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冰箱提示冷冻室门故障df（冰箱冷冻室显示报警什么原因）

• 发布时间:2024-06-20 04:19:25•浏览次数:145

本文目录一览

1.数据分析实践入门（一）：数据预处理
2.适合普通家庭的冰洗家电选购指南 1500-8500元5款清单请收好
3.如何避免“春节”过成烦恼的“劳动节”
4.疫情当前，看看创客们自制的测温器

1.数据分析实践入门（一）：数据预处理

作者 | CDA数据分析师

从菜市场买来的菜，总有一些是坏掉的不太好的，所以把菜买回来之后要做一遍预处理，也就是把那些坏掉的不太好的部分扔掉。现实中大部分的数据都类似于菜市场的菜品，拿到手以后会有一些不好的数据，所以都要先做一次预处理。

常见的不规则数据主要有缺失数据、重复数据、异常数据几种，在开始正式的数据分析之前，我们需要先把这些不太规整的数据处理掉，做数据预处理。

一、缺失值处理

缺失值就是由某些原因导致部分数据是空的，对于为空的这部分数据我们一般是有两种处理方式的，一种是做删除处理，即把含有缺失值的数据删除；另一种是做填充处理，即把缺失的那部分数据用某个值代替。

1、缺失值查看

对缺失值进行处理，首先要把数据中的缺失值找出来，也就是查看数据中有哪些列有缺失值。

（1）、Excel实现

在Excel中我们选中一列没有缺失值的数据，看一下这一列数据共有多少个，然后把其他列的计数与这一列进行做对比，小于这一列数据个数的就代表该列数据有缺失值，差值就是缺失个数。

下图中非缺失值列的数据计数为5，性别这一列计数为4，这就表示性别这一列是有一个缺失值的。

如果想要看整个数据表中每列数据的缺失情况，则要挨个选中数据中每一列去判断该列是否有缺失值。

如果数据不是特别多，你想看数据中具体是哪个单元格的缺失，则可以利用定位条件（按快捷键Ctrl+G可弹出对话框）查找。在定位条件对话框中选择空值，单击确定就会把所有的空值选中，如下图所示：

通过定位条件把数据中缺失值选出来的结果，如下图所示：

（2）Python实现

在Python中直接调用info ( ) 函数的方法就会返回每一列的缺失情况。关于info ( ) 函数方法我们在之前就用过，但是没有说明这个方法可以判断数据的缺失情况。

Pythoy中缺失值一般用NaN表示，从用info ( ) 方法的结果来看，数据中性别这一列是3 non-null object，表示性别这一列有3个非null值，而其他列有4个非null值，说明性别这一列有1个null值。

我们在python中还可以用isnull ( ) 方法来判断哪个值是缺失值，如果是缺失值则返回True，一行中如果不是缺失值则返回False。

2、缺失值删除

缺失值分为两种，第一种是一行中某个字段是缺失值；另一种是一行中的字段全部为缺失值，即为一个空白行。

（1）Excel实现

在Excel中，这两种缺失值都可以通过定位条件（按快捷键Ctrl+G可弹出该对话框），对话框中选择空值就可以找到。

这样含有缺失值的部分数据就会被选中，包括某个具体的单元格及一整行，然后单击鼠标右键在弹出的删除对话框中选择删除整行选项，并单击确定按钮即可实现整行的删除。

（2）Python实现

在Python中，我们利用的是函数dropna ( ) 方法，函数dropna ( ) 方法默认删除含有缺失值的行，也就是只要某一行有缺失值就把这一行删除。

运行函数dropna ( ) 方法以后，删除含有NaN值的行，返回删除后的数据。

如果想删除空白行，只要给函数dropna ( ) 方法传入一个参数 how = all 即可，这样就会只删除那些全为空值的行，不全为空值的行就不会被删除。

上表第二行中只有性别这个字段是空值，所以在利用函数dropna（ how = “all” ）的时候并没有删除第二行，只是把全为NaN值的第三行删掉了。

3、缺失值的填充

上面介绍了数据处理缺失值删除的方法，但是数据是宝贵的，一般情况下只要数据缺失比例不是过高（不大于30%），尽量还是不要做删除处理，而是选择做填充。

（1）Excel实现

在Excel中，缺失值的填充和缺失值删除一样，利用的也是定位条件，先把缺失值找到，然后在第一个缺失值的单元格中输入要填充的值，最常用的就是用0填充，输入以后按Ctrl+Enter组合键就可以对所有缺失值进行填充处理。

缺失值填充前后的对比如下图所示：

在数据中年龄用数字填充合适，但是性别用数字填充就不太合适，那么可不可以分开填充呢？答案是可以的，选中想要被填充的那一列，按照填充全部数据的方式进行填充就可以了，只不过如果想要要填充几列，则需要执行几次这样的操作。

上图是数据填充前后的对比，年龄这一列我们使用平均值进行填充，性别这一列我们使用众数进行填充。

除了用0填充、平均值填充、众数（大多数）填充，还有向前填充（即用缺失值的前一个非缺失值填充，比如上个例子中编号A3 对应的缺失年龄的前一个非缺失值就是16）、向后填充（与向前填充对应）等方式。

（2）Python实现

在Python中，我们利用的 fillna ( ) 方法对数据表中的所有缺失值进行填充，在fillna ( )后面的括号中输入要填充的值即可。

在Python中我们也可以按不同列进行填充，只要在函数fillna ( ) 方法的括号中指明列名即可。

上面的代码中只针对性别这一列进行了填充处理，数据中其他列均未进行任何更改。

也可以同时对多个列填充不同的值：

二、重复值处理

重复数据就是同样的记录有多条，对于这样的数据我们一般做删除处理。

假设你是一名数据分析师，你的主要工作是分析你所在公司的销售情况，现有公司2018年8月的销售明细（已知一条明细对应一笔成交记录信息），你想看一下2018年8月公司整体成交量是多少，最简单的方式就是看一下这个月有多少条成交明细。但是这里可能会有重复的成交记录存在，所以要先做删除重复项的处理。

（1）Excel实现

在Excel中依次单击菜单栏中的数据>数据工具>删除重复值，就可以删除重复数据了，如下图所示：

数据删除前后的对比图如下：

Excel的删除重复值默认是针对所有值进行重复值判断，比如数据中有订单编号、客户姓名、唯一识别码（类似于身份证号的字段）、成交时间这四个字段，Excel会判断这四个字段是否都是相等的，只有都相等时才会做删除处理，并且会保留第一个值（第一行值）。

你知道了公司2018年8月份成交明细以后，你想看一下2018年8月份总共有多少成交客户，且每个客户在2018年8月份首次成交的日期。

查看客户数量只需要按客户的唯一识别码进行去重就可以了。Excel默认是全选，我们可以取消全选，选择唯一识别码进行去重，这样只要唯一识别码重复就会被删除，如下图所示：

因为Excel默认会保留第一条记录，而我们又想获取每个客户较早成交日期，所以我们需要先对时间进行升序排序，让较早的日期排在前面。这样在删除的时候就会保留较早的成交日期。

删除前后的对比如下图所示：

（2）Python实现

在Python中我们利用drop_duplicates ( ) 方法，该方法默认对所有值进行重复值判断，且默认保留第一个值（或第一行值）。

上面的代码是针对所有字段进行的重复值判断，我们同样也可以只针对某一列或某几列进行重复值删除的判断，只需要在drop_duplicates ( ) 方法中指明要判断的列名即可。

也可以利用多列去重，只需要把多个列名以列表的形式传给参数subset即可。比如按姓名和唯一识别码去重。

还可以定义删除重复项时要保留哪个，默认是保留第一个，也可以默认保留最后一个，或者全部不保留。通过传入参数keep进行设置，参数keep默认值是first，即保留第一个值；也可以是last，保留最后一个值；还可以是False，即把重复值全部去掉。

三、异常值的检测与处理

异常值就是相比正常数据而言过高或者过低的数据，比如一个人的年龄是0岁或者100岁都算是一个异常值，因为这和实际情况差距过大。

1、异常值检测

要处理异常值首先要检测，也就是发现异常值，发现异常值的方式主要有以下三种：

■根据业务经验划定不同指标的正常范围，超过该范围的值就可以算为异常值

■通过绘制箱型图，把大于（小于）箱型图上边缘（下边缘）的点称为异常值

■如果数据服从正太分布，则可以利用3σ 原则；如果一个数值与平均值之间的偏差超过3倍标准差，那么我们就认为这个值是异常值。

箱形图如下图所示：

下图是正态分布图，我们把大于μ+3σ的值称为异常值。

2、异常值处理

对于异常值一般有以下几种处理方式：

■最常用的处理方式就是删除

■把异常值当做缺失值来填充

■把异常值当做特殊情况，研究异常值出现的原因

（1）Excel实现

在Excel中，删除异常值只要通过筛选就把异常值对应的行找出来，然后单击鼠标右键选择删除行即可。

对异常值进行填充，其实就是对异常值进行替换，同样通过筛选的功能把异常值先找出来，然后把这些异常值替换成要填充的值即可。

（2）Python实现

在Python中，删除异常值用到的方法和Excel中的方法原理类似，Python中是通过过滤的方法对异常值进行删除。比如 df 表中有年龄这个指标，要把年龄大于200的值删掉，你可以通过筛选把年龄不大于200的筛出来，筛出来的部分就是删除大于200的值以后的新表。

