不同label样本画图——颜色分配plt.cm.Spectral

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不同label样本画图——颜色分配plt.cm.Spectral

不同label样本画图——颜色分配plt.cm.Spectralhttps://blog.csdn.net/wang_zuel/article/details/102940092 关于plt.cm.Spectral https://blog.csdn.net/robin_Xu_shuai/article/details/79178857 Python学习——作图plt.cm.Set()用法 https://blog.csdn.net/qq_41938858/article/details/877…

plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=Y, s=40, cmap=plt.cm.Spectral)出错

ValueError: c of shape (1, 400) not acceptable as a color sequence for x with size 400, y with size 400 # Visualize the data: plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=Y.reshape(400), s=40, cmap=plt.cm.Spectral); Y改成Y.reshape(400)…

C#-设置label的字体颜色和大小

在进行label的设置的过程中,常常会遇到需要设定label的字体颜色和字体的大小,这就需要用到label的属性:…

C# 、winform 添加皮肤后(IrisSkin2) label设置的颜色无法显示

C# .winform 添加皮肤后(IrisSkin2) label设置的颜色无法显示解决方法一:设置label的Tag属性值与skinEngine的DisableTag属性值相同即可.默认值是9999 label.Tag = 9999; 原理: skinEngine.DisableTag属性表示不使用皮肤的控件的Tag. 如果某个控件不想使用皮肤,只要将该控件的Tag属性设置成skinEngine.DisableTag属性值即可. 解决方法二:自定义控件---MyLabel 代码如下: u…

一个label两种颜色，一个label两种字体

-(void)addLabel{ UILabel *label = [[UILabel alloc]init]; label.backgroundColor = [UIColor grayColor]; [self.view addSubview:label]; label.translatesAutoresizingMaskIntoConstraints = NO; NSLayoutConstraint *leftic =[NSLayoutConstraint constraintWithIt…

iOS开发实现Label中多颜色多字体

UILabel *label = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(8, 100, 300, 30)]; label.textColor = wordGaryColor; //未专门设置的字体颜色 NSMutableAttributedString *str = [[NSMutableAttributedString alloc] initWithString:@"公司简介:发挥收到后即可圣诞节快发吧士大夫深刻的房价高速度开放和山东矿机山东科技…

设置一个label显示多种颜色，多种字体大小

UILabel* label = [[UILabel alloc] init]; label.frame = CGRectMake(0, 100, 200, 100); label.textColor = [UIColor blackColor]; NSMutableAttributedString *str = [[NSMutableAttributedString alloc] initWithString:@"1234567890"]; NSRange range = NSMak…

matplotlib 画图颜色参数值及对应色卡

matplotlib 色卡对应参数值 cnames = { 'aliceblue': '#F0F8FF', 'antiquewhite': '#FAEBD7', 'aqua': '#00FFFF', 'aquamarine': '#7FFFD4', 'azure': '#F0FFFF', 'beige': '#F5F5DC', 'bisque': '#FFE4C4', 'black': '#000000', 'blanchedalmond': '#FFEBCD', 'blue': '#0000…

pyqt5-字体，颜色选择对话框设置label标签字体颜色样式

1.采用实例方法,先创建2个dialog对象,采用该对象的信号触发相应的操作 import sys from PyQt5.Qt import * class MyWidget(QWidget): def __init__(self): QWidget.__init__(self) self.resize(500,500) self.setup_ui() def setup_ui(self): self.btn = QPushButton("选择字体",self) self.color_…

matlab画图颜色设置

各种颜色属性选项选项意义选项意义'r' 红色 'm' 粉红'g' 绿色 'c' 青色'b' 兰色 'w' 白色'y' 黄色 'k' 黑色各种线型属性选项选项意义选项意义'-' 实线 '--' 虚线':' 点线 '-.' 点划线各种标记点属性选项选项意义选项意义'.' 用点号绘制各数据点 '^' 用上三角绘制各数据点'+' 用'+'号绘制各数据点 'v' 用下三角绘制各数据点'*' 用'*'号绘制各数据点 '>' 用右三角绘制各数据点' .' 用'.'号绘制各数据点 '<' 用左三角绘制各数据点…

深度学习原理与框架-神经网络-线性回归与神经网络的效果对比 1.np.c_[将数据进行合并] 2.np.linspace(将数据拆成n等分) 3.np.meshgrid(将一维数据表示为二维的维度) 4.plt.contourf(画出等高线图，画算法边界)

