本文先导：在我们平时看NBA的时候，可能我们只关心球员是否能把球打进，而不太关心这个球的颜色，品牌，只要有3D效果，看到球员扣篮的动作就可以了，比如下图：如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理，会有几千维甚至几万维的数据要计算，计算量很大。而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题，所以必须对此类数据降维，这样会使处理数据更加轻松。这个在人脸识别中必须要降维，因为我们在做特征提取的
# Python List 降维的介绍与实例
在数据处理和机器学习中，数据的维度常常是我们需要关注的重要因素。降维（dimensionality reduction）是将高维数据转换为低维数据，同时尽可能保留原始数据的特征。在Python中，有多种方法可以实现降维，其中一个常用的手段是利用列表（list）和NumPy库。
## 什么是降维？
降维的目的是减少数据的复杂性，降低计算成本，并提高
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豌豆花下猫，某985高校毕业生， 兼具极客思维与人文情怀 。专注python技术、数据科学和深度学习，力图创造一个有趣又有用的学习分享平台。上个月，有同学问了个题目，大意可理解为列表降维 ，例子如下：oldlist = [[1, 2, 3], [4, 5]]
# 想得到结果：
newlist = [1, 2, 3, 4, 5]原始数据是一个二维列表，目的是获取该列表中所有元素的具体值
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2023-10-19 18:54:32
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通常情况下，在收集数据集时会有很多的特征，这代表着数据是高冗余的表示，但是对于某个工程来说其实可能并不需要那么多的特征。所以就需要给数据进行降维（Dimensionality Reduction）。降维可以简化数据，使数据集更易使用，降低时间开销，而且能减少一部分噪音的影响，使最后的效果变好。目前，主要降维方法有：主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)、
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2024-02-19 10:48:55
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高维数据降维之线性判别分析 LDA高维数据降维是指采用某种映射方法，降低随机变量的数量，例如将数据点从高维空间映射到低维空间中，从而实现维度减少。降维分为：特征选择 和 特征提取特征选择：是从含有冗余信息以及噪声信息的数据中找出主要变量；特征提取：是去掉原来的数据，生成新的变量，可以寻找数据内部的本质结构特征。降维的过程是通过对输入的原始数据特征进行学习，得到一个映射函数，实现将输入样本映射后到低
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2024-07-06 21:36:18
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import numpy as np 第一步：原始值X10.92.41.20.50.31.80.50.32.51.3X212.61.70.70.71.40.60.62.61.1 第二步：计算平均值=1.17，np.mean(x1)=1.1700000000000002=1.3, np.mean(x2)=1.3 第三步：X1 - ，X2 - ，得到如下表格X110.9-=-0.272.4-=1.2
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2016-08-18 21:51:00
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本文先导：在我们平时看NBA的时候，可能我们只关心球员是否能把球打进，而不太关心这个球的颜色，品牌，只要有3D效果，看到球员扣篮的动作就可以了，比如下图：如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理，会有几千维甚至几万维的数据要计算，计算量很大。而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题，所以必须对此类数据降维，这样会使处理数据更加轻松。这个在人脸识别中必须要降维，因为我们在做特征提取的
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2024-06-27 10:48:30
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三级火箭 - 降维打击 降维打击：来自三体，四维生物自己降一个维度后，打击四维空间，让整个空间都降维，其他四维生物就被压扁了，而且对方无能为力。例如：安全市场以前是通过手年费的商业模式，360把这个维度去掉了（免费），同时过的很好，却让对方没法过了。线上电商对线下电商的去空间化也属于降维打击。降维的操作：主要是搞清自己现存市场的商业模式的关键点，保证去掉一个或多个后，自己可以有存活空间，从而改变市
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2024-05-21 16:15:59
108阅读
持续集成（CI）作业会生成大量数据。当一个作业失败时，弄清楚出了什么问题可能是一个繁琐的过程，它涉及到调查日志以发现根本原因 —— 这通常只能在全部的作业输出的一小部分中找到。为了更容易地将最相关的数据与其余数据分开，可以使用先前成功运行的作业结果来训练 Logreduce 机器学习模型，以从失败的运行日志中提取异常。此方法也可以应用于其他用例，例如，从 Journald 或其他系统级的常规日志文
