最近有多部国产剧正在热映中，悬疑、职场、甜宠古装等等类型让人挑花了眼，微博热搜榜也被这些热播剧轮番占据。但随着收视渠道和宣发手段的多样化，很多时候判断一部剧的质量和口碑，也不能单纯只看热度、收视数据，网友们的评价也很重要，今天我们就用可视化图表的方式，分析一下近期热播的8部热门国产剧，看看那部剧真正获得了热度口碑双丰收。本期分析剧集有：《人世间》《相逢时节》《心居》《与君初相识》《余生请多指教》《
# 如何在PyTorch中实现热度图
在深度学习的过程中，热度图（Heatmap）是一种常用的可视化工具，特别是在处理图像分类等任务时，可以帮助我们更好地理解模型的决策过程。这篇文章将指导你如何使用PyTorch创建热度图，下面是大致的流程。
## 整体流程
首先，让我们展示实现热度图的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|--------
原创
2024-10-27 06:35:19
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在数据分析和可视化中，热度图是展示数据分布和强度的有效工具。以 Python 为基础，我们可以轻松生成热度图，帮助我们更好地理解数据。下面将详细记录如何利用 Python 生成热度图的整个过程，步步为营，力求清晰明了。
#### 环境配置
要开始使用 Python 生成热度图，首先需要配置相关的环境，确保安装必要的库。这里我们列出一个简单而清晰的流程图以及相应的代码块。
```mermaid
1、铺垫 最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，不知是因为这篇文档的前序铺垫太长，还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中，L
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2024-06-16 10:22:34
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# 热度图算法实现指南
在这篇文章中，我将指导你如何在Java中实现一个简单的热度图（Heatmap）算法。热度图通常用于可视化数据的集中性，通过颜色的深浅表达不同区域的数据强度。这可以广泛应用于地理数据、用户交互分析等多个领域。
## 总体流程
首先，我们来看一下实现热度图的整体流程，以下是整个过程的步骤表：
| 步骤 | 描述
实现 Python 热度图坐标的流程如下：
**步骤** | **操作** | **代码**
-|-|-
1 | 导入所需的库 | `import numpy as np` `import seaborn as sns` `import matplotlib.pyplot as plt`
2 | 创建数据集 | `data = np.random.rand(10, 10)`
3 | 绘制热度
原创
2023-12-22 07:38:59
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# Python 热度图（Heatmap）与色彩映射（cmap）的深度解析
热度图是一种将数值数据以2D形式可视化的工具，常用于展示数据的分布和变化。Python作为一种对数据处理和可视化非常友好的编程语言，提供了多种库来绘制热度图。其中，Matplotlib和Seaborn是最常用的库。本文将探讨如何在Python中使用热度图，并详细介绍“色彩映射（cmap）”的概念及其使用方法。
## 1
原创
2024-09-02 03:31:49
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机器学习算法（九）: 基于线性判别模型的分类1.前言：LDA算法简介和应用1.1.算法简介线性判别模型（LDA）在模式识别领域（比如人脸识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用。LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。我们要将数
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2024-07-26 10:29:58
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LDA参数推导的Gibbs采样方法基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，因此首先学习MCMC方法。一、马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法是构造适合的马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，抽样并使用蒙特卡洛方法进行积分计算，实现了抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统蒙特卡洛积分只能静态模拟的缺陷。1、蒙特卡洛方法蒙特
在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。 在学习LDA之前，有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来，在自然语
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2024-08-18 15:52:47
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通过研究了http://blog.sina.com.cn/s/blog_8eee7fb60101czhx.html的文章，对LDA的的整体流程有了一些了解，文章如下：《LDA整体流程》先定义一些字母的含义：文档集合D，topic集合TD中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出
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2024-08-28 15:50:58
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宏观理解LDA有两种含义线性判别器（Linear Discriminant Analysis）隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）本文讲解的是后者，它常常用于浅层语义分析，在文本语义分析中是一个很有用的模型。LDA模型是一种主题模型，它可以将文档集中的每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题（分布）出来后，便可以根据
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2024-01-08 17:29:29
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实现Python热度图设置坐标
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会刚入行的小白如何实现Python热度图的坐标设置。下面我将详细介绍整个实现过程，并提供相应的代码和注释。
流程图如下所示：
```mermaid
graph TD
A[导入必要的库] --> B[加载数据]
B --> C[设置坐标轴]
C --> D[生成热度图]
```
第一步：导入必要的库
首先，我们需要导入一些
原创
2023-12-17 06:08:08
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# 如何实现“Python历年热度指数图”的项目
在这篇文章中，我将教你如何使用Python来实现一个“历年热度指数图”。这个项目主要分为几个步骤：数据收集、数据处理、数据可视化和结果展示。下面是整个项目的流程。
## 项目流程
| 步骤 | 描述 |
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机器学习20_线性判别分析（LDA）详解（2021.07.07）一. 究极总结：投影后类内方差最小，类间方差最大。二. 知识理解LDA的思想非常朴素，给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离。在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，在根据投影点的位置来确定新样本的类别。如下图所示：在将所有的点通过降维的思想投影到直线上之后，实
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2024-04-28 15:27:20
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（一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。 举个例
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2024-06-21 19:46:36
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题建模是NLP确定文档主题方法，为无监督学习方法，当面对多个文档，能挖掘潜在的主题，类似于聚类方法，但又何聚类实质不一样，LDA从概率的角度来推出主题和词的分布，主题和词相互混合，没有聚类算法界限那么清晰。理解LDA牵涉很多算法和思想，马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)、吉布斯采样(Gibbs Sampling)、Gammer函数、
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2024-03-15 08:43:14
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线性判别分析介绍一、模型二、推导投影减小类内方差增大类间距离损失函数 一、模型线性判别分析LDA是二分类的线性分类模型。LDA：Linear Discrimant AnalysisLDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的，这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”，如下图所
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2024-05-16 02:22:47
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人口金字塔是按人口年龄和性别表示人口分布的特种塔状条形图，是形象地表示某一人口的年龄和性别构成的图形。人口金字塔图，以图形来呈现人口年龄和性别的分布情形，以年龄为纵轴，以人口数为横轴，按左侧为男、右侧为女绘制图形，其形状如金字塔。金字塔底部代表低年龄组人口，金字塔上部代表高年龄组人口。人口金字塔图反映了过去人口的情况，目前人口的结构，以及今后人口可能出现的趋势。人口金字塔可分为三种类型：年轻型、成
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2023-09-11 12:07:05
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echarts 日历热度图设置 calendarCalendar Option option: { color: this.$CH
原创
2022-06-30 11:10:41
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