灰度图显示为伪彩色图 法一 import matplotlib.pyplot as plt img = plt.imread('C:/Users/leex/Desktop/lena.jpg') img_s = img[:,:,0]# 直接读入的img为3通道,这里用直接赋值的方法转为单通道 sc = plt.imshow(img_s) sc.set_cmap('hot')# 这里可以设置多种模式 plt.colorbar()# 显示色度条(http://mip.0834jl.com) 效果 限制…

为了方便记忆,收藏备用 一 linestyle '-' solid line style '--' dashed line style '-.' dash-dot line style ':' dotted line style 二marker style '.' point marker ',' pixel marker 'o' circle marker 'v' triangle_down marker '^' triangle_up marker '<' triangle_left mar…

构建异步API的一种流行的替代方式是使用promise(有时也被称为deferred或future)模式.已经在本章讨论过的异步API使用回调函数作为参数. downloadAsync('file.txt',function(file){ console.log('file:'+file); }); 基于promise的API不接收回调函数作为参数.相反,它返回一个promise对象,该对象通过其自身的then方法接收回调函数. var p=downloadP('file.txt'); p.th…

我们到底能走多远系列(37) 扯淡: 又到了一年一度的跳槽季,相信你一定准备好了,每每跳槽,总有好多的路让你选,我们的未来也正是这一个个选择机会组合起来的结果,所以尽可能的找出自己想要的是什么再做决定.共勉! 主题: 实现上传文件时,在页面中展现进度条的基本原理如图: 1,客户端先发起上传文件请求,上传文件未结束前,后台实时的把已经上传的百分比存进session中(也可以使用像redis这样的数据库). 2,在上面这个过程中,客户端不断向服务端请求获取文件上传百分比,然后展现在页面上. 3,直到…

最近同样是新App,设计稿里出现一种圆形进度条的设计,如下: 想了想,圆形进度条实现起来不难,但是其中显示百分比的文本确需要自适应,虽然可以使用时自己设定文本字体的大小,但是这样显得很麻烦,也很low. 查了一圈,目前实现的自适应UILabel,都是根据font大小动态调整frame的size,并不能满足我们的需求.  那么问题来了 如何实现一种能够根据frame大小自适应调整文本font size的圆形进度条呢? 我的实现思路很简单,首先计算出能够给予UILabel的frame最大尺寸,然后根…

01.引言 这篇文章是我最近刚做的一个项目,会带领大家使用多种技术实现一个非常有趣的项目,该项目是关于苹果机(iphoneX)的销售数据分析,是网络爬虫和数据分析的综合应用项目.本项目会分别从天猫和京东抓取iphoneX的销售数据(利用 Chrome 工具跟踪 Web 数据),并将这些数据保存到 Mysql 数据库中,然后对数据进行清洗,最后通过 SQL 语句.Pandas 和 Matplotlib 对数据进行数据可视化分析.我们从分析结果中可以得出很多有趣的结果,例如,大家最爱买的颜色是,最喜…

基本分类 基本分类(Basic classification):https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification Fashion MNIST数据集 经典 MNIST 数据集(常用作计算机视觉机器学习程序的“Hello, World”入门数据集)的简易替换 包含训练数据60000个,测试数据10000个,每个图片是28x28像素的灰度图像,涵盖10个类别 https://keras.io/datasets/#fashio…

本文实现一个非常有趣的项目,这个项目是关于胸罩销售数据分析的.是网络爬虫和数据分析的综合应用项目.本项目会从天猫抓取胸罩销售数据,并将这些数据保存到SQLite数据库中,然后对数据进行清洗,最后通过SQL语句.Pandas和Matplotlib对数据进行数据可视化分析.我们从分析结果中可以得出很多有的结果,例如,中国女性胸部标准尺寸是多少:胸罩上胸围的销售比例:哪个颜色的胸罩最受女性欢迎. 1. 项目效果展示 本项目涉及到网络技术.网络爬虫技术.数据库技术.数据分析技术.数据可视化技术.首先应该…

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为…

转载自:https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tips-tricks-shortcuts/ Jupyter notebook, formerly known as the IPython notebook, is a flexible tool that helps you create readable analyses, as you can keep code, images, comments, formulae and plots…