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2024-01-10 16:38:35
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河南前几天出现1例输入性新冠肺炎确诊病例，打破了连续十几天“0”增加的记录，也把河南人民重新带入疫情的黑暗恐怖之中。为了让大家的清晰地掌握该“毒王”的行程，我用pyecharts画出了他的动态路线图。第一步：安装pyecharts安装说起来比较简单，但是也有一些坑，直接在命令行用pip安装即可，但是要选择版本，因为最新版的pyecharts有些库不能用，如下图：但是运行后会出现如下错误：这个很好解
# 如何使用 Python 绘制高维图
高维图（高维数据可视化）是数据科学中一个重要的技术，能够帮助我们理解复杂的数据结构。本文将引导你如何使用 Python 绘制高维图，整体流程会以流程图的形式展示，并每一步的实现代码也将详细讲解。
## 整体流程
在实现高维图的过程中，我们将遵循以下步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[选择绘图库]
# 如何实现Python 2维数组循环
## 概述
在Python中实现2维数组的循环可以通过嵌套循环来实现，分别对行和列进行循环操作。本文将向刚入行的小白开发者介绍如何实现Python 2维数组的循环，并通过步骤展示整个流程。
## 流程步骤
下表展示了实现Python 2维数组循环的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个二维数组 |
| 2
原创
2024-05-09 06:02:50
22阅读
# 如何在Python中实现三维散点图添加图例
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Python中实现三维散点图添加图例。对于刚入行的小白来说，这可能是一个挑战，但是通过本文的指导，你将轻松掌握这个技巧。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤，你可以根据以下表格来进行操作：
```mermaid
journey
title 整体流程
sec
原创
2024-02-22 08:05:29
118阅读
# Python如何输出向量维数
## 引言
在数据分析和机器学习中，向量是一种基本的数据结构。向量是一个有序的元素集合，可以表示为一个列表或数组。在某些情况下，我们需要知道向量的维数，即向量的长度或元素的个数。本文将介绍如何使用Python来输出向量的维数，并提供了代码示例。
## 解决方案
要输出向量的维数，我们可以使用Python内置的len()函数来计算列表或数组的长度。下面是一个简单
原创
2024-01-29 11:24:50
94阅读
# Python 高维聚类算法入门教程
在机器学习中，聚类是一种无监督学习方法，目的是将数据分组为彼此相似的集群。本文将为刚入行的小白介绍如何使用 Python 实现高维聚类算法，特别是 K-means 算法。以下是实施的步骤流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|---------------
原创
2024-10-28 06:11:23
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# 项目方案：Java降版本
## 方案背景
在软件开发过程中，经常会遇到需要将项目从较高的Java版本降级为较低版本的需求。例如，由于某些原因，项目需要在Java 8的环境中运行，但实际上项目已经使用了Java 11的特性。为了解决这个问题，我们需要一套可靠的方案来降低Java版本。
## 方案概述
本方案将通过使用不同的工具和技术来实现Java版本的降级。我们将解决以下几个问题：
1
原创
2023-08-03 13:50:39
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## Python计算太阳赤纬的方案
太阳赤纬是一个天文学上的重要参数，它反映了太阳在天球上相对于赤道的位置。在天文学应用、气象学研究以及太阳能发电等领域，了解太阳赤纬对于计算太阳辐射和其他相关应用至关重要。本文将介绍如何使用Python来计算太阳赤纬，并提供具体的代码示例。
### 什么是太阳赤纬？
**太阳赤纬（Declination of the Sun）**是太阳在天球上的位置角，其
原创
2024-09-13 05:36:46
95阅读
# Java 一维数组线程安全
## 引言
在多线程编程中，线程安全性是一个关键的概念。尤其是当多个线程同时访问和操作共享数据时，必须确保数据的一致性和完整性。在这篇文章中，我们将探讨如何在Java中处理一维数组的线程安全问题，并通过代码示例进一步阐明相关概念。
## 理解线程安全
线程安全意味着在多线程环境下，一个对象能够在被多个线程同时访问时，依然能够保持一致性和正确性。对于数组而言，
原创
2024-08-28 08:49:36
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1.主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，目标是基于方差提取最有价值的信息，属于无监督问题。但是降维后的数据因为经过多次矩阵的变化我们不知道降维后的数据意义，但是更加注重降维后的数据结果。2.向量的表示及基的变换（基：数据的衡
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2024-07-06 09:10:43
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图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越
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2023-08-26 19:58:51
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