参考资料: https://blog.csdn.net/baidu_41902768/article/details/80686608 之前的随笔也有说过,matplotlib是python中一个非常常用的用来作图的库,pyplot是其中的一个包,主要是用来作2D图的,涉及的画布,图例,标签等一系列作图常规操作.这篇文章分析的是pyplot这个包下面的一个最常用的函数plot,所以使用的时候我们经常是: import matplotlib.pyplot as plt plt.plot() 其中把

from matplotlib import pyplot as plt #调节图形大小,宽,高 plt.figure(figsize=(6,9)) #定义饼状图的标签,标签是列表 labels = [u'第一部分',u'第二部分',u'第三部分'] #每个标签占多大,会自动去算百分比 sizes = [60,30,10] colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue'] #将某部分爆炸出来, 使用括号,将第一块分割出来,数值的大小是分割出来的与其他两块

简单绘图,折线图,并保存为图片 import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5] y=[10,5,15,10,20] plt.plot(x,y,'ro-',color='blue') plt.savefig('testblueline.jpg') plt.show() 程序 生成图片: import matplotlib.pyplot as pltx=[1,2,3,4,5] #x轴数据y=[10,5,15,10,20] #y轴数据.x轴和y轴一一对应就形

python matplotlib.pyplot散点图详解(1) 一.创建散点图 可以用scatter函数创建散点图 并使用show函数显示散点图 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt #导入模块 x = [5, 7, 8, 10, 6] y = [3, 7, 13, 8, 10] plt.scatter(x, y) #创建散点图 plt.show() #显示散点图 运行如下: 如图显示,散点图按照坐标显示了五个点 二.散点图样式 可以通过color,s,m

python matplotlib.pyplot 条形图详解 一.创建直方图 可以用bar函数来创建直方图 然后用show函数显示直方图 比如: import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 4, 6, 8, 10] y = [3, 5, 4, 7, 5] plt.bar(x, y) plt.show() 运行如下:

python matplotlib.pyplot 散点图详解(2) 上期资料 一.散点图叠加 可以用多个scatter函数叠加散点图 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt x = [5,7,8,10,6] y = [3,7,13,8,10] n = [4,6,9,9,7] m = [5,6,3,8,10] plt.scatter(x, y) plt.scatter(n, m) #系统默认为蓝色和橙色 plt.show() 运行如下: 想更改样式请看上一期:上

apt-get install python-matplotlib 转载自: http://www.cnblogs.com/qianlifeng/archive/2012/02/13/2350086.html Basic: import matplotlib.pyplot as pyplot pyplot.bar(left= 1, height= 1) pyplot.show() 参数解释: left:柱形的左边缘的位置,如果我们指定1,那么柱形的左边缘的x值就是1了 height:这是柱形的高

n, bins, patches = plt.hist(datasets, bins, normed=False, facecolor=None, alpha=None) 函数说明 用于绘制多个数据集datasets的直方图 主要形参: datasets: 数据集列表, datasets中各个数据集的长度可以不等, 也可以传入numpy中的 2-D ndarray bins: 直方图中箱子(bin)的个数 facecolor: 箱子的颜色 alpha: 箱子的透明度 normed: 决定直方图y

一.极坐标 在平面内取一个定点O,叫极点,引一条射线Ox,叫做极轴,再选定一个长度单位和角度的正方向(通常取逆时针方向).对于平面内任何一点M,用ρ表示线段OM的长度(有时也用r表示),θ表示从Ox到OM的角度,ρ叫做点M的极径,θ叫做点M的极角,有序数对 (ρ,θ)就叫点M的极坐标,这样建立的坐标系叫做极坐标系.通常情况下,M的极径坐标单位为1(长度单位),极角坐标单位为rad(或°) 二.matplotlib绘制极坐标图 1.创建极坐标图 matplotlib的pyplot子库提供了绘制极坐

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2.4 全连接(full connection) 2.5 损失函数(softmax_loss) 2.6 前向传播(forward propagation) 2.7 反向

