1. 后处理Epoch结果：代码及图 import sdf_helper as sh import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator as ml from matplotlib.ticker import ScalarFormatter as sf import matplotlib.ticker as ticker import matplotlib
1-1.真彩色 24 位 BMP 图像每存储一个像素点需要几个字节？计算一幅大小为 1024× 768 的图像数据存储需要的字节数（不压缩）。 24位图像储存一个像素需要3个字节 print("一副1024*768的图像需要的字节数为：",1024*768*3) 一副1024*768的图像需要的字节数为： 2359296 1-2. 将灰度为256
3-2-1 import pandas as pd df=pd.read_csv(r"E:\junior\datasource\gdp\output1\part-r-00000",sep='\t',header=None) df.columns=['大洲名称','总GDP数'] df.head() import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt ma
问题描述：归一化后使用模型进行预测，将预测的结果反归一化为初始的数据规模，预测值与真实值进行画图比较。 1、将特征和标注进行拆分，分别进行归一化 2、特征的归一化 1 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 导包 2 data.name = data.columns # 获取列名 3 f
摘要：本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割》，作者： eastmount。 本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或
def convert(self, pose_list, output): data_list = self.parse_pose(pose_list) time_z_dic = {} font2 = {'family': 'Times New Roman', 'weight': 'normal', &q
在一个图像输出窗口中，底层是一个 Figure 实例，我们通常称之为画布，包含了一些可见和不可见的元素。 在画布上作出图形，这些图形是 Axes 实例，Axes 实例几乎包含了我们需要用到的 matplotlib 组成元素，例如坐标轴、刻度、标签、线和标记等。 import matplotlib.pyplot as plt import num
四、matplotlib 显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 不显示坐标轴刻度 plt.xticks(()) plt.yticks(()) 双Y图 ''' 次坐标轴 ''' x = np.arange(0, 10, 0.1) y1 = 0.05 * x ** 2 y2 = -1 * y1 # 获取figure默认的坐
1.基本原理 PCA是机器学习和统计学领域一类特征降维算法。由于样本数据往往会有很多的特征，这会带来以下挑战： 样本的维度超过3维则无法可视化； 维度过高可能会存在特征冗余，不利于模型训练，等等； 而PCA的目的就是在降低特征维度的同时，最大程度地保证原始信息的完整。 2.案例 点击查
对于生活中的熟悉的动物，我们人脑经过一次扫描，便可以得到该动物的物种！那么机器是如何识别这个图片上的动物是属于哪一物种呢？ 本次实验借生活中最常见的猫和狗来探究其原理！ 环境准备： tensorflow ，python，一些data 实验预期： 当模型训练完成后，我们可以用该模型去预测一张图片属于哪
我现在觉得似乎matplotlib画出来的图更方便，更好看。而其是和ggplot2不一样的绘图的思路，所以我还是蛮想学习一下的。 我必须要有所进步才行。 Figure fig = plt.figure() #没有坐标轴的空的图片 fig ,ax = plt.subplots() #一张图片 #这个一般比较常用 fig ,axs = plt.subplots(
一、介绍 箱线图也称箱须图、箱形图、盒图，用于反映一组或多组连续型定量数据分布的中心位置和散布范围。箱形图包含数学统计量，不仅能够分析不同类别数据各层次水平差异，还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等。 1977年，美国著名数学家 John W. Tukey 首先在他的著作 《Explo
直方图（不是和条形图一样吗？） 由 Freepik 创建的直方图图标 — Flaticon 当我要选择时出现的第一个问题 直方图 呈现数据是“不是条形图吗？”因为如果我们看形状，它们看起来很相似。所以让我们谈谈它。 对我来说，直方图和条形图之间的第一件事是直方图上的“条”/“箱”之间没有间隙。
前言 我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测，深度学习的目的就是寻找一个合适的函数输出我们想要的结果。深度学习实际上是机器学习领域中一个研究方向，深度学习的目标是让机器能够像人一样具有分析学习的能力，能够识别文字、图像、声音等数据。我认为深度学习与机器学习最主要的区
支持向量机（SVM） 特点： SVM 想要的就是找到各类样本点到超平面的距离最远，也就是找到最大间隔超平面。其有优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧，使其常用于数据分类问题（回归问题也可）。 优点: 有严格的数学理论支持，可解释性强，不依靠统计方法，从而简化了通
np.squeeze：从数组的形状中删除维度为 \(1\) 的维度。 np.squeeze(arr, axis) 参数： arr：输入数组 axis：整数或整数元组，用于选择形状中一维维度的子集。 示例： import numpy as np x = np.arange(9).reshape(1, 3, 3) print(x) y = np.squeeze(x) print(y) print(x.shape, y.shap
樱花数据集的Logistic回归 绘制散点图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() #获取花卉两列数据集 DD = iris.data X = [x[0] for x in DD] Y = [x[1] for x in DD] plt.scatter(X[:50], Y[:
即是分别画好用户的分数分布图、坏样本的分数分布图，如下图 首先，分数分布图应该使用sns.kdeplot()，2个分布图就将二者放在同一个图上，最后代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib as mpl
今天为了把下面的8个子图的图形调的清晰加上大小合适，花费了大概5个多小时的时间，把这段代码记录下来，以防电脑上代码丢失，制图的大小，间距、位置，颜色怎么调整，看里面的注释。很简单的东西，把人能搞疯了。 等于说代码不算字，好吧，为了凑够二百字，我要拼命的努力打字了。其实有些时候明白了一
JetRail高铁乘客量预测——7种时间序列方法 数据获取：获得2012-2014两年每小时乘客数量 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('C:\\Users\\Style\\Desktop\\jetrail.csv', nrows=11856) df.head() print(df.head()) 从20
在使用 Matplotlib 绘图时，我们大多数情况下，需要将一张画布划分为若干个子区域，之后，我们就可以在这些区域上绘制不用的图形。在本节，我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。matplotlib.pyplot模块提供了一个 subplot() 函数，它可以均等地划分画布，该函数的参数格式如下： plt.subplot
matplotlib.pyplot模块提供了一个 subplots() 函数，它的使用方法和 subplot() 函数类似。其不同之处在于，subplots() 既创建了一个包含子图区域的画布，又创建了一个 figure 图形对象，而 subplot() 只是创建一个包含子图区域的画布。subplots 的函数格式如下： fig , ax = plt.subplots(
fig,ax = plt.subplots() 等价于：fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(1,1,1) 例如：fig, ax = plt.subplots(1,3)，其中参数1和3分别代表子图的行数和列数，一共有 1x3 个子图像。函数返回一个figure图像窗口和子图ax的array列表。fig, ax = plt.subplots(1,3,1)，最后一个参数1代表第
