回顾一下昨天和前天的学习，简单的来说就是学习了Matplotlib库以及其中较为重要的操作，matplotlib库非常适合二维图样的绘制工作，但是，一旦我们上升到3维空间，matplotlib就不太好用了，所以这个时候我们就要重新想办法来绘制三维图像，今天，就来开始学习三维图像的绘制。先来了解一个概念：降维：我们用的视频显示装置(VDU)都是二维的，所以，三维或者是更高维度的图像的绘制和表示，我们
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2023-07-09 11:53:33
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本人不喜欢简单问题复杂化以及晦涩难懂的所谓术语，所以以下基本都为大白话。1. 混合模型的概念J为N种概率分布的集合，对于随机变量x，可以用J集合中N种概率分布的线性组合来拟合x的概率分布: （1） 其中，Pj为取J中第j个概率分布的概率。所以有： （2） 现在假设J集合中都为高斯概率分布（当然它们各自的参数并不相同），多维高斯概率分布如下，(3)为所有未知参数的缩写。但由于我们并
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2024-01-25 19:57:17
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Part1前言柱状图是利用柱子的高度来反映数据差异的统计图，与一维的柱状图相比，二维柱状图可以展示y轴上的变量含有两个指标的情况，如下图（图1）右图所示，多维柱状图的功能以此类推。 图1：一维柱状图（左）和 二维柱状图（右）在数据维度较少的情况下，使用 Excel 绘制多维柱状图非常便捷，也能够清晰展示数据的变化。不过当数据的维度较多时，Excel在一张画布上绘制的多维柱状图并不方
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2023-10-08 17:17:29
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其实，绘制思维导图非常简单。思维导图就是一幅幅帮助你了解并掌握大脑工作原理的使用说明书。“画”出来，因为这样才更容易记忆。 绘制过程中，我们要使用到颜色。因为思维导图在确定中央图像之后，有从中心发散出来的自然结构，它们都使用线条、符号、词汇和图像，遵循一套简单、基本、自然、易被大脑接受的规则。 颜色可以将一长串枯燥无味的信息变成丰富多彩的、便于记忆的、有高度组织性的图画，接近于大
【seaborn绘图学习】多维关系数据画图：Building structured multi-plot grids(1)-----Conditional small multiples当我们在开发由多维数据特征的时候，针对数据库的不同子集 绘制 相同图像的不同实例是一个有用的方法，这种技术有时被称为“格”或“格”图，它与“小倍数”的概念有关。它能够让浏览者在覆辙数据中抓住大量的有用信息。matp
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2024-02-29 09:15:02
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在对数据进行可视化的过程中，可能经常需要对数据进行三维绘图，在python中进行三维绘图其实是比较简单的，下面我们将给出一个二元高斯分布的三维图像案例，并且给出相关函数的参数。 通常，我们绘制三维图像经常需要如下步骤： 1.生成二维的网格坐标数据，我们可以使用np.meshgrid(x, y)函数进行二维网格坐标的生成，该函数通过传入的参数生成两个坐标的网格数据，并且返回的数据具有如下的格式：
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2023-06-26 14:10:37
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#导入科学计算库
#起别名避免重名
import numpy as np
#小技巧：从外往内看==从左往右看 从内往外看==从右往左看
#打印版本号
print(np.version.version) #1.16.2
#声明一个numpy数组，一层list
nlist = np.array([1,2,3])
print(nlist)
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2024-07-29 16:11:24
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一、理论准备1.1、图像分割图像分割是图像处理中的一种方法，图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合，其实质可以看成是一种像素的聚类过程。通常使用到的图像分割的方法可以分为：基于边缘的技术基于区域的技术基于聚类算法的图像分割属于基于区域的技术。1.2、K-Means算法K-Means算法是基于距离相似性的聚类算法，通过比较样本之间的相似性，将形式的样本划分到同一个类别中，K-Means算
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2023-07-05 22:37:06
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作者 | Prasad Ostwal译者 | 高级农民工不过，我们仍然可以绘制出多维空间，今天就来用 Python 的 plotly 库绘制下三维到六维的图，看看长什么样。数据我们使用一份来自 UCI 的真实汽车数据集，该数据集包括 205 个样本和 26 个特征，从中选择 6 个特征来绘制图形：安装好 plotly 包：pipinstall plotly加载数据集（文末会提供）：importpa
我们的大脑通常最多能感知三维空间，超过三维就很难想象了。尽管是三维，理解起来也很费劲，所以大多数情况下都使用二维平面。来自维基百科不过，我们仍然可以绘制出多维空间，今天就来用 Python 的 plotly 库绘制下三维到六维的图，看看长什么样。数据我们使用一份来自 UCI 的真实汽车数据集，该数据集包括 205 个样本和 26 个特征，从中选择 6 个特征来绘制图形：基础工作安装好 plotly
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2023-08-03 22:44:48
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# 如何用Python画出好看的多维数据图表
在数据分析和可视化领域，Python是一种非常流行的编程语言，具有丰富的库和工具来处理和展示数据。在本文中，我们将探讨如何使用Python来绘制多维数据的图表，让我们的数据更加直观和易于理解。
## 1. 准备数据
首先，我们需要准备一些多维数据来进行可视化。让我们假设我们有一组销售数据，包括不同产品的销售量和销售额。我们将使用这些数据来绘制饼状
原创
2024-04-28 03:38:06
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#!/usr/bin/python #python里面有个这个话，代表在linux下运行的时候
#去哪个目录下找python的解释器，在windows上运行不用写
# coding:utf-8
# __*__ coding:utf-8 __*__
#这两种都在python2里面为了防止中文报错，修改字符集用的，python3里面不用写1.定义列表#列表是可变变量，它是可以通下标修改值的
names
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2023-06-08 20:26:42
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手动搭建LSTM
工具模块
我搭建神经网络模型主要用到的是TensorFlow模块，不过在这里值得注意的是，我所采用的方法在TensorFlow 1.0.0及之后的版本已不支持，希望大家注意！以下则是本次我需要用的所有方法或者工具包。
import warnings
from sklearn import preprocessing
from sklearn.utils import shuffl
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2024-08-09 00:02:05
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我正在写一个使用python 2.7的程序，并且有困难指出插入/拟合某些矩形数据的最佳方法。Python - 拟合二维矩形数据我有一堆已知的数据点格式为z = f（x，y），其中x和y在网格上均匀分布。我的x点范围从0到100，增量为0.1。我的y点范围从0到100，以2为增量。我的问题是插值或拟合这些数据是我的y数据坐标之间的大间距。我正在寻找适合此数据的最佳方法，以便我可以评估任何（X，Y）坐
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2023-08-22 22:43:15
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维度：一维数据的组织形式；python中没有数组一说‘列表和数组的差别：列表中数据类型可以不同，在这个列表中可以是整型，字符串等；但是对于数组来说从概念上来说，其必须是同一类型；import numpy as np
def pysum():
a=np.array([0 1 2 3 4])
b=np.array([9 8 7 6 5])
c=a*
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2024-03-07 13:32:26
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创建二维列表List是线性的List，多维List是一个平面的List： a = [1,2,3,4,5] # 一行五列的一维List
multi_dim_a = [[1,2,3],
[2,3,4],
[3,4,5]]三行三列的多维List索引List中进行搜索： print(a[1])
# 2
print(multi_dim_a[0][1])
# 2list中的值。这里用的是二
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2023-07-05 18:50:21
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创建一个二维数组，#创建一个宽度为3，高度为4的数组
#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
mylist = [[0] * 3] * 4但是操作mylist[0][1] = 1的时候 发现整个第二列都被赋值为1[[0,1,0], [0,1,0], [0,1,0], [0,1,0]]后来在The Python Standard Library 里面
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2023-06-08 20:08:04
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目录1. 列表简介：2. 列表的创建：3. 列表的方法： 3.1 增加、删除 3.2 列表元素的访问 3.3 slice切片截取 3.4 列表的遍历、排序 &
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2023-09-25 17:57:07
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接下来的一个月，我将持续发布关于Python基础的文章，所有文章完结，Python基础就告一段落，下一个月开始Python爬虫的文章(小白的进阶之路~)1 元组简介元组基本介绍元组表现形式tuple。元组是⼀个不可变序列(⼀般当我们希望数据不改变时，我们使⽤元组，其他 情况下基本都⽤列表)。使⽤()创建元素。元组不是空元组⾄少有⼀个 逗号(,)。当元组不是空元组时括号可以省略。元组解包指
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2023-10-12 20:49:20
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摘要：算法模型基于动态多隐层LSTM RNN搭建，损失函数使用cross_entropy损失最大值，输入M维度、输出N维度。代码基于Python3.6.X和Tensorflow1.13.X实现。1. 前言对于新零售、金融、供应链、在线教育、银行、证券等行业的产品而言，以数据为驱动的用户行为分析尤为重要。用户行为分析的目的是：推动产品迭代、实现精准营销，提供定制服务，驱动产品决策。我们以新零售加油站
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2024-01-17 20:54:32
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