对异常值进行填充，就是对异常值进行替换，利用 replace ( ) 方法可以对特定的值进行替换。

四、数据类型转换

1、数据类型

（1）Excel实现

在Excel中常用的数据类型就是在菜单栏中数字选项下面的几种，你也可以选择其他数据格式，如下图所示。

在Excel中只要选中某一列就可以在菜单栏看到这一列的数据类型。

当选中成交时间这一列时，菜单栏中就会显示日期，表示成交时间这一列的数据类型是日期格式，如下图所示。

（2）Python实现

Pandas不像Excel分得那么详细，它主要有6种数据类型，如下表所示。

在 Python 中，不仅可以用 info ( ) 方法获取每一列的数据类型，还可以通过 dtype方法来获取某一列的数据类型。

2、类型转换

我们在前面说过，不同数据类型的数据可以做的事情是不一样的，所以我们需要对数据进行类型转化，把数据转换为我们需要的类型。

（1）Excel实现

在Excel中如果想更改某一列的数据类型，只要选中这一列，然后在数字菜单栏中通过下拉菜单选择你要转换的目标类型即可实现。

下图就是将文本类型的数据转换成数值类型的数据，数值类型数据默认为两位小数，也可以设置成其他位数。

（2）Python实现

在Python中，我们利用astype ( ) 方法对数据类型进行转换，astype ( ) 后面的括号里指明要转换的目标类型即可。

五、索引设置

索引是查找数据的依据，设置索引的目的是便于我们查找数据。举个例子，你逛超市买了很多食材，回到家以后你要把这些食材全部放在冰箱里，放置在冰箱的过程其实就是一个建立索引的过程，比如蔬菜放在冷藏室，肉类放在冷冻室，进行完这样的分类存放之后，这样再找的时候就可以很快的找到。

1、为无索引的表添加索引

有的表没有索引，这时要给这类表加一个索引。

（1）Excel实现

在Excel中，一般都是有索引的，如果没索引数据看起来会很乱，当然也会有例外，数据表就是没有索引的。这个时候插入一行一列就是为表添加索引。

添加索引前后的对比如下图所示，序号列为行索引，字段名称为列索引。

（2）Python实现

在Python中，如果表没有索引，会默认用从0开始的自然数做索引，比如下面这样：

通过给表df的columns参数传入列索引值，index参数传入行索引值达到为无索引表添加索引的目的，具体实现如下：

2、重新设置索引

重新设置索引，一般指行索引的设置。有的表虽然有索引，但不是我们想要的索引，比如现在有一个表是把序号作为行索引，而我们想要把订单编号作为行索引，该怎么实现呢？

（1）Excel实现

在Excel中重新设置行索引比较简单，你想让哪一列做行索引，直接把这一列拖到第一列的位置即可。

（2）Python实现

在Python中可以利用set_index ( ) 方法重新设置索引列，在 set_index ( ) 里指明要用作行索引的列的名称即可。

在重新设置索引时，还可以给 set_index ( ) 方法传入两个或多个列名，我们把这种一个表中用多列来做索引的方式称为层次化索引，层次化索引一般用在某一列中含有多个重复值的情况下。层次化索引的例子，如下所示，其中 a、b、c、d 分别有多个重复值。

3、重命名索引

重命名索引是针对现有索引名进行修改的，就是改字段名。

（1）Excel实现

在Excel中重命名索引比较简单，就是直接修改字段名。

（2）Python实现

在Python中重命名索引，我们利用的是rename ( ) 方法，在rename ( ) 后的括号里指明要修改的行索引及列索引名。

4、重置索引

重置索引主要用在层次化索引表中，重置索引是将索引列当作一个columns进行返回。

在下图左侧的表中，Z1、Z2是一个层次化索引，经过重置索引以后，Z1、Z2这两个索引以columns的形式返回，变为常规的两列。

在Excel中，我们要进行这种转换，直接通过复制、粘贴、删除等功能就可以实现，比较简单。我们主要讲一下在Python中怎么实现。

在Python利用的是reset_index ( ) 方法，reset_index ( ) 方法常用的参数如下：

level参数用来指定要将层次化索引的第几级别转化为columns，第一个索引为0级，第二个索引为1级，默认为全部索引，即默认把索引全部转化为columns。

drop参数用来指定是否将原索引删掉，即不作为一个新的columns，默认为False，即不删除原索引。

inplace参数用来指定是否修改原数据表。

reset_index ( ) 方法常用于数据分组、数据透视表中。

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这是“数据分析实践入门系列“的第一篇，接下来还会陆续奉上干货，请持续关注我们吧！

