当我们需要对数据进行可视化时，我们遇到的可能最简单的是单个函数的可视化y = f(x)y = f(x)。 在这里，我们将首先看一下这种类型的简单绘图。第一步先导入包
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2023-08-02 11:50:06
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# 用Python画损失函数曲线
## 介绍
损失函数是机器学习中非常重要的概念，它用于衡量模型的预测值与真实值之间的差距。在训练模型的过程中，我们希望通过调整模型的参数，使得损失函数的值最小化。在本文中，我们将使用Python来画出损失函数的曲线，并通过一个具体的例子来说明。
## 什么是损失函数？
损失函数是用来衡量模型预测值与真实值之间的差距的函数。在机器学习中，我们通常使用均方误差
from matplotlib import pyplot as plt1.1 plot函数# 生成1991，到2021数据作为x轴
dates = np.arange(1991,2021)
# 生成50到500的随机数，30个作为y轴
sales = np.random.randint(50,500,size=30)
#绘制销量图:
plt.plot(dates,sales)
# 可以利用x
前言一、已具备的loss曲线图二、AI助力1.为图像建立矩形遮板2.绘制趋势曲线 前言俗话说，一图胜千言，在一篇文章里，图是最吸引人的，画得好便会如虎添翼，让读者对文章主要方法的理解更加容易。今日分享和记录一下绘制损失(loss)函数图时发现的一个事后补救、锦上添花的小小小小~小技巧。看一下成品： 一、已具备的loss曲线图之前通过python的matplotlib或者plotly绘制好部分的l
Python是我们常用的一种计算机变成语言，采用matplotlib的库可以画出来我们函数的曲线。工具/材料win10系统winPython软件包操作方法01打开Python的shell界面，如图所示。(注意我们需要已经安装了matplotlib库包)。02输入以下代码导入我们用到的函数库。>>> import numpy as np>>> import mat
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2023-06-28 23:32:18
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# 使用Python绘制CNN的损失函数曲线
## 引言
欢迎来到Python开发者的世界！在本篇文章中，我将教会你如何使用Python绘制卷积神经网络（CNN）的损失函数曲线。作为一名经验丰富的开发者，我将带你逐步完成这个任务。
## 整体流程
接下来，我将按照以下流程为你解释整个实现的步骤。请参考下表：
```mermaid
erDiagram
Developer -->> Ne
python 画函数曲线示例更新时间：2019年12月04日 09:58:37 作者：wzkttt今天小编就为大家分享一篇python 画函数曲线示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧如下所示：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1
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2023-07-29 20:40:59
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# Java画函数曲线的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用Java来画函数曲线。在这篇文章中，我会按照以下步骤详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例。
## 流程
在开始之前，我们先来看一下整个实现的流程。下面的表格列出了每个步骤以及需要做的事情。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个可视化的窗口 |
| 2 | 定义绘制
原创
2023-08-15 21:53:25
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最近在准备CSDN学院的课程，还没有通过审核，这里先把绘制函数图像的例题跟大家分享下。使用VB可以很方便地绘制函数图像。原理很简单：绘制过程是不断地绘制函数各个点的过程。将函数的每一个点计算出来，然后绘制在容器内即可。如果在x轴之间的点选择的举例特别近，就能够绘制足够精密的点。因为点足够精密，也就实现了动态效果。最后的效果如下：上述图像是动态出现的。具体的代码如下：Private Sub Comm
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2023-06-02 22:32:47
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前言今天一时兴起，打算扔掉贝塞尔曲线，自己定义曲线，然后就做到函数上去了…代码package com.Diamond.canvas;
import android.view.View;
import android.content.Context;
import android.renderscript.Float2;
import android.graphics.Bitmap;
import
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2023-06-04 11:46:20