来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台

在深度学习中,数据短缺是我们经常面临的一个问题,虽然现在有不少公开数据集,但跟大公司掌握的海量数据集相比,数量上仍然偏少,而某些特定领域的数据采集更是非常困难.根据之前的学习可知,数据量少带来的最直接影响就是过拟合.那有没有办法在现有少量数据基础上,降低或解决过拟合问题呢? 答案是有的,就是数据增强技术.我们可以对现有的数据,如图片数据进行平移.翻转.旋转.缩放.亮度增强等操作,以生成新的图片来参与训练或测试.这种操作可以将图片数量提升数倍,由此大大降低了过拟合的可能.本文将详解图像增强技术在K

引言 在做实例分割或语义分割的时候,我们通常要用labelme进行标注,labelme标注的json文件与coco数据集已经标注好的json文件的格式和内容有差异.如果要用coco数据集的信息,就要对json文件进行修改和转换.本博客提供两种格式的具体内容及含义以及两种格式相互转换的代码,并对两种格式的json标注信息进行可视化. 1.coco格式的json标注信息详解及可视化 从coco官网下载coco的数据集里面,关于实例的标注信息在“annotations_trainval2017.zip

原文地址: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 目录 1.应用场景 2.卷积神经网络结构 2.1 卷积(convelution) 2.2 Relu激活函数 2.3 池化(pool) 2

详解用python实现简单的遗传算法 今天整理之前写的代码,发现在做数模期间写的用python实现的遗传算法,感觉还是挺有意思的,就拿出来分享一下. 首先遗传算法是一种优化算法,通过模拟基因的优胜劣汰,进行计算(具体的算法思路什么的就不赘述了).大致过程分为初始化编码.个体评价.选择,交叉,变异. 遗传算法介绍 遗传算法是通过模拟大自然中生物进化的历程,来解决问题的.大自然中一个种群经历过若干代的自然选择后,剩下的种群必定是适应环境的.把一个问题所有的解看做一个种群,经历过若干次的自然选择以后,

训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-11 22:07:40 Snoopy_Dream 阅读数 1332更多 分类专栏: 计算机视觉 pytorch 深度学习tricks   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/e015

前言 之前一直在美图秀秀调整自己的微信公众号首图,效果也不尽如人意,老是调来调去,最后发出来的图片被裁剪了一大部分,丢失部分关键信息,十分恼火,于是想着用python写一个程序,把微信公众号首图的模式固定下来,方便以后写公众号. 思路 根据微信公众号首图要求,可以上传一个不超过5M的图片,且图片尺寸要是2.35:1的尺寸,换算成像素是900:383,有了这些参数就可以做文章了,这里有两种思路 把今天推文的标题(文字)用图片展示出来,使得文字排列错落有致,简单粗暴,而又不失美感,这里可以利用mat

pickle模块详解 该pickle模块实现了用于序列化和反序列化Python对象结构的二进制协议. “Pickling”是将Python对象层次结构转换为字节流的过程, “unpickling”是反向操作,从而将字节流(来自二进制文件或类似字节的对象)转换回对象层次结构.pickle模块对于错误或恶意构造的数据是不安全的. pickle协议和JSON(JavaScript Object Notation)的区别 : 1. JSON是一种文本序列化格式(它输出unicode文本,虽然大部分时间它

今天专门花时间总结梳理一下jupyter的一些高级设置,jupyter我已经介绍过一次基本内容了,Setup and Linux | James Chen's Blogs,尤其是如何在服务器运行jupyter并且在本地浏览器显示,简直是使用python进行机器学习.深度学习.大数据的工作者的巨大福音.作为一个重度python&jupyter使用者,我已经习惯于在jupyter上进行大量的实验以及一次性的小工作.作业,需要跑很久的代码才会在运行通过后用VSCode编辑一下提交上去跑.用jupyte

一.导论 在图像语义分割领域,困扰了计算机科学家很多年的一个问题则是我们如何才能将我们感兴趣的对象和不感兴趣的对象分别分割开来呢?比如我们有一只小猫的图片,怎样才能够通过计算机自己对图像进行识别达到将小猫和图片当中的背景互相分割开来的效果呢?如下图所示: 而在2015年出来的FCN,全卷积神经网络完美地解决了这个问题,将曾经mean IU(识别平均准确度)只有百分之40的成绩提升到了百分之62.2(在Pascal VOC数据集上跑的结果,FCN论文上写的),像素级别识别精确度则是90.2%.这已