2.适合普通家庭的冰洗家电选购指南 1500-8500元5款清单请收好

年终岁尾，很多家庭都会选择为家中换新，给家里添置一些大件儿产品，像冰箱、洗衣机这种大家电更是绕不开，今天小编为大家带来的是冰洗家电专场，作为家中不可缺少的电器，冰箱和洗衣机具有利用率高、使用周期长等特征，所以在下单前做好功课也至关重要，不仅需要有质量上的保障，带来的良好使用体验同样需要重点关注，接下来我们一起来看看值得入手的家电都有哪些吧～

冰箱选购买前知道：

1、体积和容积

先说体积，体积大小就相当于尺寸大小，尤其是像冰箱这样的大件，在装修房屋的时候一定会预留出位置，这就对尺寸要求非常高了，买大了装不进去买小了有缝隙不美观，所以在下单前一定要先确认下尺寸，不然来回退换货就非常麻烦了，费心费力；

再说容量，近几年随着生活水平的提升，对冰箱容量的要求也是越来越大，但是有一点需要注意的是，更大的容积会带来更高的电量消耗，所以在下单之前需要明确对食物存放的大致需求，从而估算需要多大容量的冰箱，避免出现空间不够用或空间太大剩余的情况。

2、风冷or直冷

我们买冰箱就是为了存放食材，那么冰箱可以带来什么样的保鲜效果至关重要，因此也需要了解直冷和风冷两种制冷方式的优缺点：

先说直冷，直冷冰箱通过蒸发器吸取冰箱中的热量进行降温，再利用冰箱内空气自然对流的方式来冷却食品。优点是价格低，食材保湿效果好，不容易风干；缺点是制冷不均匀，冷冻室会结霜，后续需要手动除霜。

再说风冷，风冷冰箱的原理其实也是蒸发吸热，但是风冷是通过风扇把蒸发器的冷气吹到冰箱内部，从而达到降温效果。优点是依靠风的循环自动除霜，温度均匀，控温精准；缺点是价格略高，食材容易被风吹干。目前市面上风冷设计是冰箱的主流。

简言之就是首先要确定自己需要一个多大的冰箱，再根据自己的日常需求确定适合自己的类型。虽然市面上冰箱功能繁多，但下单前还是要多做功课，对比预算范围内各款冰箱的各自功能，看哪些是自己需要的，哪些是不需要的功能，最终选择一款适合自己需求的冰箱。

单品推荐：

Ronshen 容声 BCD-430WD17FP 十字门冰箱 430L

这款容声BCD-430WD17FP冰箱来自晶钻系列，冷藏及冷冻室均有除菌净味技术，其中冷藏室还可去除乙烯，延长果蔬的保存时间；双抽屉设计，右侧变温室支持零度保鲜，左侧可干湿调节，果蔬珍品都可收纳，风冷无霜温湿双控；面板采用立体微雕工艺，手感细腻，防划耐指纹，省去后期清洁烦恼；内置矢量变频压缩机，运行稳定，节能省电，双循环制冷，综合耗电量仅0.75kWh，冷冻能力7kg/12h，尺寸650*794*1810mm。

Hisense 海信 BCD-428WTDVBPV 十字对开门冰箱 428L

这款海信BCD-428WTDVBPV属于真空时尚系列，于2021年春季新品上市，搭载独家真空·冰温、真空·休眠、真空·保湿、真空·杀菌四大真空科技，可有效减少箱内含氧量，防止食材氧化及内部营养消耗，封存水分和营养，带来更好的食材保鲜效果；自带杀菌净味功能，可有效杀灭冰箱内常见的大肠杆菌、金黄色葡萄球菌等细菌，带来更加安全的使用体验；特设变温区，有果蔬、0度保鲜、冰鲜三档调温设计，满足全家人多样的饮食需求；内置矢量变频压缩机，新国标一级能效，每日综合耗电量0.79度，节能省钱；产品尺寸（深x宽x高）：650 ×794 ×1810mm。

