Pandat软件培训资料
Python数据分析与应用(第2版)PPT课件(共9章)第4章 使用pandas进行数据预处理

➢ 除了使用相似度矩阵进行特征去重之外,还可以通过equals()方法进行特征去重。
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检测与处理重复值
➢ equals()方法的基本使用格式如下。
➢ 删除法是指将含有缺失值的特征或记录删除。 ➢ 删除法分为删除观测记录和删除特征两种,它属于通过减少样本量来换取信息完整度的一种方法,是一种
较为简单的缺失值处理方法。 ➢ pandas中提供了简便的删除缺失值的dropna()方法,通过控制参数,既可以删除观测记录,又可以删除特征。
dropna()方法的基本使用格式如下。
参数说明
join ignore_index
keys levels
接收str。表示其他轴向上的索引是按交集(inner)还是并集(outer)进行合并。默认为 outer 接收bool。表示是否不保留连接轴上的索引,产生一组新索引range(total_length)。默认为 False 接收sequence。表示与连接对象有关的值,用于形成连接轴向上的层次化索引。默认为 None 接收包含多个sequence的list。表示在指定keys参数后,指定用作层次化索引各级别上的索 引。默认为None
排序等,merge函数的基本使用格式如下。
pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
统计员电脑培训资料

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掌握数据分析工具的使用
学习数据分析软件,如Excel、 Python等,掌握数据导入、清洗、处 理和分析的流程。
学习可视化工具,如Tableau、 Power BI等,将数据分析结果以图表、 仪表板等形式呈现出来,便于理解和 汇报。
了解统计分析方法,如描述性统计、 推断性统计等,能够运用适当的分析 方法对数据进行处理。
02
培训内容
办公软件操作
Word文档编辑
学习如何创建、编辑和格式化文档,包括文字、段落、页面设
置等。
Excel数据处理
02
掌握Excel的基本操作,如数据输入、格式化、公式和函数的使
用等。
PowerPoint演示制作
03
了解如何创建、设计和演示PPT,包括幻灯片内容、动画效果等。
数据分析工具
02
03
04
时间紧凑,部分内容未能深入 学习,需要课后自行巩固。
对于某些高级功能的应用还不 够熟练,需要多加练习。
在团队合作中沟通效率有待提 高,需加强团队协作能力的训
练。
对未来培训工作的展望与建议
展望 期待未来能够增加更多实际案例分析,以增强学员解决实际问题的能力。
希望能够涵盖更多数据分析的前沿技术和方法,使学员保持与时俱进。
第三阶段
实际项目实践,组织学员 参与实际项目,进行数据 分析和报告撰写,巩固所 学知识。
培训时间与地点安排
培训时间
根据学员的时间安排和课程内容,可 以选择周末班、晚班或全日制班。
培训地点
可以选择线上或线下培训,线下培训 可以选择会议室、教室或公司内部场 所。
04
培训效果评估
学员完成课后作业,进行实操考核
2024版OrCAD PSpice培训资料(doc5)

允许用户对电路中某个或多个元件参数 进行扫描分析,观察参数变化对电路性 能的影响,有助于优化电路设计和元件 选型。
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OrCAD PSpice在电 子设计中的应用案例
案例一:电源电路设计和仿真
电源电路拓扑选择
根据设计需求,选择合适的电源电路拓扑,如线 性电源、开关电源等。
原理图绘制与仿真设置
支持多种仿真类型,如直流分 析、交流分析、瞬态分析等, 可对电路性能进行全面评估。
元件模型和参数提取
内置丰富的元件模型库,支持 用户自定义元件模型和参数提 取。
原理图输入和编辑
提供强大的原理图输入功能理图无缝集成的PCB 布局和布线工具,支持多层板 和高速电路设计。
仿真结果分析与优化
运行仿真,观察并分析仿真结果,如 逻辑功能、时序关系等,根据分析结 果优化电路设计。
07
总结和展望
培训总结
培训目标 本次培训旨在提高学员对OrCAD PSpice软件的掌握程度, 包括基本操作、电路仿真、元件库管理等核心内容。
培训内容 通过理论讲解、案例分析、实践操作等多种方式,使学员 全面了解OrCAD PSpice的功能和应用。
蒙特卡罗分析
通过随机抽样方法对电路进行多次仿真, 统计仿真结果并计算概率分布,用于评估 电路性能的可靠性和稳定性。
VS
最坏情况分析
在指定元件参数变化范围内,自动寻找使 电路性能达到最坏情况的参数组合,帮助 用户了解电路在最坏情况下的性能表现。
温度分析和参数扫描分析
温度分析
支持对电路进行温度仿真,模拟不同 温度下的电路性能表现,帮助用户了 解温度对电路性能的影响。
系统级仿真
在系统级设计阶段,通过电路仿真技 术对整个电子系统进行建模和仿真分 析,预测系统的性能和稳定性,为系 统设计和集成提供依据。
2024版P6软件操作培训(4天基础培训)ppt课件

等待软件启动,进入登录界面; 输入用户名和密码,点击登录。
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界面介绍与功能模块
菜单栏
包含文件、编辑、视图等基本操作;
工具栏
提供常用功能的快捷按钮;
2024/1/27
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界面介绍与功能模块
项目视图
展示项目的结构和进度信息;
属性窗口
显示选中对象的详细属性。
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界面介绍与功能模块
估算项目成本
根据项目需求,采用合理的方法和技 术对项目成本进行估算,包括人力、 物力、财力等方面的投入。
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监控成本执行情况并调整预算
监控成本执行情况
通过定期收集和分析项目成本数 据,及时发现成本偏差和问题,
为调整预算提供依据。
调整项目预算
根据项目实际情况和成本监控结 果,及时调整项目预算,确保项 目能够按照预定目标顺利推进。
2024/1/27
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P6软件概述
P6软件的定义和功能
P6软件的应用领域
P6软件的发展历程和趋势
2024/1/27
4
培训目标与内容
培训目标:掌握P6软件的基本操作和技能,能 够独立完成项目计划和管理。
