Python-for-data-重新采样和频率转换
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重新采样指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程。
但是也并不是所有的采样方式都是属于上面的两种
pandas中使用resample方法来实现频率转换，下面是resample方法的参数详解：
将数据聚合到一个规则的低频上，例如将时间转换为每个月，"M"或者"BM"，将数据分成一个月的时间间隔。
每个间隔是半闭合的，一个数据只能属于一个时间间隔。时间间隔的并集必须是整个时间帧
默认情况下，左箱体边界是包含的。00:00的值是00：00到00：05间隔内的值
产生的时间序列按照每个箱体左边的时间戳被标记。
传递span class="mark"label="right"/span可以使用右箱体边界标记时间序列
向loffset参数传递字符串或者日期偏置
在金融数据中，为每个数据桶计算4个值是常见的问题：
通过span class="girk"ohlc聚合函数/span能够得到四种聚合值列的DF数据
低频转到高频的时候会形成缺失值
ffill() ：使用前面的值填充， limit 限制填充的次数
这个里面他的话这个是可以进行进行采样的方法，然后再从他的点训练数据中转换乘1000点的话，它都是里面是转化的，数据比较多，所以所以的话工程量比较大。
首先应该是np.random.uniform
这两个回答多少有点大病
两者虽然函数名相同，但属于不同的库，一个是TensorFlow的，一个是numpy的。
就好比你家也有冰箱我家也有冰箱一样。
tf.random.uniform的属性变量包括：
shape: 输出张量的形状，比如矩阵或者向量的维度
mean: 正态分布的均值，默认为0
stddev: 正态分布的标准差，默认为1.0
dtype: 输出的类型，默认为tf.float32
seed: 随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样
name: 操作的名称
np.random.uniform的属性变量包括：
low: 采样下界，float类型，默认值为0
high: 采样上界，float类型，默认值为1
size: 输出样本数目，为int或元组(tuple)类型
tensorflow是生成均匀分布，而numpy则是在分布中做随机采样
PIL有如下几个模块：Image模块、ImageChops模块、ImageCrackCode模块、ImageDraw模块、ImageEnhance模块、ImageFile模块、ImageFileIO模块、ImageFilter模块、ImageFont模块、ImageGrab模块、ImageOps模块、ImagePath模块、ImageSequence模块、ImageStat模块、ImageTk模块、ImageWin模块、PSDraw模块
啊啊啊啊怎么这么多模块啊~~~！！！！
别担心我为你一一讲解
Image模块提供了一个相同名称的类，即image类，用于表示PIL图像。
Image模块是PIL中最重要的模块 ，比如创建、打开、显示、保存图像等功能，合成、裁剪、滤波等功能，获取图像属性功能，如图像直方图、通道数等。
Image模块的使用如下：
ImageChops模块包含一些算术图形操作，这些操作可用于诸多目的，比如图像特效，图像组合，算法绘图等等，通道操作只用于8位图像。
ImageChops模块的使用如下：
由于图像im_dup是im的复制过来的，所以它们的差为0，图像im_diff显示时为黑图。
ImageCrackCode模块允许用户检测和测量图像的各种特性。 这个模块只存在于PIL Plus包中。
因为我目前安装的PIL中没有包含这个模块。所以就不详细介绍了
ImageDraw模块为image对象提供了基本的图形处理功能。 例如，它可以创建新图像，注释或润饰已存在图像，为web应用实时产生各种图形。
ImageDraw模块的使用如下：
在del draw前后显示出来的图像im是完全一样的，都是在原有图像上画了两条对角线。
原谅我的报错
ImageEnhance模块包括一些用于图像增强的类。它们分别为 Color类、Brightness类、Contrast类和Sharpness类。
ImageEnhance模块的使用如下：
图像im0的亮度为图像im的一半。
ImageFile模块为图像打开和保存功能提供了相关支持功能。另外，它提供了一个Parser类，这个类可以一块一块地对一张图像进行解码（例如，网络联接中接收一张图像）。这个类的接口与标准的sgmllib和xmllib模块的接口一样。
ImageFile模块的使用如下：
因为所打开图像大小大于1024个byte，所以报错：图像不完整。
所以大家想看的可以自行去找一个小一点的图看一下
ImageFileIO模块用于从一个socket或者其他流设备中读取一张图像。 不赞成使用这个模块。 在新的code中将使用ImageFile模块的Parser类来代替它。
ImageFilter模块包括各种滤波器的预定义集合，与Image类的filter方法一起使用。该模块包含这些图像增强的滤器：BLUR，CONTOUR，DETAIL，EDGE_ENHANCE，EDGE_ENHANCE_MORE，EMBOSS，FIND_EDGES，SMOOTH，SMOOTH_MORE和SHARPEN。
ImageFilter模块的使用如下：
ImageFont模块定义了一个同名的类，即ImageFont类。这个类的实例中存储着bitmap字体，需要与ImageDraw类的text方法一起使用。
PIL使用自己的字体文件格式存储bitmap字体。用户可以使用pilfont工具包将BDF和PCF字体描述器（Xwindow字体格式）转换为这种格式。
PIL Plus包中才会支持矢量字体。
ImageGrab模块用于将屏幕上的内容拷贝到一个PIL图像内存中。 当前的版本只在windows操作系统上可以工作。