说完了冰箱，我们再一起聊一下洗衣机：

洗衣机选购买前知道：

1、波轮or滚筒

这是一个老生常谈的问题了，咱们直接看优缺点即可：

波轮洗衣机

优点：相对省电，洗涤速度较快，单件衣物甩干效果好。产品价格便宜；缺点：易缠绕打结，耗水量大，多件衣物脱水效果差，不能洗涤羊毛、真丝等材质的衣物，会造成衣物磨损变形，洗涤均匀度低。需要有上部开盖的空间。

滚筒洗衣机

优点：对衣服磨损率低，羊毛真丝衣物都可洗涤，省水，洗涤剂使用量少，洗涤均匀，衣服不缠绕，水温可调，脱水转速高，空间占用率低；缺点：相对耗电，洗涤时间相对较长，自重较大，需要固定安装位。

2、洗涤容量和烘干容量

同冰箱一样，洗衣机的容量也是越来越大，目前市面上大部分洗衣机都是8-10KG容量，建议大家在预算充足的情况下尽量买大容量，后期洗涤床单被罩、冬季羽绒服的时候也方便，不用分为多次洗涤，省水省电；另外，还需要明确一个概念，洗涤容量不等于烘干容量，尤其大家在选购洗烘一体机的时候，一定要看清介绍，通常来讲，一台洗烘一体机的洗涤容量是10KG，那么烘干容量基本在7KG左右，明确这一点可以有效避免在使用烘干时出现人为导致烘干不彻底的情况。

3、定频与变频

市面上主流的产品现在都以变频为主，定频除了有价格优势，其他方面还是变频使用体验更好。其中DD电机噪音更小，BLDC电机使用寿命更高，大家在选购时可以根据家庭需要以及预算来考虑。

单品推荐：

Ronshen 容声 RH1014CD 滚筒洗衣机 10kg

这款RH1014CD滚筒洗衣机属于容声R-color净彩负离子系列，搭载离子双净护科技，其中负离子发生器在筒内产生氧离子，有效清除异味，保持衣物清新，银离子晶体遇水释放，实现除菌效果，除菌率可达99.99%，带来健康洗衣体验；贝式微蒸汽烘干功能，可有效增加散热面积，提升烘干效率，内置针式触角感温器，精准控制温度，带来更精准、更均匀的烘干效果；深度除螨洗功能，做到热温直抵衣物深处，有效杀死螨虫并破坏螨虫的生存环境，做到除螨更彻底；540mm纤薄机身，可轻松嵌入阳台、卫生间等区域，不占用家庭太大空间；49分贝低噪音运行，安静无打扰～

Haier 海尔 GBN100-189U1+EG100BDC189SU1 洗烘套装

这款海尔GBN100-189U1+EG100BDC189SU1 洗烘套装属于晶彩系列，其中洗衣机尺寸595x600x850mm，10KG容量，60℃微蒸汽循环热风，免水洗杀菌，巴氏除菌，60℃高温香薰蒸，除菌更彻底，带来更加健康的洗衣效果；可暂停中途添加衣物，智能投放洗衣液用量，使用方便；直驱变频电机，低耗节能，1.08洗净比，省水省电；专利双喷淋，AMT抗菌窗垫，90℃高温筒自洁，功能齐全。

烘干机采用低温热泵烘干技术，压缩机功率550w，运转两小时仅需1.1度电；内桶正反转防缠绕技术，防止衣物“拧麻花”；拥有576mm大桶径，10kg大容量，衣物可以充分舒展，最多可烘干3套四件套；搭载高精度温湿度传感器，衣干即停，避免烘干不足或过烘情况；可连接海尔智家App，Wi-Fi远程操控，使用方便。

Hisense 海信 HB30DF45H 波轮洗衣机 3KG

这款海信HB30DF45H属于迷你系列，搭载温水洗、90摄氏度蒸煮洗、60摄氏度除螨洗三种健康模式，除菌升级，带来更健康的洗涤效果；隐藏式触摸面板搭配高透明门盖，外观升级，更加便捷人性化；深层清洁设计，可有效清除奶渍、果渍、饭渍，清洁效果更出色；3KG黄金容量，用来给宝宝洗衣服更合适，杜绝细菌交叉感染，妈妈更放心～

3.如何避免“春节”过成烦恼的“劳动节”