01
培训内容
02
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P6软件的操作界面和流程
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P6软件的核心功能和工具
2024/1/27
P6软件的基本ห้องสมุดไป่ตู้念和原理
将风险管理过程中获得的知识和经验进行共享,促进团队成员之间 的交流和合作。
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08
课程总结与学员反馈
2024/1/27
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回顾本次培训重点内容
P6软件基础操作
pdms培训大纲

pdms培训大纲
PDMS(Process Dynamics Modeling System)培训大纲主要包括以下几个部分:
1. 简介:介绍PDMS的基本概念、应用领域和软件功能,让学生了解PDMS的重要性和实际意义。
2. 基础知识:讲解PDMS软件的操作界面、基本操作和常用命令,让学生掌握软件的基本操作和常用功能。
3. 三维建模:介绍如何使用PDMS软件进行三维建模,包括建模流程、基本体创建、设备连接、管道布置等内容,让学生掌握三维建模的基本技能。
4. 模型优化:讲解如何对三维模型进行优化,包括设备调整、管道优化、模型美化等内容,让学生掌握模型优化的方法和技巧。
5. 数据分析:介绍如何使用PDMS软件进行数据分析,包括数据导入、数据处理、数据可视化等内容,让学生掌握数据分析的基本技能。
6. 案例分析:通过实际案例的讲解和实践,让学生更好地理解和掌握PDMS软件的应用,提高实际操作能力和解决问题的能力。
7. 总结与展望:总结PDMS培训的主要内容,并展望未来PDMS的发展方向和应用前景,让学生对PDMS有更全面的了解。
具体课时和培训步骤可以根据实际情况进行调整,以上内容仅供参考。
2024年Minitab培训教程详解-(带目录)

Minitab培训教程详解-(带目录)Minitab培训教程详解一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理、数据分析、过程改进等领域的统计软件。
它凭借其强大的数据处理能力、简便的操作界面和丰富的图表功能,受到了众多专业人士的青睐。
为了让用户更好地掌握Minitab的使用技巧,本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能及实际应用案例,帮助读者快速提升数据分析能力。
二、Minitab基本操作1.安装与启动(1)从官网Minitab安装包。
(2)按照提示完成安装过程。
(3)启动Minitab,输入序列号激活软件。
2.界面介绍(1)菜单栏:包含文件、编辑、视图、帮助等菜单。
(2)工具栏:提供常用功能的快捷按钮。
(3)项目管理器:用于创建、管理和保存项目。
(4)工作表:用于输入、编辑和查看数据。
(5)图表:用于展示数据分析结果。
3.数据输入与编辑(1)手动输入数据:在工作表中直接输入数据。
(2)导入外部数据:支持Excel、CSV、TXT等格式。
(3)数据编辑:包括复制、粘贴、删除、插入等操作。
(4)数据筛选:根据条件筛选数据。
三、Minitab常用功能1.描述性统计(1)基本统计量:包括均值、中位数、标准差等。
(2)频数分析:统计各数据出现的次数。
(3)图表展示:包括直方图、箱线图等。
2.假设检验(1)单样本t检验:检验样本均值是否等于总体均值。
(2)两独立样本t检验:检验两个样本均值是否存在显著差异。
(3)配对样本t检验:检验两个相关样本均值是否存在显著差异。
3.方差分析(1)单因素方差分析:检验多个样本均值是否存在显著差异。
(2)双因素方差分析:检验两个因素对样本均值的影响。
4.相关分析与回归分析(1)相关分析:研究两个变量之间的关系。
(2)线性回归:建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系模型。
(3)多元回归:建立一个或多个自变量与多个因变量之间的线性关系模型。
5.质量管理工具(1)控制图:监控过程稳定性,发现异常因素。
PDM应用基础培训知识(DOC 6).docx

PMfiJSnMHR一、PDM的产生在二十世纪的六七十年代.企业在其设计和生产过程中开始使用,CAD、CAM等技术新技术的应用在促进生产为开展的同时也带来的新的挑战.始于制造企业而言,里站各单元的计算机辅助技术已是日技成熟,但各自动化单元自成体系,彼此之音林少有效的信息沟通与协调.这就是所谓的“信息抽防"问题。
在这种情况下,许多企业巳合意识到:实现信息的有序管理将成为它们的未来的竞争中保持依*地位的关饿因素.产品敷期甘理(ProductDataManaRemσnt,PDM)正是在这一背景下产生的一项新的管理思双的技术.PDM可以定义为以软件技术为茨础,以产品为核心,实现对产品相关的数据.过程.资源一体化集成管理技术.PIMI明南定位为面向前造全∙业,以产品为管理的核心,以数据.过程和资潦为管理信息的三大要素.PDM进行信愿管理的两条主故是整态的产品结构和动态的产品设计流程.所右的信息组织和资源管理都是困绕产品设计展开的.这也是PWi系统有别于其它的信息管理系境,如管理信息系统(MIS).物料管理系铳(MRP),工程管理系统(ProjectManaBeinen1.)的关然所在.PDM系统中数据:it程、费惹和产品这前的关臬如图1所示.生台周期侪理资题或管理产品.it卷.筑据和费源的关系图作为上世纪末出的技术,PDM继承并开展了C1.M等技术的核心思甥,在系统工程思怒的指导下,用整体优化的现念对产品设计数第和设计过程迸行描迹.标准产品生命周期普理,保持产品数招的一致性和可跟琮性.P1.M1.的核心思想是设计数端的有序、设计过程的优化和资界的扶里.是过近些年来的开展.P1.)M技术已经取得了长足进步,在机械、电子.航空/航天等故地荻俚了件遍的应用.PDM技术正运潮成为支持企业过程业组(BPR).实施并行工程(CE).C1.MS工程和S109000.贾量认迂等桑筑工程的使能技也二、PDM的开展PDM技术的开展可以化为以下三个阶∙段,配合CAD工具的PIn1.系统、PDM产品产生和PDM的琼准化阶段.1.B⅜CADXΛMPO∣M1.t早期的PDM产品设生于二十世纪的八十年代初.在当时.CAD巳羟在企业中得到了广泛的应用,工程婶们在承受CAD带来的好处的同时,势不得不将大量的时同泡费有查找设计所需信息上,对于电子筑堪的存储和荻取新方法的需求变得纯东越迫切了.针对这种需求,各CAD厂家配合自己CAD软件推出的第一代PDM产品,这些主品的目标主要是解决大量曲子翻狷的存府和管理问题,提供了维护“电子给国仓卑”的功能.第一代PM1.产品仅在一定和度上缓解了“信息孤岛’问题,仍然普遍存在至诜功能较弱。