当自己程序遇到性能问题,比如IIs请求反应缓慢,客户端程序执行缓慢,怎么分析是哪里出了问题呢?dottrace可以帮助.net程序跟踪出代码里每个方法的执行时间,这样让我们更清晰的看出是哪里执行时间过长,然后再分析应该怎样解决. Dottrace是由JetBrainshttp://www.jetbrains.com/ 公司开发的一款产品,它分dottrace Performance和dottrace Memory 两个工具,dottrace Performance用来分析代码性能,比如函数执行时…

当自己程序遇到性能问题,比如请求反应缓慢,怎么分析是哪里出了问题呢?dottrace可以帮助.net程序跟踪出代码里每个方法的执行时间,这样让我们更清晰的看出是哪里执行时间过长,然后再分析应该怎样解决. Dottrace是由JetBrainshttp://www.jetbrains.com/ 公司开发的一款产品,它分dottrace Performance和dottrace Memory 两个工具,dottrace Performance用来分析代码性能,比如函数执行时间,调用次数,消耗时间比率…

Echart是百度开发的一个javascript图表库,可以流程运行于pc和移动端,底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender. ECharts 提供了常规的折线图,柱状图,散点图,饼图,K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图,热力图,线图,用于关系数据可视化的关系图,treemap,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭. 支持: 多个坐标系:直角坐标系,极坐标系,地理坐标系: 移动端的优化:可以按需打包,支持移动端手指缩放:…

又到了总结的时间了,突然间感觉时间过得好快啊, 总觉的时间不够用,但是这也没办法啊, 只有自己挤时间了,虽然是零基础,但是这并不能代表什么啦,只要努力,收获总还是有的, 同时我也相信广大的博友肯定也有同样的感触吧! 接下来就让我来为大家解读我们今天所学习的内容吧,嘿嘿. 首先在上课刚开始时间,我们做了短短的练习, 对以往的知识有了进一步的了解, 也提高了熟练度, 但是时间总是很快的, 马上我们就迎来了我们今天学习的新内容UINavigationControl! 首先让我来介绍下UINavigat…

PRODUCTS IntelliJ IDEA ReSharper WebStorm PhpStorm PyCharm RubyMine AppCode YouTrack TeamCity dotTrace dotMemory dotCover dotPeek MPS Kotlin JetBrains 0xDBE 代码性能测试 DotTrace Dottrace是由JetBrains公司开发的一款产品,分dottrace Performance和dottrace Memory 两个工具,dottr…

dotTrace 1.     问题描述 IIS发布的接口运行一段时间后变的很慢,重启IIS连接池后问题得到解决,但是运行一段时间后再次出现变慢的问题 2.     问题原因 程序中有读取xml文件的逻辑,现网请求多的时候 ,读取xml消耗时间很多,造成连接超时,IIS的连接得不到及时释放 3.       定位方法 优化内部逻辑解决该问题.在测试环境下进行压力测试,并使用dotTrace进行跟踪,具体步骤. 第一步.接口进行压力测试,运行dotTrace,选择profile---IIS App…

本文介绍在Android中如何实现下拉导航选择菜单效果.   关于下拉导航选择菜单效果在新闻客户端中用的比较多,当然也可以用在其他的项目中,这样可以很方便的选择更多的菜单.我们可以让我们的应用顶部有左右滑动或进行切换的导航菜单,也可以为了增强用户体验在应用中添加这样的下拉导航选择菜单效果. 关于它的实现原理,其实也是挺简单的,就是使用PopupWindow来进行展现,在显示时控制其高度并配置以相应的动画效果.在PopupWindow中我使用GridView来控制里面的菜单项,每个菜单项对应相应的…

在Android应用的开发过程中,我们不可避免的要使用多线程,获取服务器数据.下载网络数据.遍历文件目录查找特定文件等等耗时的工作都离不开线程的知识.Android继承了Java的多线程体系,同时又实现了许多更加简易的API来操作线程.通过这些API,我们可以方便快捷的实现线程的创建.线程间的交互.我打算记下最近自己学习Android多线程机制时的学习笔记,一来可以供以后翻阅查看,二来为那些正疑惑与此的朋友提供一条解决问题的途径. 先大致说一下我想写的内容: 一.AsyncTask 二.Thre…

http://www.jetbrains.com/ PRODUCTS IntelliJ IDEA ReSharper WebStorm PhpStorm PyCharm RubyMine AppCode YouTrack TeamCity dotTrace dotMemory dotCover dotPeek MPS Kotlin JetBrains 0xDBE 代码性能测试 DotTrace Dottrace是由JetBrains公司开发的一款产品,分dottrace Performance和…