春节，举国欢庆，大部分家庭陷入了繁杂的打扫，归纳，整理行列。日子过久了，需要扔的东西，藏在角角落落，哪些东西该扔不该扔，很伤脑筋。

今年我是这样干的：先确定对应区域，逐个攻破，省了不少力气。

第一步：分区域，如：前阳台，客厅，餐厅，厨房，卧室，儿童房，卫生间，书房等；

第二步：拉清单，如：

一、前阳台（大部分人家种花，晒衣物）

1、没有花草的，开裂的旧花盆；

2、老化的，废弃的各种工具；

3、枯萎的花花草草；

4、堆在阳台角落里的快递盒；

5、损坏严重的衣架；

二、客厅

1、没用的收据、账单、过期的优惠劵；

2、混在一起的扑克牌；

3、空茶叶罐；

4、过期的零食；

5、过期药品；

6、破旧的沙发垫；

7、破损的茶具；

8、各种宣传单。

三、餐厅

1、多余的购物袋；

2、忘了拆包时间的零食；

3、空酒瓶；

4、已经看不出颜色的桌布，椅子垫等；

5、做工粗糙，纯属积灰的旅游纪念品。

四、厨房

1、冰箱冷冻室里不知何时放入的食物；

2、不宜食用的米、面、豆类；

3、有哈喇味的干果；如：变质的花生米等；

4、长芽的土豆；

5、别人送的好看不好吃的土特产；

6、过期的调味品；

7、饭店打包带回的一次性饭盒；

8、一切发了霉的木制品，如：菜板、筷子等；

9、没有修理价值的损坏的小电器，如：电饭锅，榨汁机，高压锅等；

10、五颜六色的塑料餐具及空酒瓶。

五、卧室

1、衣柜内多年不穿的质感低廉的衣服；

2、不适合自己的，使自己变丑的衣服；

3、过期的化妆品。

六、儿童房

1、孩子小了的衣服、鞋子；

2、不玩的玩具；

3、不看的书籍、小了的书包等；

能送人就送人，不能送就扔。

七、卫生间

1、过期的护肤品、洗涤用品、沐浴露、洗发膏等；

2、用了3个月以上的牙刷；

3、不好用的清洁工具等。

八、书房

1、没法用的笔，变干的胶棒等；

2、坏掉的闹钟；

3、没有修理价值的旧电脑；

4、没有收藏价值的旧杂志、旧书等。

第三步、建队伍，拉壮丁，全家总动员，分工合作；

第四步、分类别，装袋，扔！扔！扔!

好了，家里收拾利索了，愉快的春节模式开启了！

4.疫情当前，看看创客们自制的测温器

宅家特训“缉疫犬”，协力抗击新肺炎

——基于HuskyLens的人脸识别自动跟踪测温装置

作者：狄老师

原料清单：

掌控板 ×1
micro:bit掌控I/O扩展板 ×1
迷你2自由度云台 ×1
Gravity: HUSKYLENS --人工智能摄像头 ×1
MLX90614非接触式红外温度传感器 ×1

本项目是以基于HuskyLens人脸识别的二自由度自动跟踪云台制作的,所以材料方面只需在之前的项目基础上，补充一个非接触式红外温度传感器。

线路连接：

恰好DF的这款IO扩展板有两个IIC接口，一个给哈士奇，一个给温度传感器用。

结构搭建：

结构部分的组装还请参见基于HuskyLens人脸识别的二自由度自动跟踪云台。

这里要追加安装MLX90614，因为假期没有别的材料设备可以使用，暂时利用哈士奇配套支架的螺孔，配合垫片配平左右铜柱高度。

有条件的话应该打印一个支架，安装到摄像头上方。这样实际使用时，应该更容易对准脑门。

程序设计：

作为教书匠，

首相想到的项目应用场景自然是校园。

但凡流行病爆发，

班级会例行晨检，

给每个学生测量体温。

这事确实要紧，

但又实在繁琐，

所以功能上一定要有关联学号的数据汇总功能，

以便给班主任们减负。

基于这样的需求，

结合SIoT会是个好选择。

人脸跟踪方面，

基于自动跟踪云台的思路，

这回划定了一个10*4像素的目标区域。

当对象方框中心点位于下图黄色高亮区域内时，
系统会认为人脸已被锁定，
可以发射，哦不是，
可以测温。

对于测温结果的提示功能，
特意百度了下，
正常人体温应低于37.2℃。
不过这是指口腔温度，
额头温度还要考究下，
暂且设定为，
低于或等于37.2℃亮绿灯；
高于37.2℃亮1盏红灯；
高于38℃亮2盏红灯；
高于38.5℃亮3盏红灯；
相应的还有警示音强化提醒。

