最近发现了python版的MCScan,是个大宝藏.由于走了不少弯路,终于画出美图,赶紧记录下来. github地址 https://github.com/tanghaibao/jcvi/wiki/MCscan-(Python-version) 软件安装 1 ## 安装lastal 2 网址:http://last.cbrc.jp 3 unzip last-1060.zip 4 cd last-1060 5 make 6 7 # 把scripts, src 添加到环境变量 8 9 ## jcvi

双摆 是 混沌理论 中的一个常见示例,这里通过 python 的作图工具包Matplotlib 来模拟双摆的运动过程: 注意:在 vs2017 中可以正确运行程序,在 cmd 环境下有时报错 """ =========================== The double pendulum problem =========================== This animation illustrates the double pendulum problem.

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

在python中实现数据的可视化,也即作图,一般是依赖matplotlib宏包实现的.但常见的代码中都是加载pylab,是不是这里写错了呀?其实pylib只是matplotlib的一个模块,只是被做成了可以直接调用的形式,所以调用pylab实际上还是调用了matplotlib.pylab的绘图函数和参数名和matlab是非常类似的.鉴于输入法切换的麻烦,在例子源代码中的注释都使用了英文,这并不是从英文网站上拷贝过来的. import pylab 基本设定 虽说pylab绘图和matlab很类似,

继上篇,这里改进增加了客户允许服务的时间范围这个维度,并且把C#版本翻译成java,加强了更加形象的图表展示路径(继续是用python的matplotlib作图). 这里的时间范围维度是指:每个客户都有各自的被服务时间,比如从10:00到12:00是允许枢纽派车过去装货/卸货时间范围 其实主要还是修改适应度函数的计算,大家直接看源代码里的函数就行了. 源代码在文章最后有下载(C#和JAVA). C#版代码下载 JAVA版代码下载

tkinter 可以用来创建完整的应用程序,比如简单的字处理软件,还有简单的绘图软件. 一.创建一个可以点的按钮 用tkinter创建一个带按钮的简单程序,代码如下: >>> from tkinter import* >>> tk = Tk() >>> btn = Button(tk,text = "click me") >>> btn.pack() 在第一行上,我们引入了 tkinter 模块的内容.用 from

四.填色 color 函数有三个参数.第一个参数指定有多少红色,第二个指定有多少绿色,第三个指定有多少蓝色.比如,要得到车子的亮红色,我们用 color(1,0,0),也就是让海龟用百分之百的红色画笔. 这种红色.绿色.蓝色的混搭叫做RGB(Red,Green,Blue).因为红绿蓝是色光上的三原色,任何颜色都可以通过改变三原色的比重来调配出来. 虽然我们不是在计算机屏幕上混合颜料(我们用的是光!),但我们可以把RGB方案想象成三个颜料桶,一个红的,一个绿的和一个蓝的.每个桶里都是满的,我们可以

-- Matlab 作图示例 x=-3:0.00003:3; y1=sin(x)./x; y2=x./sin(x); plot(x,y1,x,y2); -- Python 作图示例 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-3, 3, 0.00003)y1 = 1/(np.sin(x)) * xy2 = (np.sin(x)) / x plt.plot(x, y1, x, y2)plt.show() 官方文档

1.代码1: from pandas import Series,DataFrame from numpy.random import randn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #随机产生的数值,5组10行,每次打开图形都会变,所以没什么意义. df = DataFrame(abs(randn(10,5)),columns=['A','B','C','D','E'],index = np.arange(0,100,10))

今天是数据处理专题的第9篇文章,在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法,我们先把一些冷门的高级用法放一放,先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库--matplotlib. matplotlib简介 如果你在大学里参加过数学建模竞赛或者是用过MATLAB的话,相比会对这一款软件中的画图功能印象深刻.MATLAB可以做出各种函数以及数值分布图像非常的好用和方便.如果你没用过呢也没关系,知道这么回事就好了.MATLAB虽然好用,但毕竟是收费软件,而且相比于MATLA

python作图中常常会考虑用什么颜色.marker.线型,这个资料查了又查,所以自己总结在这个地方,以便常用. 一.常用marker表示 1.普通marker 这类普通marker直接marker ='^'就可以用了 2.高级marker 这类高级marker使用marker ='$\circledR$'来调用 可以显示的形状 marker名称 ϖ \varpi ϱ \varrho ς \varsigma ϑ \vartheta ξ \xi ζ \zeta Δ \Delta Γ \Gamma

本文是用python的turtle作图的第二篇,通过这个例子可以了解动画的原理,用python自带的turtle库制作一些小动画. 1.问题描述 在上一篇"用python的turtle作图(一)静态图"我们介绍了,用python自带的turtle库,制作静态图. 本文将介绍用python自带的turtle库制作动画. 2.原理说明 动画的原理简单来说,就是利用视觉停留效应,每隔一定时间重新绘制图形.这里有三个关键点: 擦除原来的图形 重新绘制图形 时间一般是二十四分之一秒之内 下面以吃