DrawHelper.py封装类源码: import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class DrawHelper: def __init__(self): # 指定默认字体 下面三条代码用来解决绘图中出现的乱码 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-…

1.自变量的误差条 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 使图形中的中文正常编码显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 使坐标轴刻度表签正常显示正负号 # 生成数据 x = np.arange(17) error = np.random.rand(17) y = np.power(x…

在讲解绘制多个子图之前先简单了解一下使用matplotlib绘制一个图,导入绘图所需库matplotlib并创建一个等间隔的列表x,将[0,2*pi]等分为50等份,绘制函数sin(x).当没有给定x轴数值时,默认以下标作为x的值,如果x值确定,则绘图时写为 plt.plot(x,y) . 如若想要绘制一个图时写入标签,则写为 plt.plot(x,y,label="figure1"). from numpy import * import matplotlib.pyplot as p…

1.展现混淆矩阵 import matplotlib.pyplot as plt import itertools def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues): """ This function prints and plots the confusion matrix. cm:混淆矩阵值 classes:分类标签 """…

2020-04-16 14:05:01 --Edit by yangray 按横轴刻度的种类不同,分为数值类刻度和日期类刻度. 数值类刻度 需求:x轴数据间隔为2,显示最后24条数据. #!/usr/bin/python # _*_ Coding: Utf-8 _*_ import random import matplotlib.pyplot as plt xs = [i*2 for i in range(200)] ys = [10 + random.randint(1, 8) for i…

用matplotlib模块 #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 功能:折线图.散点图测试 ''' import random import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def list2mat(data_list,w): ''' 切片.转置 ''' mat=[] res=[] for i in range(0,len(data_list)-w+1,w): mat…

注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图 数据可视化的原则 为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的效率就高?因为人眼是个高带宽的巨量信号输入并行处理器,具有超强的模式识别能力,对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级,而可视化就是迎合了人眼的这种特点,才使得获取信息难度大大降低.(获取信息难度大大降低,也就是学习难度降低,也就能以有限的精力学到更多的东西,从而提高学习效率,所以可视化做得好…

试玩了一下 matplotlib, 感觉是:很酥狐吖~ 完全不像 ggplot 那样云里雾里,但是后者展现出的图要漂亮优雅许多. x = linspace(0, 10, 100) //初始化一个 [0, 10] 的向量,一共 100 个. print(x) // 我们可以打印看下这个变量长啥样: [ 0. 0.1010101 0.2020202 0.3030303 0.4040404 0.50505051 0.60606061 0.70707071 0.80808081 0.90909091 1…

numpy 与 matplotlib 的应用 一.库函数介绍 1. numpy库 NumPy(Numeric Python)提供了一个N维的数组类型ndarray,Numpy底层使用C语言编写,内部解除了GIL(全局解释器锁),其对数组的操作速度不受Python解释器的限制,效率远高于纯Python代码. ndarray到底跟原生python列表的区别: ndarray中的所有元素的类型都是相同的,而Python列表中的元素类型是任意的,所以ndarray在存储元素时内存可以连续,而python…

目录 前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (三)颜色控制符 (四)线形控制符 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (五)点的类型控制符 ==1.普通点类型== ==2.三角点== ==3.三叉点== ==4.多边形点== ==5.其他形状点== ==注:三种控制符可以单独使用,也可以组合使用== (六)风格…

Matplotlib 教程 本文为译文,原文载于此,译文原载于此.本文欢迎转载,但请保留本段文字,尊重作者和译者的权益.谢谢.: ) 介绍 Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件.它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式.这里将会探索 matplotlib 的常见用法. IPython 以及 pylab 模式 IPython 是 Python 的一个增强版本.它在下列方面有所增强:命名输入输出.使用系统命令(shell commands).排…