程序比较长，大致流程如下：

有关SIoT的使用，
请参见往期文章。

测试：

又到关门放二哈的时候了，不过我们这只二哈比较乖，使命必达，绝不捣乱！

初始化HuskyLens、WIFI、MQTT，
完成后显示环境温度供参考。

找了四个小伙伴参与实验，
毕竟不是活体，
前三位塑料同学的体温，
基本就是环境温度。

4号樱桃小丸子同学，
再不发烧就没样本了！
不好意思只能下黑手，
拿杯温水挡在前面……

一露脑袋，
38.9！
速速拉去隔离！

打开SIoT后台，可以看到装置上传的数据：

这是导出并整理后的Excel表格，
如果有智慧校园平台，
根据对应模板修改表格，
就可以直接导入了。

▼ 下面放上一段测试视频链接

https://v.qq.com/x/page/j3057jsd5so.html

项目小结：

有老师在朋友圈给我留言开学学校可以试用啦！

说实话，在精度、可靠性方面这个项目远不够完善，若要规模应用更是问题多多。但作为一个创意原型，对于功能的展示还是明晰的。如果有企业可以将这个创意转化成可靠的产品，并且接驳教育通等智慧校园平台，关联学生的考勤、请假系统，一定能给学校的管理工作提效减负。

不过，内心还是希望“缉疫犬”少有用武之地。二哈专职卖萌犯二就好，希望大家健康平安！眼下最辛苦的就是医生们，亲朋中也有当医生的，其中一位正战斗在隔离病房，希望你们照顾好战斗在前线的自己！一定凯旋而归！

向白衣天使致敬，
黑暗多让人咬牙切齿，
光明就多让人热泪盈眶！

狄老师自己的公众号：DI玩

多掌控无线测温仪

——基于多个掌控板的无线测温装置

作者：且歌且行

项目背景：

目前，疫情形势严峻，湖北省新增病例依然居高不下，各地被隔离观察的人员数目也非常庞大。“多掌控无线测温仪”可定时提醒被测人员测量体温，并将测温结果通过MQTT发送到服务器，也可以通过无线广播发送到接收端。如果体温异常，测温端和接收端都会发出警告，让测温人员及医务人员都能够及时处置。此测温仪的定时提醒功能方便测温者定时监测，以免忘记；无线广播功能则让医务人员省去奔波劳累之苦、接触病毒之险，足不出户便能记录测温者的体温。

所用器材：

掌控板1.0 *2
掌控板2.0 *1
百灵鸽2.0 *1
掌控宝 *1
DHT11 温湿度传感器 *2虽然LOW，但是比没有强呀……）
取暖器 *1（不是必备，我只是用他来调体温偏高状态）

设计思路：

不检测的时候，三个掌控板上都显示时间。到测温的间隔时间时，测温掌控板语音提醒“请测体温”，测温后，掌控板上显示体温，并将结果发送到MQTT服务器上，再通过无线广播发送到接收的掌控板上。测温端和接收端对结果作出判断，如果体温正常，测温端播报“体温正常，请消毒”，接收端不作任何提醒。如果体温偏高，测温端播报“体温偏高”，接收端则红灯闪烁、蜂鸣器发出警报声。测温的每一次记录数据可在MQTT服务器中下载，方便使用者了解测温者的体温变化情况。

器材连接：

将两个温湿度传感分别接到掌控宝和百灵鸽的13号口，注意S、V、G的对应。

操作准备：

1、下载适用的SIOT，并运行。本项目采集数据采用SIOT程序、MQTT协议。SIoT是一个为中小学STEM教育定制的跨平台的开源MQTT服务器程序，S指科学（Science）、简单（Simple）的意思。SIoT重点关注物联网数据的收集和导出，是采集科学数据的最好选择之一。

SIoT为“虚谷物联”项目的核心软件，是为了帮助中小学生理解物联网原理，并且能够基于物联网技术开发各种创意应用。

MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输协议）是一个基于客户端-服务器的消息发布/订阅传输协议。
MQTT协议是轻量、简单、开放和易于实现的，这些特点使它适用范围非常广泛。

