文章目录一、题目二、代码（零）问前求解1、求热系数（阿尔法、H1和H2）2、误差分析（一）第一问1、第二问求解2、误差分析（二）第二问1、第二问求最大传送速度（遍历法）2、第二问求最大传送速度（二分法）3、速度灵敏度分析 一、题目A题 炉温曲线 在集成电路板等电子产品生产中，需要将安装有各种电子元件的印刷电路板放置在回焊炉中，通过加热，将电子元件自动焊接到电路板上。在这个生产过程中，让回焊炉的各
提要：基于MOOC的“Python语言程序设计基础”，主讲人：嵩天。基本算是课本笔记。科赫雪花曲线设计思路一、三种人类思维特征逻辑思维：推理和演绎，数学为代表；实证思维：实验和验证，物理为代表；计算思维：设计和构造，计算机为代表；二、计算思维的概念概念诞生：2006年，时任美国卡内基-梅隆大学计算机系主任的周以真（Jeannette M. Wing)教授，提出了计算思维（Computational
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2024-06-10 19:09:20
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在人类开始有简单的工具时，绳子就出现了。就算在科技发达的现代，从电力到建筑，从航运到我们生活的方方面面，绳子也是无处不在。制造绳子的方法有很多种，编织就是其中一种较为常用的方法，要对编制绳进行CAE分析，第一步就是首先要得到CAD模型，找到这张图，开始！认真看了这个图，才发现，问题并没有我想的那么简单，圆管很容易搞定，直接扫掠就可以了，可是这个扫掠引导线过于花里胡哨，实在是难以下手。只拿这个二维图
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2023-08-29 20:00:10
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何为抽稀在处理矢量化数据时，记录中往往会有很多重复数据，对进一步数据处理带来诸多不便。多余的数据一方面浪费了较多的存储空间，另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准。因此要通过某种规则，在保证矢量曲线形状不变的情况下， 最大限度地减少数据点个数，这个过程称为抽稀。通俗的讲就是对曲线进行采样简化，即在曲线上取有限个点，将其变为折线，并且能够在一定程度保持原有形状。比较常用的两种抽稀算法是：道格拉
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2023-09-22 14:59:45
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前些日子在做绩效体系的时候，遇到了一件囧事，居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了，尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法，还是十分的惭愧。实际上，当时有效偏颇了，忽略了问题的本质，解决数据分析和可视化问题，其实也是Python的拿手好戏。例如，画出指定区间的一个多项式函数：Python 代码如下：import numpy as np
import matplotlib.
matplotlib是著名的Python绘图库，它提供了一整套绘图API，十分适合交互式绘图。，解决数据分析和可视化问题，其实也是Python的拿手好戏。另外，在数据处理过程中会用到numpy。
例如，画出指定区间的一个多项式函数：
Python 代码如下：
import numpy
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2023-10-27 23:53:22
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文章目录 前言一、方法原理二、使用步骤1.计算基尼系数和绘制洛伦兹曲线步骤2.基尼系数的python代码3.洛伦兹曲线的python代码4.模拟数据示例总结 前言在医疗资源分配日益成为公众关注焦点的当下，基于人口的医师配置基尼系数成为了衡量医疗资源分布公平性的重要指标。本文介绍用于计算这一系数和绘制洛伦兹曲线的Python代码，并通过示例数据展示其实际应用。通过了解基尼系数的计算原理和洛伦兹曲线的
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2024-06-12 10:47:44
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代码注释>>> import numpy as np
>>> from sklearn import metrics
导入metrics模块
>>> y = np.array([1, 1, 2, 2])
假设我们的测试样本对只有4个，正样本对label=1，负样本对label=2
>>> scores = np.array(
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2023-08-09 18:43:59
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简 介： 本文就如何使用的Python中的Matplotlib绘制的图运动起来进行讨论。实际上是生成多个图片，将它们合成一个动图。编写了PlotGIF函数，将matplotlib绘制的图片存储，然后生成最终的GIF文件。最终展示形成动态的数据。关键词： GIF，动图，matplotlib
§01 微信公众号里的动图在前天推文“狗追鸭子”留言中，有同学学问推文中的动图是如何制作的。关
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2024-06-22 12:16:00