1. np.c[a, b] 将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N)) 对数据进行切分后,生成二维数据点参数说明:np.ar…

plt绘制 2维、3维散点图

# 3维import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) data,labels=make_classification(n_samples=1000,n_fea…

HMM隐马尔可夫模型来龙去脉（一）

目录隐马尔可夫模型HMM学习导航一.认识贝叶斯网络 1.概念原理介绍 2.举例解析二.马尔可夫模型 1.概念原理介绍 2.举例解析三.隐马尔可夫模型 1.概念原理介绍 2.举例解析四.隐马尔可夫模型简单实现五.完整代码六.结语隐马尔可夫模型HMM学习导航 NLP学习记录,这一章从概率图模型开始,学习常见的图模型具体的原理以及实现算法,包括了有向图模型:贝叶斯网络(BN).(隐)马尔可夫模型(MM/HMM),无向图模型:马尔可夫网络(MN).条件随机场(CRF).学习前提条件需要一…

各类聚类（clustering）算法初探

1. 聚类简介 0x1:聚类是什么? 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术,人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组.很自然,首先要弄清楚聚类是什么? 直观上讲,聚类是将对象进行分组的一项任务,使相似的对象归为一类,不相似的对象归为不同类但是,要达到这个目的存在几个很困难的问题 . 上述提及的两个目标在很多情况下是互相冲突的.从数学上讲,虽然聚类共享具有等价关系甚至传递关系,但是相似性(或距离)不具有传递关系.具体而言,假定有一对象序列,X1,....,Xm,所有相邻元素(X…

sklearn提供的自带的数据集

sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_<name> 计算机生成的数据集(Generated Dataset):sklearn.datasets.make_<name> svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_sv…

python 可视化散点图。柱状图、等高线

matplolib.org可查到更多画图方法等散点图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #n个点 n = 1024 #平均值是0,方差是1 X = np.random.normal(0,1,n) Y = np.random.normal(0,1,n) #确定颜色 T = np.arctan2(Y,X) plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5) #plt.scatter(np.arange(5),n…

tflearn 实现DNN 全连接

https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/others/recommender_wide_and_deep.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.data_utils import to_categorical #matplotlib inline plt…

Python&机器学习总结(一)

① numpy中np.c_和np.r_ np.r_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,类似于pandas中的concat(). np.c_是按行连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等,类似于pandas中的merge(). 下面看一个例子: import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = np.c_[a,b] print(np.r_[a,b]) print(c) print…

Anomaly Detection

数据集中的异常数据通常被成为异常点.离群点或孤立点等,典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致,呈现出“异常”的特点,而检测这些数据的方法被称为异常检测. 异常数据根据原始数据集的不同可以分为离群点检测和新奇检测: 离群点检测(Outlier Detection) 大多数情况我们定义的异常数据都属于离群点检测,对这些数据训练完之后再在新的数据集中寻找异常点. 新奇检测(Novelty Detection) 所谓新奇检测是识别新的或未知数据模式和规律的检测方法,这些规律和只是在已有机器学习…

Python——sklearn提供的自带的数据集

sklearn提供的自带的数据集 sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_<name> 计算机生成的数据集(Generated Dataset):sklearn.datasets.make_<name> svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn…

sklearn提供的自带数据集

sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_<name> 计算机生成的数据集(Generated Dataset):sklearn.datasets.make_<name> svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_sv…

吴裕雄 python 机器学习——人工神经网络感知机学习算法的应用

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.neural_network import MLPClassifier ## 加载数据集 np.random.seed(0) # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 ir…

机器学习实战基础（十九）：sklearn中数据集

sklearn提供的自带的数据集 sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_<name> 计算机生成的数据集(Generated Dataset):sklearn.datasets.make_<name> svmlight/libsvm格式的数据集:sklea…

chapter3——逻辑回归手动+sklean版本

1 导入numpy包 import numpy as np 2 sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) demox = np.array([1,2,3]) print(sigmoid(demox)) #报错 #demox = [1,2,3] # print(sigmoid(demox)) 结果: [0.73105858 0.88079708 0.95257413] 3 定义逻辑回归模型主体 ### 定义逻辑回归模型主体 def logi…