目录 目录 前言 (一)直方图 (二)双直方图 目录 前言 今天我们学习的是直方图,导入的函数是: plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y) (一)直方图 (1)说明: pyplot.``hist(x, bins=None, density=None,--kwargs*) 常见的参数属性 具体参考:官网说明文档 属性 说明 类型 x 数据 数值类型 bins 条形数 int color 颜色 "r","g","

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

一.引入 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 二.配置 1.画图接口 Matplotlib 有两种画图接口: (1)一个是便捷的 MATLAB 风格接口 (2)功能更强大的面向对象接口[推荐,下文都以这个为例] 在面向对象接口中,画图函数不再受到当前"活动"图形或坐标轴的限制,而变成了显式的 Figure 和 Axes 的方法(一个Figure画布下可以有多个Axes子图). 2.静态 or 交互 %matp

散点图-scatter 散点图显示两组数据的值,每个点的坐标位置由变量的值决定由一组不连接的点完成,用于观察两种变量的相关 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块 height = [161, 170, 182, 175, 173, 165] weight = [50, 58, 80, 70, 69, 55] plt.scatter(height, weight) N = 1000 x = np.random.rand

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处 ======================================

1.环境 系统:windows10 python版本:python3.6.1 使用的库:matplotlib,numpy 2.numpy库产生随机数几种方法 import numpy as np numpy.random rand(d0, d1, ..., dn) In [2]: x=np.random.rand(2,5) In [3]: xOut[3]:array([[ 0.84286554,  0.50007593,  0.66500549,  0.97387807,  0.03993009

matplotlib:http://www.cnblogs.com/jasonhaven/p/7609059.html 1.基本图形 散点图:显示两组数据的值,每个点的坐标位置由变量的值决定,头一组不连续的点完成,用于观察两种变量的相关性. 折线图:用直线段将各种数据连接起来组成的图形,常用来观察数据随时间变化的趋势. 条形图:以长方形的长度为变量的统计图表,用来比较多个项目分类的数据大小,通常利用较小的数据集分析. 直方图:由一系列高度不等的纵向条形组成,表示数据分析的情况. 饼图:饼状图显示

爬取背景 这套课程虽然叫爬虫入门类课程,但是里面涉及到的点是非常多,十分检验你的基础掌握的牢固程度,代码中的很多地方都是可以细细品味的. 为什么要写这么一个小东东呢,因为我生活在大河北,那雾霾醇厚的很,去了趟三亚,那空气,啧啧,舒服的很,所以爬取一下三亚天气,看看什么时候去最好,理想的温度为24~28,呵呵哒 代码走起来 ,天气类的网址多的很,重点关注历史天气 找到这么一个网站 https://www.tianqi.com/sanya/ 发现入口,哈哈,有机会爬取到 代码走起来,爬虫套路上吧 简

1.KNN算法 KNN算法即K-临近算法,采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类. 以二维情况举例:         假设一条样本含有两个特征.将这两种特征进行数值化,我们就可以假设这两种特种分别为二维坐标系中的横轴和纵轴,将一个样本以点的形式表示在坐标系中.这样,两个样本直接变产生了空间距离,假设两点之间越接近越可能属于同一类的样本.如果我们有一个待分类数据,我们计算该点与样本库中的所有点的距离,取前K个距离最近的点,以这K个中出现次数最多的分类作为待分类样本的分类.这样就是KNN算法.

from sklearn.datasets import load_sample_image#先导入数据包 china = load_sample_image("china.jpg")#从包中拿出china那那张图 print(china.shape) china array([[[174, 201, 231], [174, 201, 231], [174, 201, 231], ..., [250, 251, 255], [250, 251, 255], [250, 251, 255

文章目录 一个简单的回归网络的例子 再来一个例子 官方教程上图片识别的例子 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt #这个一直想学,还没学,代码从莫烦python那copy的 import torchvision import torchvision.transforms as transforms import numpy as np 很

1. 代码实战 #!/usr/bin/env python #!_*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np # 这句话不知道是什么意思 np.random.seed(1337) from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import matplotlib.pyplot as plt # 创建一些训练数据 # 生成-1 到 1 之间的float64的200个数的列表 X

SMO:序列最小优化 SMO算法:将大优化问题分解为多个小优化问题来求解 SMO算法的目标是求出一系列的alpha和b,一旦求出这些alpha,就很容易计算出权重向量w,并得到分隔超平面 工作原理:每次循环选择两个alpha进行优化处理,一旦找出一对合适的alpha,那么就增大一个同时减少一个 这里指的合适必须要符合一定的条件 a. 这两个alpha必须要在间隔边界之外 b. 这两个alpha还没有进行过区间化处理或者不在边界上 SMO 伪代码大致如下: 创建一个 alpha 向量并将其初始化为

import numpy as np  # 导入科学技术框架import matplotlib.pyplot as plt  # 导入画图工具from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 导入sklearn机器学习库 x = 3 * np.random.rand(100, 1)y = 3 + 4 * x + np.random.rand(100, 1) # 创建线性回归对象lin_reg = LinearRegression()# 训练

安装  python -m pip install matplotlib  允许中文: 使用matplotlib的字体管理器指定字体文件 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']    #指定默认字体 SimHei为黑体plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False   #用来正常显示负号 常用字体: 黑体 SimHei                                         微软雅黑 Micr

入门kaggle,开始机器学习应用之旅. 参看一些入门的博客,感觉pandas,sklearn需要熟练掌握,同时也学到了一些很有用的tricks,包括数据分析和机器学习的知识点.下面记录一些有趣的数据分析方法和一个自己撸的小程序. 1.Tricks 1) df.info():数据的特征属性,包括数据缺失情况和数据类型. df.describe(): 数据中各个特征的数目,缺失值为NaN,以及数值型数据的一些分布情况,而类目型数据看不到. 缺失数据处理:缺失的样本占总数比例极高,则直接舍弃:缺失样

今天让我们一起来学习如何用TF实现线性回归模型.所谓线性回归模型就是y = W * x + b的形式的表达式拟合的模型. 我们先假设一条直线为 y = 0.1x + 0.3,即W = 0.1,b = 0.3,然后利用随机数在这条直线附近产生1000个随机点,然后利用tensorflow构造的线性模型去学习,最后对比模型所得的W和b与真实值的差距即可. (某天在浏览Github的时候,发现了一个好东西,Github上有一个比较好的有关tensorflow的Demo合集,有注释有源代码非常适合新手入

建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被录取. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os path='data'+os.sep+'Logireg_data.txt' pdData=pd.read_csv(path,header=None,names=['Exam1','Exam2','Admitted']) pdData.head() print(pdData.head())

这一部分很简单,所以以代码的形式给出,在实际学习开发中,Matplotlib最好只把它当成一个画图的工具来用,没有必要深究其实现原理是什么. 一.折线图的绘制 import pandas as pd unrate = pd.read_csv("unrate.csv") print(unrate.head(5)) #pandas应该会自动把xxxx/xx/xx转化为标准时间格式xxxx-xx-xx,如果没有,用下面一行代码实现 # unrate["DATE"] = p

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib画图注释中文需要设置from matplotlib.font_manager import FontPropertiestitleYW_font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\Gabriola.ttf", size=15) test = pd.read_csv("test.csv"