朴素集合论（康托尔）-> 理发师悖论公理化集合论：外延公理+空集存在公理+无序对公理+并集公理+幂集公理+无穷公理+替换公理+正则公理+选择公理（ZFC公理化集合论）集合概念用带或不带下标的大写字母和下标表示集合，用带或不带下标的小写字母表示元素常见集合：自然数集合N，整数集合Z，有理数集合Q，实数集合R表示：枚举法：A={a, b, c, d} B=叙述法：P={x | P(x)}， A
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2024-05-28 13:25:34
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1 . 韦恩图相信大家在小学阶段都已经接触过了集合的表现形式之一：韦恩 韦恩图是用于显示元素集合重叠区域的图示，这一点大家都清楚。但是，韦恩图的绘制也是有注意事项的。大家一起来念一念这个小口诀：书写规范惯用计，审清题意要牢记，回顾反思有意义！下面也给出一个最简单的例子，我来教大家画画韦恩图：某班有学生 用算式表达很简单，就是 用韦恩图呢？( 手绘 )很简单吧！2 .
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2024-05-16 12:13:56
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入口流量分布可视化_韦恩图前言1、实现venn图方法介绍(基于python)1.1基于matplotlib_venn的venn图实现（1）venn2实现（2组venn）（2）举个3组venn的应用例子（是实现方式同venn2）1.2 基于pyvenn的venn图实现2、写在后面参考 前言文氏图（英语：Venn diagram），或译Venn图、温氏图、维恩图、范氏图，是在所谓的集合论（或者类的理
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2023-08-08 19:51:15
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本文约1800字，建议阅读7分钟本文介绍了作为分析GNN表达能力基础的Weisfeiler-Leman算法。一、引言GNN模型现在正处于学术研究的热点话题，那么我们不经想问，GNN模型到底有多强呢？我们的目的是分析GNN的表达能力，我们需要一个模型作为衡量标准。比如说如果我们想衡量GBDT的分类能力的话，通常情况下我们会使用同样的数据集，采用不同的分类模型如LR, RF, SVM等做对比。对于GN
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2024-01-28 05:14:22
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@正规方程前言斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程几乎是每位热爱人工智能领域同学的必修课。网上虽然有许多基于python实现的代码，但大多使用python交互模式解释器ipython实例讲解。本人基于自己的理解采用pycharm提供源代码及个人理解，部分代码可能参考他人代码部分，如有侵权请私信我一、问题探讨参考视频4-6 ，到目前为止，我们都在使用梯度下降算法寻找局部最优解。但是对于某些线性回归问题
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2024-06-10 14:54:19
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我们常说的维恩图（Venn图），学名叫：文氏图（Venn diagram），又称温氏图。这种图表主要用于展示在不同的事物群组（集合）之间的数学或逻辑联系。有篮球爱好的数据粉们，可能看到过这样一个图表。作者对本赛季各球队的球员阵容搭配效果做出分析，用韦恩图可以直观的看到两个不同能力的球员，组合在一起之后的的表现。图片来自“篮圈即是原点”在Tableau中，维恩图通常用来展示多个数据集里的重叠部分或特
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2023-12-22 20:30:44
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维恩图和集合图本节作者：徐俊，北京大学人民医院版本1.0.5，更新日期：2020年6月30日背景介绍在微生物数据分析过程中，经常需要对某几组样本中共有或特有的OTU或微生物进行可视化。基于此需求，通常可以选择维恩图(Venn diagram，或韦恩图)等进行可视化。然而，当分组信息过多，维恩图的展示能力及可读性则有所下降，因此推荐使用维恩图的升级版本——集合图(Upset plot)。在本教程中，
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2024-01-17 20:11:34
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在逻辑覆盖中，根据覆盖的范围，经常会看到这张图片，但经过本人思考后，在此特写下本篇文章，以区分两种不同的韦恩图。上图是以覆盖范围的大小作为衡量标准，从内到外，从语句覆盖到路径覆盖，覆盖的力度逐渐增大，覆盖的范围也逐渐增大，覆盖比例逐渐趋向1，这是显而易见的。但是，这并不是通常意义上的韦恩图所代表的集合之间的关系。韦恩图表达了集合之间的关系，如果以满足xx覆盖的所用测试用例的组合作为不同
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2024-09-18 17:49:06
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学习目标：吴恩达深度学习课程week2学习内容： 梯度下降法（Gradient Descent）计算图（Computation Graph）逻辑回归中的梯度下降（Logistic Regression Gradient Descent）向量化(Vectorization)Python 中的广播（Broadcasting in Python）学习时间：10.3-10.9学习产出：1.&nb
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2024-01-11 22:17:51