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之前觉得做个画图板挺简单的，虽然有些不屑，但还是试了下，结果。。哎，什么是眼高手低啊。。终于明白了。。虽然还是做出来了，但还是遇到了许多细节问题，这里想分享下，希望有所帮助。。1、添加按钮以及设置窗口应该放在设置窗口可见之前，而 添加鼠标侦听应该放在设置窗口可见之后2、鼠标侦听器可能为接口或者抽象类，所以应当创建一个实现类（api中或许有，没验证就不说了），由于是在不同的类中，所以应当通
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2023-06-18 17:36:48
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一 、Matplotlib简介1.1、定义Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。二、Matplotlib绘制折线图（plot）2.1、绘制正弦函数1、初始化一个0到20的100个元素的数组一般使用matplotlib.pyplot比较多，在此
Generative Adversarial Nets 上周周报已经写了这篇论文，本周相对GAN网络的LOSS进行进一步的学习和研究。GAN网络： 条件：G依照真实图像生成大量的类似图像，D是辨别输入的图像是真实图像还是G生成的虚假图像。 原理：G和D是互相促进的。G的目的是产生的图像让D感到模糊不知道该分成realistic（看起来像是现实的）还是fake（看起来是假的），D的目的是将reali
使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线，这里简单实现以下。主要是利用混淆矩阵中的知识作为绘制的数据： tpr(Ture Positive Rate)：真阳率
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2023-06-20 14:21:14
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在工作和项目中，经常会遇到一个功能电路模块对信号进行调理，或滤波，或放大，或衰减，或阻抗变换。这些功能电路模块可能是无源阻容的，也可能是有源的运放电路，也可能是更复杂的系统。但是它们对信号进行调理的最重要的特性就是频率响应特性曲线。大部分时候，我们需要了解它的频率响应曲线来进行系统设计和验证。LOTO示波器的上位机软件具备了扫频和频响特性曲线测绘功能。如果购买了示波器+信号源模块这种组合的型号，比
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1) # 创建图表1
plt.figure(2) # 创建图表2
ax1 = plt.subplot(211) # 在图表2中创建子图1
ax2 = plt.subplot(212) # 在图表2中创建子图2
x = np.linspa
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2023-05-31 20:05:26
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损失函数梯度下降其他优化算法多分类 损失函数损失函数：逻辑回归如果使用和线性回归相同的损失函数，那得到的损失函数图像如下： 由函数图像看出，这是一个非凸函数（凸函数最重要的特征是局部最优解同时也是全局最优解），并不适用于做逻辑回归的损失函数。 我们对损失函数作出改变，得到全新的损失函数并得到其图像： 从图像看出，函数只有一个最小值，这个最小值是局部最小值同时也是全局最小值。这个损失函数是一
基于FreeFem++的有限元模拟1、引言有限元方法是２０世 纪５０年代伴随电子计算机的诞生，在计算数学和计算工程领域里诞生的一种高效而灵活的计算方法，它将古典变分法与分片多项式插值相结合，易于处理复杂的边值问题，具有有限差分法无可比拟的优越性，广泛应用于求解热传导、电磁场、流体力学等相关问题，已成为当今工程分析和计算中不可缺少的最重要的工具之一。有限元方法的“化整为零、积零为整”的基本思想与并行
本文首先从整体上介绍ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure，然后介绍上述这些评价指标的有趣特性，最后给出ROC曲线的一个Python实现示例。一、ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure二分类问题的预测结果可能正确，也可能不正确。结果正确存在两种可能：原本对的预测为对，原本错的预测为错；结果错误也存在两种可能：原本对的预测为错，
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2023-08-11 10:11:51
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之前一直使用matlab来画曲线，确实非常方便，但matlab作为商业软件，价格很贵，动辄好几个GB，安装很慢，并且还涉及license问题。相对来说，python完全免费，只需要安装一个解释器，并且有很多科学计算库可以调用，所以后来就一直使用python来画曲线，记录下最近画的几条曲线。环境：mac、pycharm、anaconda1.sigmoid曲线sigmoid曲线公式如下，可将值域限定在
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2023-05-31 19:02:51
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