2024年度pcdmis高级培训(三坐标培训资料)pdf

2024/3/23
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坐标系建立
以测头为原点,建立三维直角坐标系,通过测量工件上各点的坐标值,获得工件的形状、 尺寸等信息。
测量过程
测头接触工件表面,传感器将测头的位置信息转换为电信号,经过处理得到工件的测量结 果。
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三坐标测量技术应用领域
机械制造
用于零部件的几何量检测,如尺寸、形状、 位置等,确保产品质量。
航空航天
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总结回顾与展望未来发展趋势
2024/3/23
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本次培训重点内容回顾
三坐标测量机基本原理和操作
深入讲解了三坐标测量机的工作原理、基本构造 、操作流程及注意事项。
误差分析与补偿
详细阐述了测量误差的来源、分类、识别及补偿 方法,帮助学员提高测量精度。
ABCD
2024/3/23
高级测量技术
介绍了复杂形状测量、高精度测量等高级测量技 术,提高了学员的测量技能水平。
2024/3/23
界面定制与个性化设置
用户可以根据自己的需求对界面进行定制,例如调整工具栏位置、更改界面主 题等。
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基本操作与快捷键使用
基本操作
包括打开文件、保存文件、新 建测量程序、运行测量程序等
。
2024/3/23
快捷键使用
pcdmis提供了一系列快捷键 ,方便用户快速完成常用操作
,例如Ctrl+N新建文件、 Ctrl+S保存文件等。
5. 执行测量程序
启动测量程序,控制测头按预定路径 对工件进行测量。
6. 数据处理与分析
对测量结果进行处理和分析,生成检 测报告或数据输出。
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CompuTherm Training ClassShanghai, ChinaNovember 15, 2007CompuTherm, LLCMadison, WI 53179, USACopyright © 2007 CompuTherm LLCCompuTherm Training Class, 2007CompuTherm Training Class, 200711.1 OptimizationThis material is intended for training users on how to use PanOptimizer with Al-Zn as an example. Understanding optimization process itself is more complicated and requires extensive experience.Users should follow the seven steps below to perform the model parameter optimization using PanOptimizer. Here we use Al-Zn binary as an example.9 Step 1: Load Thermodynamic Database FileLoad thermodynamic database AlZn_0.TDB file into Pandat workspace. This database file contains the phases to be modeled. The database file definition is consistent with the current accepted format in the CALPHAD society.9 Step 2: Define Model ParametersPanOptimizer asks user to define the optimization parameters in the TDB file. Each model parameter is defined by the keyword “OPTIMIZATION ”. The format of defining a model parameter is:Optimization [name of model parameter][low bound][initial value][high bound] N !For example:// Keyword Name Low Bound Init. Value High Bound Optimization LIQ_AA 0 0; 60000 N ! Optimization LIQ_AAT -20 0; 20 N !Phase LIQUID % 1 1 !Constituent LIQUID : AL, ZN : !Parameter G(LIQUID, AL; 0) 298.15 G_Al_LIQUID; 6000 N ! Parameter G(LIQUID, ZN; 0) 298.15 G_Zn_LIQUID; 6000 N ! Parameter G(LIQUID, AL, ZN; 0) 298.15 LIQ_AA + LIQ_AAT*T; 6000 N !9 Step 3: Prepare Experimental FileThe most widely accepted format for experimental data file in the CALPHAD society is a POP file. PanOptimizer accepts most of the keywords in the POP format and adds a few special keywords. Typical format of a POP file to define a tie line looks like:CREATE_NEW_EQUILIBRIUM 1,1 CHANGE_STATUS PHASE * = SCHANGE_STATUS PHASE LIQUID, FCC_A1 = FIX 1 SET_CONDITION P = P0, T = 656EXPERIMENT