近期更新了几篇Praat脚本从标注的TextGrid里提取数据一些脚本，发现有一些朋友会问到更细节的问题，于是有一个想法把结合Praat进行一个语音学上常用的实验研究的步骤都整理出来，希望对需要的朋友有所帮助。其实从事语音研究的可能大部分是语言学专业，对一些软件，脚本的使用可能不如工科类学生掌握快，而如果是一个工科出身的如果掌握这类的软件，脚本，可能不屑于看太仔细的说明，本文是针对偏语言学专业，力
再理解下ROC曲线和PR曲线
大家都发表下对着俩曲线的理解吧。 分类、检索中的评价指标很多，Precision、Recall、Accuracy、F1、ROC、PR Curve...... 一、历史 wiki上说，ROC曲线最先在二战中分析雷达信号，用来检测敌军。诱因是珍珠港事件；由于比较有用，慢慢用到了心理学、医学中的一些检测等应用，慢慢用到了机器学习、数据挖掘等领域中来了，用
# 如何在Python中绘制ROC曲线
ROC曲线（接收者操作特征曲线）是评估分类模型性能的一种重要工具，特别是当数据集不平衡时。本文将详细介绍如何在Python中实现ROC曲线，帮助刚入行的小白掌握这一技能。
## 流程概述
以下表格展示了绘制ROC曲线的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
python拟合 菜鸟的笔记 函数curve_fit(f, x, y) from scipy.optimize import curve_fit
def power_func(x, a, b):
return x**a + b
popt, pcov = curve_fit(power_func, x, y)
print(*popt)
yvals = [power_func(i, *
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2023-05-26 21:07:00
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这里介绍一下如题所述的四个概念以及相应的使用python绘制曲线：一般我们在评判一个分类模型的好坏时，一般使用MAP值来衡量，MAP越接近1，模型效果越好；更详细的可参考：准确率pr就是找得对，召回率rc就是找得全。大概就是你问问一个模型，这堆东西是不是某个类的时候，准确率就是 它说是，这东西就确实是的概率吧，召回率就是， 它说是，但它漏说了（1-召回率）这么多。（这里的P=F
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2024-07-26 17:15:30
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最近，使用curve_fit时遇到一个问题，百思不得其解，看了官网，上网查都没有找到这种问题所在，最后通过一些实验确定：应该是由于我这个问题中的数值存在较小值，如果在function中使用了除法会导致数值计算的问题，所以不正确。 接下来具体描述下我遇到的问题，和得出我这种猜测的支撑依据。1.问题描述在做交通流三参数模型拟合时，我使用了scipy的curve_fit函数。数据大概是这个样子的： 然后
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2023-11-13 10:59:17
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# Python 画curve arrow
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python绘制curve arrow。在本文中，我将为你提供一系列的步骤，并附带相应的代码和注释，帮助你完成这个任务。
## 流程概述
首先，让我们来概述一下整个流程，以便你可以清晰地了解每个步骤的目的和顺序。下面是一个简单的表格，展示了绘制curve arrow的流程：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-01-24 09:48:55
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**python的函数：**
<1>.random
<2>.os
<3>.os.path
<4>.sys
<5>.datetime
<6>.date
<7>.calendar
<8>.hashlib
<9>.hmac
random：'betavariate', 'choice', 'choi
# 使用python curve_fit 做曲线拟合
## 整体流程
要使用python的curve_fit函数进行曲线拟合，需要经历以下步骤：
1. 准备数据：收集需要进行拟合的数据，并将其整理成x和y两个数组的形式。
2. 定义拟合函数：根据实际情况，选择适当的函数形式作为拟合函数。
3. 调用curve_fit函数：传入拟合函数、x和y数组，获得拟合结果。
4. 解析拟合结果：获取拟合
原创
2023-09-04 16:14:41
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一. Scipy介绍 SciPy (pronounced "Sigh Pie") 是一个开源的数学、科学和工程计算包。它是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包，包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等等。 官方地址
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2024-05-27 21:46:37