转载请注明:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3816532.html 困惑度一般在自然语言处理中用来衡量训练出的语言模型的好坏.在用LDA做主题和词聚类时,原作者D.Blei就是采用了困惑度来确定主题数量.文章中的公式为: perplexity=exp^{ - (∑log(p(w))) / (N) } 其中,P(W)是指的测试集中出现的每一个词的概率,具体到LDA的模型中就是P(w)=∑z p(z|d)*p(w|z)[z,d

第一次知道有python这个东西是在去年七月份,就是一堆编程语言,当时我想它应该离我很远,也没对它有什么兴趣.直到在三月份的某一天我真正接触了它,其实也不是我主动,环境下学期必须学这东西.我有它的必修课又报了选修,一开始我就想学好它,如果没报选修的话我怕课余时间并不能给到python.第一次接触给我感受就是它有所有语言都具有的创造性,同时它有解决具体化问题的能力.最让我影响深刻的是“人生苦短,我用python”这句话,现在我还不是很懂,可能是我还不明白python乐趣究竟有多大.说到乐趣,还是p

八.显示文字 用create_text在画布上写字.这个函数只需要两个坐标(文字x和y的位置),还有一个具名参数来接受要显示的文字.例如: >>> from tkinter import* >>> tk = Tk() >>> canvas = Canvas(tk,width=400,height=400) >>> canvas.pack() >>> canvas.create_text(150,100,text='H

在Python里,海龟不仅可以画简单的黑线,还可以用它画更复杂的几何图形,用不同的颜色,甚至还可以给形状填色. 一.从基本的正方形开始 引入turtle模块并创建Pen对象: >>> import turtle >>> t = turtle.Pen() 前面我们用来创建正方形的代码如下: >>> t.forward(50) >>> t.left(90) >>> t.forward(50) >>> t

decsion tree(决策树) 其中每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个属性的输出,而每个树叶结点代表类或类的分布.树的最顶层是根节点 连续变量要离散化 机器学习中分类方法的一个重要算法 信息熵: 一个信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系,要搞清楚一件非常非常不确定的事情,或者是我么你一无所知的事情,需要了解大量新==>新的度量就等于不确定性的多少 变量的不确定性越大,熵也就越大 ID3 通过信息熵来选择每个节点的判断依据. infomation gain最大则为当前节

感谢莫烦大神,附带他的个人网站链接:https://morvanzhou.github.io/ 再带上官方的文档,多看文档啊!不然参数忘了就没地方查了:https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html 以下是关于作图部分的相关笔记: 一.matplotlib相关简介 相关介绍和安装,直接装anaconda,全部解决,这里直接跳过. 二.基本使用 tips:如果再plt中直接设置xlim,xticks等,变到ax中需要改成set_xlim,set_xti

今天是数据处理专题的第10篇文章,我们继续来聊聊matplot这个工具库. 在上周的文章当中我们介绍了matplot的基本用法,以及展示了一些简单的例子,让大家直观地了解这个工具包.我们可以简单地将它理解成专门用来作图的工具,但是它作图的功能又非常强大,以至于并不能当成一个简单的内容来对待.道理也很简单,老板让你去做一份数据出来,结果你画出来的图啥也没有,也不知道什么颜色代表什么内容,也没有标题,难以阅读,显然这是不行的. 所以我们还需要深入学习它的一些高级用法, 让我们做出来的图更加的直观,展

1.简介 Parzen窗估计属于非参数估计.所谓非参数估计是指,已知样本所属的类别,但未知总体概率密度函数的形式,要求我们直接推断概率密度函数本身. 对于不了解的可以看一下https://zhuanlan.zhihu.com/p/88562356 下面仅对<模式分类>(第二版)的内容进行简单探讨和代码实现 2.窗函数 我们不去过多探讨什么是窗函数,只需简单理解这种估计的思想即可. 假设一种情况,你正在屋里看模式分类,结果天降正义掉下来一盆乒乓球,掉的哪里都是,你觉得这是天意,如果很多乒乓球都掉

在作图过程中,需要绘制多个变量,但是每个变量的数量级不同,在一个坐标轴下作图导致曲线变化很难观察,这时就用到多个坐标轴.本文除了涉及多个坐标轴还包括Axisartist相关作图指令.做图中label为公式的表达方式.matplotlib中常用指令. 一.放一个官方例子先 from mpl_toolkits.axisartist.parasite_axes import HostAxes, ParasiteAxes import matplotlib.pyplot as plt import nu