rect.min;

        Vector3 maxPosition = restrictRectTransform.rect.max - panelRectTransform.rect.max;

 

        pos.x = Mathf.Clamp(panelRectTransform.localPosition.x, minPosition.x, maxPosition.x);

        pos.y = Mathf.Clamp(panelRectTransform.localPosition.y, minPosition.y, maxPosition.y);

 

        panelRectTransform.localPosition = pos;

    }

 

    public void OpenFocs(Vector3 offset)

    {

        transform.position -= offset;

        ClampToWindow();

    }

}

 

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
你已经成功将 `Date` 列转换为 `datetime64[ns]` 类型,并且输出如下: ``` 0 2021-01-04 1 2021-01-05 2 2021-01-06 3 2021-01-07 4 2021-01-08 Name: Date, dtype: datetime64[ns] ``` ✅ **这说明日期解析完全正确!** 接下来你应该执行: ```python df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 确保时间顺序正确 ``` 然后进入主逻辑,使用我们之前修复过的区间筛选函数(作用于索引)即可正常运行。 --- ### ✅ 当前状态确认清单 | 检查项 | 是否完成 | 说明 | |--------|----------|------| | ✔️ `Date` 列是否为 `datetime64[ns]`? | ✅ 是 | 输出已验证 | | ✔️ 是否设置为索引? | ⚠️ 需手动执行 | 必须调用 `set_index` | | ✔️ 时间是否升序排列? | ⚠️ 建议排序 | 使用 `sort_index()` 更安全 | | ✔️ 区间过滤函数是否作用于 `index`? | ✅ 是 | 否则会出错 | --- ### ✅ 推荐后续代码(确保流程完整) ```python # 设置索引并排序 df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 查看数据类型和前几行 print("Index dtype:", df.index.dtype) print("Data head:") print(df.head()) ``` 此时你的 `df.index` 是一个有序的 `DatetimeIndex`,可以安全用于以下操作: ```python intervals = { 'YTD': lambda idx: idx >= pd.Timestamp(year=idx[-1].year, month=1, day=1), '1Y': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(years=1), '6M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=6), '3M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=3), '1M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=1), } ``` 因为 `idx[-1]` 就是最后一个交易日,比如 `2024-03-28`,它是一个 `pd.Timestamp`,支持 `.year`、`.month` 等属性,不会再报错! --- ### ✅ 示例:查看当前 YTD 起始日 你可以加一段调试代码来验证逻辑是否正确: ```python # 调试:打印各个区间的起始时间(以最后一个日期为基准) last_date = df.index[-1] print(f"最新交易日: {last_date}") print("各区间起始日:") print("YTD:", pd.Timestamp(year=last_date.year, month=1, day=1)) print("1Y: ", last_date - pd.DateOffset(years=1)) print("6M: ", last_date - pd.DateOffset(months=6)) print("3M: ", last_date - pd.DateOffset(months=3)) print("1M: ", last_date - pd.DateOffset(months=1)) ``` 输出示例: ``` 最新交易日: 2024-03-28 各区间起始日: YTD: 2024-01-01 1Y: 2023-03-28 6M: 2023-09-28 3M: 2024-01-28 1M: 2024-02-28 ``` 这些日期就是每个区间的“开始日”,之后用它们做布尔索引就能提取对应时间段的数据。 --- ### ✅ 总结:你现在可以继续了! 只要你完成了以下几步: 1. ✅ 成功将 `Date` 转为 `datetime64[ns]` 2. ✅ 执行了 `df.set_index('Date')` 和 `sort_index()` 3. ✅ 使用基于 `idx`(即 DatetimeIndex)的过滤函数 那么之前的两个错误(`float64 has no attribute year` 和 `>= not supported`)都已彻底解决,现在可以放心运行完整的绩效分析代码。 --- ###
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