下载地址：http://mindplus.dfrobot.com.cn/siot
根据自己电脑的系统，对应下载SIoT软件压缩包。

SIoT1.2 是一款绿色软件，解压后即可立即运行。

测温仪需要与服务器通讯，使用过程中此窗口若关闭，将导致测温仪运行出错。

2、访问服务器，设置好项目及设备。
运行cmd，在黑窗口中输入ipconfig，回车，获得本机IP地址。

在浏览器地址输入IP地址，在后面加上”: 8080“ 。需注意此处的冒号必须是英文状态！！！8080为端口号。

登陆。

设置项目及设备。

程序设计：

1、准备语音文件及图像取模文件。2、编写测温端程序，命名时标识为测温一号。先设置WIFI、MQTT、网络时区等。

为测试方便，此程序设置间隔时间为2分钟检测一次。

定时提醒、测温，将结果发送到MQTT服务器，并通过无线广播发送到接收端。

判断体温是否正常。

未到检测间隔时间时，掌控板屏幕显示时钟。

测温一号完整程序截图：

3、迁移测温一号的程序，修改，命名时标识为测温二号。
有了测温一号的程序，测温二号就简单了许多，只需要修改其中的间隔时间及项目设备号即可。

测温一号的间隔时间，每2分钟的00秒开始提醒

测温二号的间隔时间，每2分钟的20秒开始提醒

测温一号，将数据发送到主题cewen/1

测温二号，将数据发送到主题cewen/2

4、编写接收端程序。

注意：为避免无线广播冲突，将两个测温端打开广播、发送消息及关闭广播的时间错开。接收端接收、显示消息时用变量将来自两个测温端的消息区别开来。

程序中开头连接网络及MQTT服务器部分和后面没有收到信息时屏幕显示时钟部分与测温的掌控板程序完全一致。

程序中设了变量i，变量i表示接收端收到消息的次数，奇数与偶数分别对应两个测温端。

设了变量_msg，它表示收到的消息。

又设了变量num1和num2，根据无线广播收到的次数判断该消息来自哪一个测温端。

用是否收到无线广播消息来决定程序怎样运行。

如果体温超过37度，接收端红灯闪烁、蜂鸣器响起以示提醒。

完整程序如下：（此处略去网络设置部分）

测试效果：

因头条视频个数限制，视频可以扫下方二维码至原文查看。

走过的弯路：

1、温度传感器检测到的温度一直为0。

原因：温湿度传感器要在5V的电压环境下才能正常工作，掌控板连接电脑后只有3.3V。

解决办法：打开掌控宝电源开关。

2、在WiFi连接的情况下，接收端无法正常接收消息，屏幕上无法正确显示。

原因：WiFi与无线广播有冲突。

解决办法：接收端只需要一次校准时间。如果程序后面不需要用WiFi，可将无线广播一直开启，不关闭。

鸣谢：

帮助解决温度传感问题的大咖老师：张玉华老师、豪老师、珠韵老师、冥想者老师、甘肃的陈老师、风雨无阻老师……（可能有遗漏，若遗漏了请见谅哈！）帮助解决无线广播问题的大咖老师：朱现伟老师。混迹在DF论坛，以后我们当地搞创客活动，我就算啥也不干，光是数一数论坛里大咖们的名字，就能唬得他们一愣一愣的~~（‐＾▽＾‐）（‐＾▽＾‐）

让我们造一把红外测温枪来感受夏天

——基于FireBeetle ESP32的非接触式测温装置

作者：bobo

这篇文章是在之前夏天的时候，bobo老师因为共享单车的车垫太热，烤屁股，突发奇想做的。

在现在的大环境下，这把非接触式测温枪非常实用。

进入正文。

最近天气太热了，进入汽车车厢秒变烤鸭。去骑个共享单车，我的天，这不是骑车，简直是在烤肉。所以我琢磨是不是搞一个测温枪来检测下座椅的温度。这种小儿科的问题怎么能难倒我这个maker呢。手上正好有DFRobot 出的FireBeetle ESP32主板和 MLX90614非接触式红外温度传感器，自己造一款测温枪出来。

▼ 视频

视频链接：https://v.qq.com/x/page/y0531558x7g.html

主板选用了DFRobot最新出的FireBeetleESP32主板，体积比传统的Arduino Uno主板小很多，另外FireBeetle ESP32主板自带电池接口和充电电路，非常适合用于低功耗便携设备的制作。

传感器使用了DFRobot出品的MLX90614非接触式红外测温传感器，和传统的LM35、DS18B20这些传统的温度传感器比较，这款传感器可以非接触的方式测量到目标物体的温度。传感器是IIC接口，非常方便连接到主板上使用。

显示部分使用了一块 DFRobot最近新生产的 GravityIIC OLED-2864显示屏，它是一款非常漂亮的蓝色自发光屏幕，这个屏幕有金属边框可以防止屏幕在制作和使用过程中玻璃破裂损坏。软件使用了DFRobot开发的uPyCraftMicroPython IDE，使用python进行编程，降低了软件开发的难度。