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我们在上一篇文章《从零搭建深度学习框架（一）用NumPy实现GAN》中用Python+NumPy实现了一个简单的GAN模型，并大致设想了一下深度学习框架需要实现的主要功能。其中，不确定性最大的要属于计算图的实现。所以在这篇文章中，我们用Python实现一个简单的计算图，并用它对一个线性模型进行自动微分，作为后续C++开发的思路验证。计算图的设计我们先在纸上设计一下如何用计算图执行一个简单的y=w*
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2023-12-20 20:38:38
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图8.1图的基本概念8.1.1图的定义和术语1．图的定义 图(Graph)由一个顶点集合Vn和一个边（或者弧）集合En组成，通常记为： G＝(Vn,En)其中，Vn中有n(n>0)个顶点，En中有e（e>=0）条边，且每一条边都依附于Vn中的两个顶点vi, vj（i, j=1,2,…, n），该边用顶点偶对来表示，记为( vi,vj)。2.图的相关术语⑴无向图：在一个图中，如果任意两个
说到集合数据可视化，我们第一时间想到的就是韦恩图。在 NGS 相关的研究中，韦恩图用来直观表征不同的集合之间元素重叠关系，是经常在文献中出现的图。在集合数少的时候韦恩图是很好用的，但是当集合数多比如 5 个以上的时候那就会看的眼花缭乱了。比如下面这张发表在 Nature 上，显示了香蕉基因组与其他五种物种的基因组之间关系的 6 个集合韦恩图。虽然这个图看起来很酷很有趣，但却也让人眼花：我们很难尝试
韦恩图 Venn Diagram
Venn Diagram，也称韦恩图、维恩图、文氏图，用于显示元素集合重叠区域的图示。
韦图绘制工具
常用R语言的VennDiagram包绘制，输出PDF格式方便修改。此外还有非常多的在线工具，使用方便。
详见“轻松绘制各种Venn图”
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2023-10-30 19:53:43
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今天介绍一种绘制韦恩图的新工具：nVenn：绘制广义的准比例维恩图优势nVenn可以通过输入包含标题，集合的数量、名称以及描述维恩图中每个区域的元素数目的文件，生成易于解释的n维维恩图的所有区域，同时保持每个区域的面积与包含的元素数量大致成比例。nVenn提供了三种界面方式来绘制韦恩图：1. 输入命令行2. OpenGL图形输出3. Web界面(http://degr
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2023-10-11 06:19:46
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背景 其日，阅文献，偶逢“马尔可夫链”，心起乐，遂取纸笔以证之。追思寻至数时，未果，以头痛罢。其后，偶得一奇法，遂疾书之。愿诸君闲暇之余，阅之以遣时，不是处多指正。马尔科夫模型 马尔科夫模型具体形式以链接形式给出，这里拿来引出问题。链接：马尔可夫模型。这里要介绍一个叫马尔可夫链的东东，它是一个多维条件随机变
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2024-01-25 21:48:34
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这个程序是在线运行的，无需安装任何插件.输出一张图真的是分分钟的事儿！其实即使不是画韦恩图，也可以利用这个网站，找出两种不同处理(状态)的共有基因，或者特有基因等等.使用limma包#安装limma包
#source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R")
#biocLite("limma")
#载入limma包
library(limma)
hsb2
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2023-11-17 15:17:40
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# Python绘制韦恩图的入门指南
韦恩图是用来显示集合之间关系的图形。在Python中，我们可以使用`matplotlib_venn`库轻松地绘制韦恩图。本文将通过简单的步骤引导你实现韦恩图的绘制。
## 实现流程
我们可以将绘制韦恩图的流程分为五个步骤，具体如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的Python库 |
| 2 |
原创
2024-09-05 04:10:09
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# Python 中的韦恩图参数及其应用
韦恩图是一种用来表示集合之间关系列的图形工具。通过韦恩图，可以直观地展示各种集合的交集、并集和补集等概念。在 Python 中，我们可以利用 `matplotlib_venn` 库来绘制韦恩图。本文将深入探讨韦恩图的参数，并给出代码示例，帮助读者更好地理解和使用韦恩图。
## 1. 安装库
首先，我们需要安装绘制韦恩图所需的库。可以通过以下命令进行安
# Python 中的韦恩图边框：使用 Matplotlib 绘制韦恩图
## 1. 什么是韦恩图？
韦恩图是一种用于表示集合及其关系的图形工具，通常使用圆形来表示不同的集合交集。在实际应用中，韦恩图可以帮助我们更直观地理解数据之间的关系。
在 Python 中，我们可以使用 Matplotlib 和其他绘图库很方便地创建韦恩图。在本文中，我们将深入探讨如何在 Python 中绘制韦恩图，添
# 如何用Python绘制韦恩图
## 一、整体流程
下面是绘制韦恩图的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 创建韦恩图 |
| 4 | 定制韦恩图 |
| 5 | 显示韦恩图 |
## 二、具体步骤
### 1. 导入必要的库
首先，我们需要导入必要的库，包括`matplotlib_ve
原创
2024-04-30 06:59:02
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