X(LIQUID, AL)= 0.33 : DX1, EXPERIMENT X(FCC_A1, AL)= 0.11 : DX1,CompuTherm Training Class, 2007 29 Step 4: Load and Compile Experimental FileThrough the function Load Experimental File , AlZn_Sample.pop file can be loaded into the Pandat workspace and compiled with the database file loaded in step 1.9 Step 5: OptimizationModel parameter optimization is controlled through the optimization control panel as shown below. There are four control areas in the optimization control panel. They are: Histogram (A), Bound/Unbound Variables (B), Optimization (C), and Optimization Results (D). Histogram (A)Histogram is for displaying and tracing the history of the discrepancy between model-calculated values and experimental data. Free Bound/Unbound Variables (B)The user can choose the model parameters to be optimized in either the bounded or the unbounded mode. In the bounded mode, the low and highbounds defined in a TDB file will take into effects.CompuTherm Training Class, 20073Optimization (C)The optimization process can be controlled by choosing 1 Iteration or Run . In this example, there are totally 11 parameters to be optimized and all the initial values are set to be zero. The available experimental data include the enthalpy of liquid phase at 953K, two invariant reactions at 655K: LIQUID -> FCC_A1 + HCP_A3 and at 550K: FCC_A1#2 -> FCC_A1#1 + HCP_A3 and tie-lines: FCC_A1#1 + FCC_A1#2, LIQUID + FCC_A1, LIQUID + HCP_A3 and HCP_A3 + FCC_A1 at different temperatures.Before the optimization, user can check the calculated results using the initial model parameters without optimization. The parameters without optimization result in large discrepancies between the calculated values and the experimental measurements. Optimization of these model parameters (value zero) is needed.AB C DCompuTherm Training Class, 20074By clicking Run twice (two rounds), and each Run with 50 number of function calls, the sum of squares decreases from 904896 to 494.After another two rounds of Run, the sum of squares decreases from 494 to 2.8. Now, we can do the real time calculation using the instantly obtained optimized parameters. The following two comparisons show excellent agreements between the calculated results and the measurement data.CompuTherm Training Class, 2007Optimization Results (D)•During optimization, user can check model parameters through the Parameters button.•For each model parameter, user can change its low bound, upper bound and initial value in the dialog window.•It also allows user to Include or Exclude some model parameters for optimization using “Ctrl” or “Shift” to select those parameters.•If a set of optimized parameters is satisfactory, user can save this set of values as default ones through Set As Default. Otherwise, user can reject this set of values and go back to previous default values through Reset Default.5CompuTherm Training Class, 2007 6• User also can save the TDB file with the optimized model parameters through Save TDB .