matplotlib.pyplot和seaborn.heatmap
    用seaborn库画热力图时,生成的图片默认的大小是640x480,有时候我们需要根据需求改变图片的大小。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-02 21:33:40
                            
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            最近经常遇到一个问题:输入端在同一行输入两个整型数字,并用空格间隔,问如何方便快捷的将这两个变量分别赋予给x1,x2?新手小白,由于不知道map()函数的用法,便想要用仅有的知识去解决它:1 list1=[int(i) for i in input().split()]
2 x1=list1[0]
3 x2=list1[1]这样虽能解决问题,但未免显得太过笨拙了。map()函数属于python的内            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-13 18:17:57
                            
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            问题怎样从一个集合中获得最大或者最小的 N 个元素列表?解决方案heapq 模块有两个函数:nlargest() nsmallest()可以完美解决这个问题。import heapq
nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
print(heapq.nlargest(3, nums)) # Prints [42, 37, 23]
pri            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            根据excel或者csv文件读取到的数据转置为DataFrame格式后再使用的一种searborn库包。示例代码:"""此程序为linux系统运行,所读文件的分隔符与Windows有所区别"""
 
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
fon='/root/python/csv/附件            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            BagNet地址:https://github.com/wielandbrendel/bag-of-local-features-models BagNet是ResNet的变体,显著的区别是将3x3卷积变为1x1卷积来达到构造整体网络具有某个最终的感受野(receptive field)目的。在这里主要讲解对于一张来源于ImageNet的尺寸为224x224的原始图像,如何判断其局部的image             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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             文章目录datacmaplinewidths、linecolorsquareaxannot指定为True指定为同形状数组vmax、vminannot_kwsmaskxticklabels、yticklabels设置为auto指定整数指定为Truecenterrobustfmtcbar 数据使用的是seborn内置数据 官网链接:https://seaborn.pydata.org/generat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文 | 潮汐很多时候学习一门语言最有成就感的事就是利用它做出自己想要的东西,包括小编也不例外,加入 Python 技术作者团队也有大半年之久了,今天突发奇想做了一个数码管式的时间轴,以此来怀念我和Python技术团队奋斗的时光。废话不多说,直接讲思路上代码,Let's go go go!绘制数码管其实平时我们在一些 LED 灯上看到的数字都是由一条条数码管组成的,最常见的是红绿灯数字,首            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概述heqpq模块提供了堆队列算法(也称为优先级队列算法)的实现。堆是二叉树,其每个父节点的值都小于或等于其任何子节点。此实现使用所有k的heap [k] <= heap [2 * k + 1]和heap [k] <= heap [2 * k + 2]的数组,从零开始计数元素。为了进行比较,不存在的元素被认为是无限的。堆的有趣特性是它的最小元素始终是根堆[0]。下面的API在两个方面与            
                
         
            
            
            
            一、堆介绍1、 堆Heap堆是一个完全二叉树每个非叶子结点都要大于或者等于其左右孩子结点的值称为大顶堆每个非叶子结点都要小于或者等于其左右孩子结点的值称为小顶堆根结点一定是大顶堆中的最大值,一定是小顶堆中的最小值2、 大顶堆完全二叉树的每个非叶子结点都要大于或者等于其左右孩子结点的值称为大顶堆根结点一定是大顶堆中的最大值3、 小顶堆完全二叉树的每个非叶子结点都要小于或者等于其左右孩子结点的值称为小            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Seaborn的heatmap各个参数介绍seaborn.heatmapseaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annotkws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            pheatmap简介: Pretty Heatmaps——Implementation of heatmaps that offers more control over dimensions and appearance. 
     
            library(pheatmap)  
#创建数据集test测试矩阵  
test = matrix(rnorm(200), 20, 1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-12 21:07:07
                            
                                844阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            介绍你最后一次学习到新的Python技巧是什么时候?作为数据科学家,我们习惯于使用熟悉的库并且每次都调用相同的函数。现在是打破旧惯例的时候了!Python不仅限于Pandas,NumPy和scikit-learn(尽管它们在数据科学中绝对必不可少)!我们可以使用很多Python技巧来改进我们的代码,加速我们的数据科学任务,并在编写代码时变得更加高效。更重要的是我们可以在Python中学习新的东西是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-09-25 22:36:29
                            
                                139阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            论文地址:https://arxiv.org/abs/2012.15175 代码地址:https://github.com/greatlog/SWAHR-HumanPose论文总结本文所针对的问题,是Bottom-up方法中的不同对象尺度会造成的问题。同一张图的不同尺度对象所对应的感受野不同,因此也应该有不同kernel size的高斯核heatmap。所以对于bottom-up方法,尺度适应的h            
                
         
            
            
            
            一、python画热力图1. 库import seaborn as sns2. 使用方法:sns.heatmap(pd.DataFrame(np.round(a,2)), annot=True, vmax=vmax,vmin = vmin, xticklabels= True, yticklabels= True, square=True, cmap="YlGnBu")参数说明:seab            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-09-27 16:52:48
                            
                                215阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            python map()函数问题使用map()函数生成一个值D但是检测D的长度时,只能测一次,一次之后D似不知道你的dataSet 是什么数据,是否是从数据库取出来的结果游标, 如果是的 那么dataSet 只能用一次,用空之后它就为空了 检测方法 D = map(set,dataSet) print dataSet #看看这里的 dataSet 是否为空了 如果是以上说的情况 很容易解决 操作之            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-06 18:23:24
                            
                                52阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Python实现Heatmap
## 简介
Heatmap是一种可视化技术,用于显示数据矩阵中各数据点的相对热度、密度或频率。在Python中,我们可以使用matplotlib库来绘制Heatmap图表。
对于刚入行的小白来说,实现Python Heatmap可能会感到困惑。我将在下面的文章中逐步引导你完成这个任务。
## 实现步骤
以下是实现Python Heatmap的整个流程。我们            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-07-22 06:29:17
                            
                                86阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            一、np.stack()1.1 基本语法numpy.stack(arrays, axis=0, out=None)arrays:表示一个类数组(元组、列表、数组)的序列,可以是单个,也可以是多个(各个维度上的形状必须相同)然后用圆括号或中括号括起来。axis:表示沿着哪个轴进行堆叠。1.2 代码案例首先构造以下的单个数组。arrays = [np.arange(8).reshape(2,2,2)             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            对使用哪个可视化工具感到困惑? 我为您分解了每个库的优缺点     > Photo by oxana v on Unsplash  动机如果您刚开始使用Python可视化,可能会不知所措的库和示例数量众多:· Matplotlib· Seaborn· Plotly· Bokeh· Altair· Folium如果您有一个等待可视化的DataFrame,应该选择哪一个? 在某些情况下,某些库可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-05 19:56:49
                            
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            基础图形针对各种基本图形,seaborn中提供了与matplotlib类似的接口,其他高级作图函数都以这些底层作图函数为基础,进行封装,通常作为kind参数。各种基本图形既可以直接传入数组形式的变量数据,也可以传入DataFrame列名并传入data参数。 列举如下:import seaborn as sns
# 折线图
sns.lineplot()
# 条形图
sns.barplot()
# 计            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录序列类型定义 序列类型通用操作符元组类型定义元组类型操作列表类型定义列表类型操作函数和方法序列类型应用场景序列类型定义序列是具有先后关系的一组元素应为序列有序,所以序列元素之间可以相同,元素的类型可以不同-类似数学元素序列:S0、S1、……Sn-1、Sn-序列是一维元素向量,元素类型可以不同-元素间由序号引导,通过下标访问序列的特定元素ps:序列是一个基类类型。我们常用的是由它衍生出            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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