转自:http://blog.csdn.net/hxxiaopei/article/details/8034308 http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7937616 LDA浅析 http://www.slideshare.net/aurora1625/topic-model-lda-and-all-that Topic model, LDA and all that LDA漫游指南 http://yuedu.baidu.com/eb

最近想研究下Dynamic Topic Models(DTM),论文看了看,文科生的水平确实是看不懂,那就实验一下吧,正好Blei的主页上也提供了相应的C++工具, http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html,dtm这个代码放在google code中,下载需要fq. 下载了之后看了看,C++确实是不懂,但是在github上搜了一遭,也没找到完美的java版本,所以只能硬着头皮用C++了. 同时也去网上找找看看有没有人做过类似的工作,

此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思想,接着调研了当前的研究水平,最后展望某些有所希望的方向.从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)出发,讨论了其与概率建模的联系,描述了用于主题发现的两种算法.主题模型日新月异,被扩展和

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思

1.介绍 把每个图都看作一个对象,图中的每一个部分也是对象.——所有的一切都是对象. 工具——ipython notebook 是python里边用的最多的2D&3D的会图库,开源免费库,使用方法和matlab类似 是一个网页版的ipython,可以利用网页的特性展现一些副文本. 网络版的:https://try.jupyter.org/ 打开之后如下图所示: 点击右上角new,然后选择python2 输入程序即可. 用它就可以不用安装各种库啊啥的,只要有一个浏览器就可以了.还可以写笔记.还可以

matplotlib的官方网址:http://matplotlib.org/ 问题 Python Matplotlib画图,在坐标轴.标题显示这五个字符 ⊥ + - ⊺ ⨁,并且保存后也能显示   http://q.cnblogs.com/q/68725/ matplotlib可以嵌入tex代码,画出的图形添加文字更加的漂亮. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(-4, 4, 0.1) f1 = np.

原文地址:http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/asi.23134/abstract 黄色背景是我认为比较重要的,红色字体是我自己的话. 动态主题监测与跟踪:HDP.共词与共引分析方法的比较 Introduction 主题监测与跟踪在文献计量学.数据挖掘以及其他多个领域中都发挥重要作用.主题监测旨在从文档集合中识别重要主题,而主题跟踪旨在对一个已经识别到的主题演化过程进行跟踪.识别主题及其内在模式对于理解主题来说至关重要. 共引分析和共词分析是文献

在用python的 matplotlib 画图的时候,在图表上面有中文乱码问题,如下的: 解决过程: 平台:windows,python2.7步骤一:打开设置文件 import matplotlib matplotlib.matplotlib_fname() 会显示matplotlibrc文件的地址: E:\Anaconda2-4\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\matplotlibrc 步骤二:修改matplotlibrc文件将文件中的 #font.

在console端输入python语句,会一句输一行,而且不保留你所做的操作,但是每一句之间加一个分号就能很好的解决. import pylab as Plot Plot.xlim(-150, 150);Plot.ylim(-150, 150);Plot.scatter(yt[:,0], yt[:,1], 20,Labels);

1. 去掉坐标轴的方法: plt.axis('off') 2.去掉刻度的方法: plt.xticks([]) plt.yticks([]) 以上语句需要将其置于 plt.show() 之前,plt.imshow() 之后[1] [1] https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/52931883 例子: #去掉横纵坐标值 x1 = np.linspace(0.0, 5.0)#画图一 x2 = np.linspace(0.0, 2.0)#画图二

最近开始学习python编程,遇到scatter函数,感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下: 1.scatter函数原型 2.其中散点的形状参数marker如下: 3.其中颜色参数c如下: 4.基本的使用方法如下: #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot

1.根据实际图形,用符号画出原来图形 from PIL import Image import argparse #命令行输入参数处理 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('file') #输入文件 parser.add_argument('-o', '--output') #输出文件 parser.add_argument('--width', type = int, default = 80) #输出字符画宽 pars

今天在机子上安装matplotlib遇到一些问题,特将此记录下来,供大家分享以少走弯路. 1:下载matplotlib 去官网上下载你所须要的版本号http://matplotlib.org/downloads.html,  注意这里的32位和64位指的是python版本号.因为是exe文件,直接安装就可以. 2:import matplotlib 当我在python shell 中使用命令import matplotlib时出现了下面错误 watermark/2/text/aHR0cDovL2

import matplotlib.pyplot as plt Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 97, in <module> _backend_mod, new_figure_mana

http://python.jobbole.com/85106/ 1.画二维图 2.画三维图 我的电脑只能在jupyter notebook上面运行才能看的到,常规import库 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits import mplot3d 准备好需要的x y z轴数据,用list就好 ax = plt.axes(projection='3d') ax.set_xlabel('x-label

得到每个epoch的loss和predict精度后,就可以愉快地画图直观地看出训练结果和收敛性了. # coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt data_dir = "D:\\result.txt" Train_Loss_list = [] Train_Accuracy_list = [] Valid_Loss_list = [] Valid_Accuracy_list = [] f1 = open(data_dir,'r') data

如果notebook需要转化为pdf, 能想到办法是保存图片文件,嵌入mardown语法中. 但是如果在html中显示, 可以考虑下面思虑, 比较取巧. ``` {python, engine.path="/opt/anaconda3/bin/python", results='asis'} import matplotlib matplotlib.use('Agg') import io def m_show(p): img = io.StringIO() p.savefig(img

matplotlib包,使得python可以使用类似matlab的命令 双坐标,子图例子 fig, axes = plt.subplots( 2,1, figsize=(14, 14) ) ax = badrate.plot.bar('t_len', 'total', ax=axes[0]) ax2 = ax.twinx() ax2.plot(ax.get_xticks(), badrate['badrate'], 'rs-') ax_ = badrate1.plot.bar('t_len',

科赫曲线是一种分形,其形态非常像雪花,因此又被称作科赫雪花.雪花曲线. 下面是用python的turtle包让我们来实时画一个 import turtledef koch(t,n): #定义一个函数 科赫曲线,完成绘画功能 if n < 5 : t.fd(n) return m = n/3 koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) t.rt(120) koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) def snowflake(t, n): # 画一朵雪花,每一边都是一个

在python文件当前目录下添加simsun.ttc(资源网上下载即可,有很多) 代码如下: plt.title("标题", fontproperties='SimHei', size=20)plt.xlabel("品位(%)", fontproperties='SimHei', size=15)plt.ylabel("期望值", fontproperties='SimHei', size=15) 添加之前的效果: 添加之后的效果: