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
原创
2023-12-27 03:56:22
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上周对于NN的框架有了整体的把握，这周看了一些网络中的核心问题。中间穿插的看了一些视频，主要还是啃DL这本书，把第七章和第八章看完了（跳过了dropout，个人觉得这个对于现阶段的我有点细节）。第七章是正则化问题，着重理解了一些其中证明的过程；第八章是优化问题，书上的讲法偏顶层设计。以后就是对每个网络的研读了。正则化范数惩罚一种是参数范数惩罚，为了分析权重衰减的一些变化，假设了目标w*，并在w*
推荐图书：《Python程序设计基础(第2版)》，ISBN：9787302490562，董付国，清华大学出版社，第16次印刷，清华大学出版社2019年度畅销图书 问题描述：所谓极大值是指函数在某个子区间里的最大值(例如比两侧紧邻的两个值都大的值)，也称局部最大值；极小值是指函数在某个子区间里的最小值(例如比两侧紧邻的两个值都小的值)，也称局部最小值。极大值和极小值统称为极值，如下图所示。
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
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2023-11-28 06:39:15
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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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切片举出一个list的例子 L = list(range(100)) 如何取前三个元素？ L[0:3] # 从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。
L[:3] #如果第一个索引是0，还可以省略 其他情况 L[-10:] # 后10个元素
L[:10:2] # 前10个数，每俩个取一个
L[::5] # 所有数，每5个取一个
L[:]
# 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
原创
2023-11-11 05:08:33
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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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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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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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# 画曲线 Python：从环境准备到实战应用
在数据可视化领域，使用 Python 来绘制曲线图是一个非常常见的需求。无论是学术研究还是商业数据分析，快速而美观地展示数据都是至关重要的。在这篇博文中，我们将从环境准备开始，一步步示范如何在 Python 中实现曲线绘制，包括各个环节的细节配置和实际应用。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境中已经安装了必要的依赖库。我们将使用 `m
# 使用Python绘制正弦函数曲线的方案
正弦函数是周期性的，广泛应用于数学、物理和工程领域。为了帮助大家更好地理解正弦函数的特性，我们将使用Python的`matplotlib`库来绘制正弦函数曲线。在本文中，我们将详细介绍整个绘制过程，并提供示例代码。
## 1. 环境准备
要绘制正弦函数曲线，首先需要保证你的环境中安装了必要的库。我们将使用`numpy`来生成数据点，并使用`matp
原创
2024-09-24 04:19:28
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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
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2023-10-04 20:19:55
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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
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2024-05-27 17:49:44
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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
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2024-05-28 11:56:09
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