ImageGrab模块的使用如下：
图像im显示出笔记本当前的窗口内容，就是类似于截图的工具
ImageOps模块包括一些“ready-made”图像处理操作。 它可以完成直方图均衡、裁剪、量化、镜像等操作 。大多数操作只工作在L和RGB图像上。
ImageOps模块的使用如下：
图像im_flip为图像im垂直方向的镜像。
ImagePath模块用于存储和操作二维向量数据。Path对象将被传递到ImageDraw模块的方法中。
ImagePath模块的使用如下：
ImageSequence模块包括一个wrapper类，它为图像序列中每一帧提供了迭代器。
ImageSequence模块的使用如下：
后面两次show()函数调用，分别显示第1张和第11张图像。
ImageStat模块计算一张图像或者一张图像的一个区域的全局统计值。
ImageStat模块的使用如下：
ImageTk模块用于创建和修改BitmapImage和PhotoImage对象中的Tkinter。
ImageTk模块的使用如下：
这个是我一直不太懂的有没有大佬能帮我解决一下在线等~急！
PSDraw模块为Postscript打印机提供基本的打印支持。用户可以通过这个模块打印字体，图形和图像。
PIL中所涉及的基本概念有如下几个： 通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、坐标系统（coordinate system）、调色板（palette）、信息（info）和滤波器（filters）。
每张图片都是由一个或者多个数据通道构成。PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道。
以RGB图像为例，每张图片都是由三个数据通道构成，分别为R、G和B通道。而对于灰度图像，则只有一个通道。
对于一张图片的通道数量和名称，可以通过getbands()方法来获取。getbands()方法是Image模块的方法，它会返回一个字符串元组（tuple）。该元组将包括每一个通道的名称。
Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改,元组使用小括号，列表使用方括号，元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。
getbands()方法的使用如下：
图像的模式定义了图像的类型和像素的位宽。当前支持如下模式：
1：1位像素，表示黑和白，但是存储的时候每个像素存储为8bit。
L：8位像素，表示黑和白。
P：8位像素，使用调色板映射到其他模式。
I：32位整型像素。
F：32位浮点型像素。
RGB：3x8位像素，为真彩色。
RGBA：4x8位像素，有透明通道的真彩色。
CMYK：4x8位像素，颜色分离。
YCbCr：3x8位像素，彩色视频格式。
PIL也支持一些特殊的模式，包括RGBX（有padding的真彩色）和RGBa（有自左乘alpha的真彩色）。
可以通过mode属性读取图像的模式。其返回值是包括上述模式的字符串。
mode 属性 的使用如下：
通过size属性可以获取图片的尺寸。这是一个二元组，包含水平和垂直方向上的像素数。
mode属性的使用如下：
PIL使用笛卡尔像素坐标系统，坐标(0，0)位于左上角。注意：坐标值表示像素的角；位于坐标（0，0）处的像素的中心实际上位于（0.5，0.5）。
坐标经常用于二元组（x，y）。长方形则表示为四元组，前面是左上角坐标。例如：一个覆盖800x600的像素图像的长方形表示为（0，0，800，600）。
调色板模式 ("P")使用一个颜色调色板为每个像素定义具体的颜色值
使用info属性可以为一张图片添加一些辅助信息。这个是字典对象。加载和保存图像文件时，多少信息需要处理取决于文件格式。
info属性的使用如下：
对于将多个输入像素映射为一个输出像素的几何操作，PIL提供了4个不同的采样滤波器：
NEAREST：最近滤波。 从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。它忽略了所有其他的像素。
BILINEAR：双线性滤波。 在输入图像的2x2矩阵上进行线性插值。注意：PIL的当前版本，做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。
BICUBIC：双立方滤波。 在输入图像的4x4矩阵上进行立方插值。注意：PIL的当前版本，做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。
ANTIALIAS：平滑滤波。 这是PIL 1.1.3版本中新的滤波器。对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波，以计算输出像素值。在当前的PIL版本中，这个滤波器只用于改变尺寸和缩略图方法。
注意：在当前的PIL版本中，ANTIALIAS滤波器是下采样 （例如，将一个大的图像转换为小图） 时唯一正确的滤波器。 BILIEAR和BICUBIC滤波器使用固定的输入模板 ，用于固定比例的几何变换和上采样是最好的。Image模块中的方法resize()和thumbnail()用到了滤波器。
resize()方法的定义为：resize(size, filter=None)= image
resize()方法的使用如下：
对参数filter不赋值的话，resize()方法默认使用NEAREST滤波器。如果要使用其他滤波器可以通过下面的方法来实现：
thumbnail ()方法的定义为：im.thumbnail(size, filter=None)
thumbnail ()方法的使用如下：
这里需要说明的是，方法thumbnail()需要保持宽高比，对于size=(200,200)的输入参数，其最终的缩略图尺寸为(182， 200)。
对参数filter不赋值的话，方法thumbnail()默认使用NEAREST滤波器。如果要使用其他滤波器可以通过下面的方法来实现：
重庆分公司
重庆分公司