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今天写实验报告，需要将一组实验数据进行画图可视化显示，于是就打算用阿py来实现（毕竟和阿py相处这么多年了），但没错我是个不是太有经验的“cv战士”，图方便从网上搜索“python画给定点平滑曲线图”，将数据改成自己的之后，就直接run了，代码如下：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate i
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2023-09-21 14:17:17
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matplotlib是著名的Python绘图库，它提供了一整套绘图API，十分适合交互式绘图。，解决数据分析和可视化问题，其实也是Python的拿手好戏。另外，在数据处理过程中会用到numpy。例如，画出指定区间的一个多项式函数：'''
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'''
import numpy as np
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2023-07-01 16:59:28
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matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这
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2023-09-13 16:54:21
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# 理解ROC曲线：Python中的应用与实现
在二分类问题中，模型的性能评估是一个重要的环节。其中，接收者操作特征（ROC）曲线是一种非常有效的工具，能够帮助我们理解分类模型的性能。本文将带您深入了解ROC曲线，阐述其定义、意义以及如何在Python中实现，并附上示例代码与可视化图形。
## 什么是ROC曲线？
接受者操作特征（Receiver Operating Characterist
在使用Python进行数据可视化时，我们发现“python繁花曲线”代码的实现过程中存在一些技术痛点。许多用户希望能够快速实现繁花曲线的绘制，但却面临着效率低下、运行不稳定等问题。【引用块】“我希望能够简便直观地展示数据的分布情况，尤其是像繁花曲线这样的美观图形，为什么我的代码总是出错？”
### 演进历程
随着项目的发展，我们在繁花曲线的实现过程中遇到了不同的技术挑战。在这个阶段，我们进行了
# Python中的Lift曲线分析
在机器学习模型评估中，Lift曲线是一种常用的工具，用于衡量模型的预测性能。它可以帮助我们了解模型在不同阈值下的性能表现，从而更好地调整模型参数或者制定业务策略。在本文中，我们将介绍Python中如何使用`scikit-learn`库来绘制Lift曲线，并解释如何解读这个曲线。
## Lift 曲线的概念
Lift曲线是一种用于评估分类模型预测性能的图表
原创
2024-06-16 05:28:09
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# 实现ROC曲线的Python教程
在机器学习中，ROC曲线（接收者操作特征曲线）是评估分类器性能的重要工具。它通过比较真正率（True Positive Rate）和假正率（False Positive Rate）来帮助我们选择最合适的分类阈值。在本教程中，我将带你逐步实现ROC曲线。以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何在Python中实现样条曲线
## 前言
样条曲线是一种平滑的曲线拟合方法，广泛运用于计算机图形、数据平滑等领域。在Python中，我们可以使用`scipy`库来实现样条曲线的绘制。本文将详细介绍实现样条曲线的步骤，以及每一步需要的代码和解释。
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## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入必要的库]
B -->
原创
2024-09-14 06:48:41
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在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Python 生成 PR 曲线，并逐步解决各种实现中的问题。PR 曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估分类模型性能的重要工具，特别是在数据不均衡的情况下。这篇文章包括了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和错误集锦六个部分。
### 环境配置
在开始之前，我们需要确保开发环境正确配置。以下是我们需要的环境依赖和版本
# 如何使用Python实现PR曲线
在机器学习和统计学中，PR曲线（Precision-Recall Curve）是一种机器学习模型性能的评估方法。它展示了模型在不同阈值下的精确率和召回率之间的关系。本文将引导你从零开始实现PR曲线，并深入了解每一个步骤的实现。
## 整体流程
在实现PR曲线之前，我们可以将整个流程分为几个基本步骤：数据准备、模型训练、预测结果的计算和PR曲线的绘制。下面
对生长自动机的研究由来已久，并在计算机科学等众多学科中，使用元胞自动机的概念，用于生长模拟。而复杂花纹的生成，则可以通过重写一定的生长规则，使用生成式来模拟自然纹理。当然，很多纹理是由人本身设计的，其形成过程本身就是在人脑中进行“原胞生成”的过程。 &nb
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2024-06-06 12:03:43
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