DoubleSliceSpan
class DoubleSliceSpan(start, stop, data_slices)
Basi: ExecutionSpan
Un ExecutionSpan per i dati memorizzati in un formato affettabile.
Questo tipo di esecuzione fa riferimento ai dati dei risultati pub supponendo che si tratti di una porzione suddivisibile dei dati in cui gli scatti sono la porzione più esterna e il resto dei dati è appiattito. Pertanto, per ogni pub dipendente da questo intervallo, il costruttore accetta due slice istanze, insieme alla forma corrispondente dei dati da suddividere; a differenza di SliceSpan, questa classe non presuppone che tutti gli scatti per un particolare insieme di valori dei parametri siano contigui nell'array di dati.
Parametri
- start (datetime) – L'ora di inizio dell'intervallo, in UTC.
- stop (datetime) – L'ora di arresto dell'intervallo, in UTC.
- data_slices (dict[int, tuple[ShapeType, slice, slice]]) – Una mappa dagli indici dei pub a
(shape_tuple, flat_shape_slice, shots_slice).
Attributi
duration
La durata di questo intervallo, in secondi.
pub_idxs
Quali pub, in base all'indice, presentano una dipendenza da uno o più intervalli di esecuzione.
size
Il numero totale di risultati che dipendono da questo intervallo di esecuzione, considerando tutti i pub.
start
L'ora di inizio dell'intervallo, in UTC.
stop
L'ora di arresto dell'intervallo, in UTC.
Metodi
contains_pub
contains_pub(pub_idx)
Restituisce se il pub con l'indice dato ha dati che dipendono da questo intervallo.
Parametri
pub_idx (int | Iterable[int]) – Uno o più indici pub della chiamata primitiva originale.
Risultati
Se c'è dipendenza da questo arco di tempo.
Tipo di restituzione
bool
filter_by_pub
filter_by_pub(pub_idx)
Restituisce un nuovo insieme di intervalli, ciascuno dei quali è stato filtrato in base ai pub specificati.
Parametri
pub_idx (int | Iterable[int])
Tipo di restituzione
mask
mask(pub_idx)
Restituisce una maschera con valori sotto forma di array che specifica quali parti del risultato di una pubblicazione dipendono da questo span.
Parametri
pub_idx (int)
Tipo di restituzione
npt.NDArray[np.bool_]