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下面完整代码在github仓库：传送门 文章目录一、图像轮廓近似估计二、边界检测三、Canny算子（找轮廓）四、计算图像面积、周长、重心五、计算轮廓面积、凸包面积六、凸包和凸性检测七、图像轮廓查找与绘制八、Hough空间（形状检测）九、分水岭算法十、模版匹配十一、利用对象掩码mask十二、利用形态学操作寻找车牌十三、图像形状匹配 一、图像轮廓近似估计import cv2
import numpy
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2023-11-27 22:26:12
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# 如何实现 Python PR（Pull Request）代码
在现代软件开发中，版本控制系统（如 Git）已经成为了必不可少的工具。而 Pull Request 是使用 Git 和 GitHub 等平台时，团队协作的重要环节。对于一个刚入行的小白来说，理解 PR 的工作流程是至关重要的。本文将帮助你掌握如何在 Python 项目中实现 PR，下面我们首先看一下整个流程。
## PR 流程概
# Python操作PR（Pull Request）的基础知识
在现代软件开发中，Git是一个广泛使用的版本控制系统，而在Git的生态中，Pull Request（PR）是促进协作和代码审查的重要工具。本文将介绍如何使用Python操作PR，并提供相关代码示例。
## 什么是Pull Request？
*Pull Request* 是开发人员向项目提交代码更改的请求，通常在使用GitHub、
基础代码1、print()函数print()函数由两部分构成：指令：print指令的执⾏对象：在print后⾯的括号⾥的内容2、引号的⽤法 单引号和双引号都可以使⽤，但需要匹配，并且配合使⽤可以区分开原⽂和print()函数的 结构。例如：print('early”warning')，单引号的作⽤是函数结构，双引号是英⽂语法3、不⽤引号时，括号内必须是数字或者数字运算，这是计算机可以理解的内容例如
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2024-10-16 08:03:26
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# 用Python进行带约束的曲线拟合
曲线拟合是一种常用的数据分析方法，旨在通过合适的数学模型描述数据的趋势。Python 中的 `scipy` 库提供了强大的功能来执行曲线拟合，特别是当涉及带约束的拟合时。本文将介绍如何使用 Python 的 `scipy.optimize.curve_fit` 方法进行带约束的曲线拟合，并提供相应的代码示例。
## 什么是曲线拟合？
曲线拟合的目标是找
在Python中，curve这个概念通常涉及数据可视化，尤其是在绘制函数曲线或图形时。curve可以表示一系列的点经过某种方式连接所形成的路径，它在数据分析和机器学习中有重要的应用，像绘制ROC曲线、回归曲线等。接下来将详细描述如何解决“python 中curve啥意思”的问题，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及性能对比等方面。
## 环境配置
构建一个Python环境以
# 使用 `scipy.optimize.curve_fit` 进行曲线拟合的入门指南
在数据分析和建模中，曲线拟合是一种非常常见的技术。通过拟合，我们将已知数据与数学函数之间的关系进行建模。在 Python 中，我们可以使用 `scipy` 库的 `curve_fit` 函数来实现这一目标。本文将带你逐步学习如何使用 `curve_fit` 进行曲线拟合，我们会通过一个简单的例子来阐明整个过程
研究了三天的多分类pr曲线问题终于在昨天晚上凌晨一点绘制成功了！！ 现将所学所感记录一下，一来怕自己会忘可以温故一下，二来希望能给同样有疑惑的铁子们一些启迪！下图为我画的pr曲线，因为准确度超过了97%，所以曲线很饱和。首先了解一下二分类中的pr曲线是怎么画的？“p” 是precition，是查准率，也是我们常用到的准确率。 “r” 是recall，是查全率，也叫召回率。 上图为测试结果的混淆矩阵
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2023-08-09 17:29:56
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洛伦兹曲线（Lorenz curve）也叫提升图或收益曲线提升图主要通过随机选择比较模型表现。 绿色曲线比黄色曲线更加不平衡基尼系数=A/（A+B）A+B为正方形一半恒定面积，A区间面积越大，基尼系数越大Lift, Lift Table, and Lift Chart提升指数、提升表和提升图1. 什么是Lift？I) Lift（提升指数）是评估一个预测模型是否有效的一个度量；这个比值由运
学习曲线是什么 学习曲线是不同训练集大小，模型在训练集和验证集上的得分变化曲线。也就是以样本数为横坐标，训练和交叉验证集上的得分（如准确率）为纵坐标。learning curve可以帮助我们判断模型现在所处的状态：过拟合（overfiting / high variance） or 欠拟合（underfitting / high bias） 模型欠拟合、过拟合、偏差和方差平衡 时对应的学习曲线如下
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2023-11-24 09:19:27
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