视频01:略。。。。。。————————————————————————————————————————————————————————————视频02:搜索需要外部数据源,也就是需要外部的API。图书数据搜索用到的几个地址:  1、关键字搜索http://t.yushu.im/v2/book/searh?q={}&start={}&ount={}    2、isbn搜索&nbsp
转载 2024-10-25 21:23:53
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摘要  胶囊意为一组神经元,其激活向量反映了某类特定实体(可能是整体也可能是部分)的表征。我们使用激活向量的模长来描述实体存在的概率,用激活向量的方向表征对应实例的参数。某一层级的活跃胶囊通过模型变换做出预测,预测结果会用来给更高层级的胶囊提供实例参数。当多个预测值达成一致时,一个高层级的胶囊就会被激活。论文中展示了差异化训练的多层胶囊系统可以在MNIST上达到当前最高水
网络的基础知识ip 地址 : 网络设备为网络 中的每一台计算机分配的唯一标识。(能够更好的更方便的找到你的机器) ip 地址v4:四位的点分十进制 xxx.xxx.xxx.xxx 0~255127.0.0.1 本地回环地址 (测试的时候用的) ipv6: 冒号分 十六进制 不变的 : mac地址 能够唯一标识你这台机器的 。(每台计算机网卡中都有这个序号)查看自己的ip地址 ipconfig/if
## 实现神经网络绘图的流程 为了帮助你实现神经网络绘图,我将提供以下步骤和相应的代码示例。首先,我们需要安装Python和一些必要的库,例如`numpy`和`matplotlib`。然后,我们将按照以下流程进行实现: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 导入所需的库 | | 2 | 创建输入层、隐藏层和输出层的神经元数量 | | 3 | 初始化神经网络的权重和
原创 2023-07-22 14:42:35
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Python有很多可视化工具,本篇只介绍Matplotlib。Matplotlib是一种2D的绘图库,它可以支持硬拷贝和跨系统的交互,它可以在Python脚本、IPython的交互环境下、Web应用程序中使用。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),Matplotlib还具有诸如缩
Matplotlib绘图基础1.Figure和Subplot import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建一个Figure fig = plt.figure() #不能通过空figure绘图,必须使用add_subplot创建一个或多个subplot #图像为2x2,第三个参数为当前选中的第几个 ax1 = fig.add_subpl
Python基础知识学习笔记——Matplotlib绘图整理python笔记,以防忘记 文章目录Python基础知识学习笔记——Matplotlib绘图一、绘图和可视化1、导入模块2、一个简单示例3、Figure对象4、Axes实例二、绘图技巧1、添加标题2、添加文字3、添加注释4、设置坐标轴名称5、添加图例6、调整颜色7、切换线条样式8、显示数学公式9、显示网格10、调整坐标轴刻度11、调整坐标
转载 2023-09-19 23:10:45
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Python shell 中使用 Matplotlib默认情况下,matplotlib 将绘图延迟到脚本结束,因为绘图可能是开销大的操作,并且你可能不想在每次更改单个属性时更新绘图,而是只在所有属性更改后更新一次。但是在 python shell 中工作时,通常需要用每个命令更新绘图,例如,在更改xlabel()或一行的标记样式之后。 虽然这在概念上很简单,但在实践中它可能很棘手,因为 mat
一、现有的集成工具绘制动图可以用一些现有的集成库,但是很麻烦,你需要调整和他们一样的参数和格式,定制化程度比较低,还得再去搞懂它们的东西。比如这些现有的:https://github.com/JackMcKew/pandas_alive二、多张图片的合成使用Python PIL.Image 制作GIF图片:import PIL.Image # 相关模块
最近刚开始学习Python语言,之前主做Android开发,经历过一年考研,发现Android开发技术已经落后很多,并且研究生阶段主做计算机视觉&图像处理方向,另外Python已经成为使用量最多的语言,为跟随导师及互联网大方向,现转Python。刚接触到Matplotlib库绘图,有一个关于点坐标的问题想了好一会才明白,在这记录下来。先上代码和效果:from pylab import *
1. Matplotlib绘图流程创建画布绘制图像显示图像 下面代码演示#简单画布 import matplotlib.pyplot as plt # 1.创建画布 plt.figure() #2. 图像绘制 x = range(6) y = range(4,10) plt.plot(x,y) #3. 图像显示 plt.show()2.基础功能演示1.画布参数:figurefigsize:画布大