• To track the change of each parameter during the past 100 iterations, user can click the parameter name in the table.•It should be noted that any changes on model parameters made by user will take into effect only after the “Apply” button is clicked.Comparison with Experimental Data (D)• Through Experimental Data , users can compare the calculated values and the experimental data for each equilibrium.• The experimental information such as uncertainty and weight factor can be adjusted as needed during optimization procedure.•Through the column of “Residual ”, user can see different color after each comparison. The green means satisfactory results are achieved, while the red color means large deviation remaining.• User can Include or Exclude the selected experimental data for the optimization as needed.• More detailed phase equilibrium information can be accessed by clicking the equilibrium ID in the table.•The “Export Table” function is used to export the table data to Excel.CompuTherm Training Class, 200779 Step 6: Plot Diagram with Pptimized ParametersDuring optimization, user can calculate phase equilibria or other properties at anytime using the instantly obtained optimized parameters, and plot the diagrams with experimental data. This provides a graphic presentation on the comparison between the calculated and experimental results. The parameters used for calculation are displayed in the Parameters window.CompuTherm Training Class, 200789 Step 7: Save/Load Optimization ResultsDuring optimization, the user may save and load optimization file through Save Optimization Results and Load Optimization Results . The optimization results file has the extension name of POR that can only be read by PanOptimizer. All settings of the optimization are stored and recovered through these two operations. Examples on the settings are: what model parameters used in the optimization, and their changes from previous step; what experimental data used in the optimization, and their weight and uncertainty; and comparisons between calculated results and experimental data.1.2 Rough Search“Rough Search ” is used to obtain a rough topology of a phase diagram based on the given experimental data. It might be useful for quickly guessing the initial values of the model parameters at the beginning stage of theoptimization procedure.9Step 1: Load Thermodynamic Database File (same asSection 1.1)9Step 2: Define Model Parameters (same as Section 1.1)9Step 3: Prepare Experimental FileKeyword CREATE_ROUGH_EQUILIBRIUM is used to define phase equilibrium for rough search. When create a rough equilibrium, the status of phases in equilibrium can only be FIXED. The keyword PHASE_POINT is used to define the calculation conditions. No experimental data are allowed to be optimized for multiple-phase equilibria. However, a special case is the single-phase