(1) np.mashgrid()函数:-----生成网络点坐标矩阵,可以是二维网络矩阵,也可以是三维网络矩阵.其中,每个交叉点就是网络点,描述这些网络点的矩阵就是坐标矩阵(横坐标矩阵X中的每个元素与纵坐标矩阵Y中对应位置元素,共同构成一个点的完整坐标). 背景示例:网络点与坐标矩阵的解释如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.array([[0,1,2],[0,1,2]])        #最简单的方法是,可以把横

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

A,B,C,D,E,F是6个网格点,坐标如图,如何用矩阵形式(坐标矩阵)来批量描述这些点的坐标呢?答案如下 这就是坐标矩阵——横坐标矩阵X XX中的每个元素,与纵坐标矩阵Y YY中对应位置元素,共同构成一个点的完整坐标.如B点坐标(X12,Y12)=(1,1) 语法:X,Y = numpy.meshgrid(x, y)输入的x,y,就是网格点的横纵坐标列向量(非矩阵)输出的X,Y,就是坐标矩阵. stack()函数 函数原型为:stack(arrays, axis=0),arrays可以传数组和

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

meshgrid import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x = np.array([,,]) y = np.array([,]) X,Y = np.meshgrid(x,y)#X,Y扩展成了矩阵, print(X) print(Y) theta0, theta1, theta2 = , , ax = Axes3D(plt.figure())#用

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

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

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

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

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

np.newaxis的功能是插入新维度,看下面的例子: a=np.array([1,2,3,4,5])print a.shape print a 输出结果 (5,)[1 2 3 4 5] 可以看出a是一个一维数组, x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]a=np.array([1,2,3,4,5])b=a[np.newaxis,:]print a.shape,b.shapeprint a print b 输出结果: (5,) (1, 5)[1 2 3

np.loadtxt报错 通过pandas生成的cvs数据利用nump.loadtxt读取的时候 tmp = np.loadtxt('test.csv', dtype=np.str, delimiter=",") UnicodeEncodeError: 'latin-1' codec can't encode characters in position 57-58: ordinal not in range(256) 随后指定编码方式为uft-8依然报错 tmp = np.loadt

1.pandas可以用来画DataFrame和Series的图 如: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdx = np.linspace(0, 1)y = np.sin(4 * np.pi * x) * np.exp(-5 * x)t=pd.DataFrame(y,index=x)t.plot() t.plot(kind='bar') t.plot(kind='barh') t.boxplot()

np array转json import numpy as np import codecs, json a = np.arange().reshape(,) # a by array b = a.tolist() # nested lists with same data, indices file_path = "/path.json" ## your path variable json.dump(b, codecs.open(file_path, ) ### this save

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

最近,花了点时间,用python画图. 主要包括三部分,简单的静态图形,复杂的组合图形,图形动画. (一)画静态图形 长方形, 圆, 三角形, 平行四边形, 五角星 (二)图形的组合 笑脸, 国旗, 贪吃蛇, 简笔画的鱼, 小猪佩奇 (三)图形动起来 风车, 起自行车, 吃豆人 比如,长方形代码如下: import turtle as t t.showturtle() t.shape('turtle') t.fillcolor('yellow') t.begin_fill() t.fd(200)

该函数的形式为: linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 作用为:在规定的时间内,返回固定间隔的数据.他将返回“num”个等间距的样本,在区间[`start`, `stop`]中.其中,区间的结束端点可以被排除在外. 参数: start : scalar 队列的开始值 stop : scalar 队列的结束值.当‘endpoint=False’时,不包含该点.在这种情况下,队列包含除了“num

生成网格坐标,一个很好的说明图如下: 虽然xy双坐标比较常用,但实际上其输入可以是任意多的数组,输出数组数目等于输出数组数目,且彼此间shape一致. 如果输入数组不是一维的,会拉伸为1维进行计算. 输出维度:[len(x2), len(x1), len(x3)……]

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

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