转载 2023-09-18 21:01:16
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1.课程导学1.1前课复习1.2本课概要2.深入理解python语言2.1 计算机技术的演进2.2 编程语言的多样初心2.3 python语言的特点2.4 "超级语言"的诞生2.5 单元小结3. 实例2:python蟒蛇绘制3.1 问题分析3.2 实例讲解3.3 举一反三4.模块1:turtle库的使用4.1 turtle库基本介绍4.2 turtle绘图窗体布局4.3 turtle空间坐标体系4
Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,想象一个小乌龟,在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点,(0,0)位置开始,它根据一组函数指令的控制,在这个平面坐标系中移动,从而在它爬行的路径上绘制了图形。turtle绘图的基础知识:1. 画布(canvas) 画布就是turtle为我们展开用于绘图区域,我们可以设置它的大小和初始位置。 设置画布大小 turtle.screensiz
Matplotlib画图(折线图、散点图、柱状图、直方图、饼状图)Matplotlib可分容器层、辅助显示层、图像层去理解,不同的层专门做不同的操作与图像控制,成体系理解有助于找到图像问题,更加灵活绘制、修改图片。常用命令命令解释plt.figure(figsize=(20,5),dpi=100)创建画布,figsize指定长宽,dpi指定清晰度plt.plot([x1,x2],[y1,y2],c
Matplotlib是一个主要用于绘制二维图形的Python库。数据可视化是数据分析的重要环节,借助图形能够帮助更加直观地表达出数据背后的”东西”。Matplolib最初主要模仿Matlab的画图命令,但是它是独立于Matlab的,可以自由、免费使用的绘图包。Matplotlib依赖于之前介绍的Numpy库来提供出色的绘图能力。Matplotlib的官网地址http://matplotlib.or
转载 2024-08-25 20:49:08
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一、matplotlib介绍python优秀的数据可视化第三方库matplotlib库的效果当我们想画一个图但不知道怎么画出来的时候,就可以去这个网站上去找了,网站上罗列出来了各式各样的绘图形式配置参数:axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置font: 字体集(font family)、字体大
一、常用GUI编程模块(库)GUI(Graphical User Interface,图形用户接口)应用程序。个人理解就是桌面应用系统的开发,与之相对应的是浏览器应用系统开发。Python 提供了多个图形开发界面的库,几个常用 Python GUI 库如下:Tkinter: 是Python官方标准库,内置到 python 的安装包中,只要安装好 Python 之后就能使用。它是pytho
转载 2023-08-16 09:58:21
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Matplotlib模块Matplotlib模块是python绘图的第三方库,它模仿MATLAB中绘图,既适合交互式地进行制图,也可以作为绘图控件方便地嵌入GUI应用程序中。其中最主要的Matplotlib的pyplot子库提供了和MATLAB类似的绘图API,方便用户快速绘制2D图表,包括直方图、饼图、散点图等. 在matplotlib.pyplot中,各种状态在函数调用中保留,以便跟踪当前图
转载 2024-03-30 22:03:02
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写在最前:  今天的 blog内容,完全是个人思维私货的代名词,案例匮乏,如果对这两个库有基本的了解,建议直接看下边这两个代码示例。 看来我变懒了 。相对于mpl 这种跟数学数据关系更为紧密的图形模块来说,pyecharts的优势 在于地理geo的库,以及直接生成html代码的能力,因此 mpl 用途在于丰富的数学模型,主要适用于科学模型,金融模型,数据分析的量化展示,而echarts,主要是根据
转载 2024-08-27 20:15:25
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方法一作者|冯昱尧Python绘图模块 matplotlib: python plotting 。 适用于从 2D 到 3D,从标量到矢量的各种绘图。能够保存成从 eps, pdf 到 svg, png, jpg 的多种格式。并且 Matplotlib 的绘图函数基本上都与 Matlab 的绘图函数名字都差不多,迁移的学习成本比较低。像这种普通的函数图象: plt.fill(x,
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