equilibrium. The thermodynamic property data of the single-phase equilibrium can be used as experimental data to optimize the model parameters. Example is:$ Tieline between HCP_A3 and FCC_A1 at 500K$ 10 is the weight factor of this equilibriumCREATE_ROUGH_EQUILIBRIUM @@, 1, 10CHANGE_STATUS PHASE FCC_A1, HCP_A3 = FIX 1PHASE_POINT P = P0, T = 500PHASE_POINT X(FCC_A1, AL)= 0.92, X(HCP_A3, AL)= 0.01For a phase described by a sublattice model, the initial value of an element or species in a sublattice should be specified using SET_START_VALUE.9Step 4: Load and Compile Experimental FileThrough the function Load Experimental File, AlZn_Sample_rough.pop file can be loaded into the Pandat workspace and compiled with the database file loaded in step 1. The “Rough Search” button in toolbar will be activated automatically if there are rough equilibria loaded into PanOptimizer.9Step 5: Rough SearchAgain, there are four control areas in the control panel for rough search as shown below (only Area C is marked since the other three areas are the same as the normal optimization control panel).CRough Search (C)There are two types of built-in optimization algorithms for Rough Search and they are Global Search and Local Search, as shown in area C.•Global Search is to search a set of good initial values of the model parameters within the whole searching domain, the initial values defined in TDB file will be ignored.•Local Search leads to a quick convergence to an optimal solution based on the given initial values of model parameters.The user can set the maximum number of function calls for both algorithms.For example, 1000 function evaluations of Global search lead to the sum of squares of 2.91. The figure below shows the calculated phase boundaries after a global search with 1000 function evaluations. It can be seen that the optimized parameters give a very similar topology with the known Al-Zn phase diagram. By clicking Local Search , the sum of squares decrease from 2.91 to 0.059, which reproduces the phase diagram in better agreement with the experimental one as you can see below.Optimization Results (D)•Model parameters can be checked through Parameters .•Chemical potential differences between any two phases in equilibrium can be accessed by Experimental Data . They are reflected by the values in column “(Wtd. Residual)^2” as shown in the dialog window below.• The weight factor of the equilibrium can be adjusted as needed during optimization procedure.• Chemical potential values of each phase in equilibrium can be accessed by clicking the buttons in the first column.• The “Export Table ” function is used to export the table data to Excel.9Step 6: Go Back to Normal OptimizationOnce the phase diagram topology is obtained, user can append the AlZn_sample.pop, and go through Steps 5-7 to obtain an optimal set of model parameters which can best fit phase diagram and thermodynamic properties.。