Numpy入门[2]——Matplotlib 基础使用Jupyter进行练习在使用Numpy之前，需要了解一些画图的基础。Matplotlib是一个类似Matlab的工具包，主页地址为http://matplotlib.org导入 matplotlib 和 numpy：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplot二维图plot(y)
背景什么是 NumPy呢？NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景：执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数来
1. 列线图的定义列线图是肿瘤预后评估的常用工具，在医学和肿瘤相关的期刊杂志上随处可见。典型的做法是首先筛选患者的生物学特征和临床指标构建一个预后模型，然后用列线图对该模型进行可视化。所以列线图是预后模型的可视化形式，是回归公式的可视化，一个典型的列线图如下所示在列线图中，对于模型中的每一个自变量，不论是离散型还是连续型变量，都会给出一个表征该变量取值范围的坐标轴，在最上方有一个用于表征
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2023-10-10 22:01:18
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卡诺图1.1 卡诺图的结构1.2 最小项表达式1.2.1 介绍1.2.2 特点1.3 相邻组合1.3.1 几何相邻1.3.2 逻辑相邻1.4 卡诺图的表示1.5 卡诺图简化1.5.1 规则1.5.2 步骤1.5.3 无关项简化 1.1 卡诺图的结构卡诺图可以表示和化简逻辑函数，一个逻辑函数的卡诺图，就是将此函数的最小项表达式中的各最小项填入相应的特定方格图内，这样的方格图就是卡诺图。1.2 最小
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2024-03-25 15:37:46
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### 诺莫图（Nomogram）—— 用Python绘制个性化的预测模型
诺莫图是一种常用的统计工具，被广泛应用于医学和生物统计学中，用以展示一个或多个变量对某个结果的影响。通过视觉化展示，医生或研究人员能够更直观地理解影响因素和结果之间的关系。本文将介绍如何使用Python绘制诺莫图，并分享相应的代码示例。
#### 什么是诺莫图？
诺莫图通常以图表的形式显示变量之间的关系，可以帮助临床
！前言线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。列线图的基本原理，简单的说，就是通过构建多因素回归模型（常用的回归模型，例如Cox回归、Logistic回归等），根据模
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2023-11-27 15:17:55
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列线图（Nomogram）可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。 列线图（Alignment Diagram），又称诺莫
原创
2023-11-01 16:31:49
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欢迎来到你的第一个(必需的)编程任务！你将建立一个逻辑回归分类器来识别猫。这项作业将带你逐步了解如何用神经网络思维来做这件事，因此也将磨练你对深度学习的直觉。 第一部分：导包在开始之前，我们有需要引入的库：numpy ：是用Python进行科学计算的基本软件包。h5py：是与H5文件中存储的数据集进行交互的常用软件包。matplotlib：是一个著名的库，用于在Python中绘制图表。l
就是把前两天转载的文章都看了看，结合自己的想法，汇总了一下。
1. 回归问题
我理解就是曲线拟合问题。
在参数空间上（不妨假设为二维空间）有一些样本点，找一条曲线尽量拟合所有的样本点。这里面的“找一条”曲线不是漫无边际的找，而是先假定曲线的形式，如：直线、二次曲线等等，然后来学习确定曲线的各项参数。一方面，算法没有那么神奇，不能够告诉我们用什么类型的曲线拟合
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2024-05-13 14:16:45
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# Python中的诺塔：调度与自动化的强大工具
在现代软件开发和系统管理中，自动化是提高效率和准确性的重要手段。Python，这一广泛使用的编程语言，拥有强大的调度和自动化工具，其中“诺塔”就是一种很好的选择。本文将会详细介绍诺塔的基本概念、实现方式，并提供相关示例代码，帮助大家更好地理解和使用诺塔。
## 什么是诺塔？
诺塔（Nota）是一种面向时间调度和任务自动化的工具。它允许用户定义
一、实验目的1、理解霍费诺编码的原理。 2、掌握费诺编码的方法和步骤。 3、熟悉费诺编码的效率。 4、本实验用Matlab语言编程实现费诺（Fano）编码。二、实验环境windows XP，MATLAB 7三、实验原理费诺编码算法如下：在信源符号集合中，首先将概率空间分为两个大致一样的概率集合，再将这两个概率集合进行重复分解，直到只剩下两个概率值为止。得到了一张树图，从树根开始，将编码符号1 和0
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2024-06-06 14:58:35
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汉诺塔是印度一个古老传说的益智玩具。汉诺塔的移动也可以看做是递归函数。我们对柱子编号为a, b, c，将所有圆盘从a移到c可以描述为：如果a只有一个圆盘，可以直接移动到c；如果a有N个圆盘，可以看成a有1个圆盘（底盘） + (N-1)个圆盘，首先需要把 (N-1) 个圆盘移动到 b，然后，将 a的最后一个圆盘移动到c，再将b的(N-1)个圆盘移动到c。请编写一个函数，给定输入 n, a, b, c
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2023-07-03 22:30:01
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这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 今天终于
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2023-10-27 23:59:54
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首先我们要了解它的规则：汉诺塔（港台：河内塔）是根据一个传说形成的数学问题：有三根杆子A，B，C。A杆上有 N 个 (N>1) 穿孔圆盘，盘的尺寸由下到上依次变小。要求按下列规则将所有圆盘移至 C 杆：每次只能移动一个圆盘；大盘不能叠在小盘上面。提示：可将圆盘临时置于 B 杆，也可将从 A 杆移出的圆盘重新移回 A 杆，但都必须遵循上述两条规则。问：如何移？最少要移动多少次？首先这是个递归的
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2024-04-28 13:25:12
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递归通俗来说就是函数自己调用自己，并且每调用一次，其子问题会相对简单，复杂度会相对降低。以下用经典的汉诺塔问题来解释递归的思路和过程并通过python实现。1.汉诺塔问题汉诺塔（Hanoi Tower），又称河内塔，源于印度一个古老传说。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。大梵天命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且
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2023-11-01 20:26:30
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直接上代码:#左中右塔用一个列表存储
left = list()
center = list()
right = list()
"""
初始化函数
"""
def init():
size = input("(请友善输入整数,未写判断!)请输入层数:")
#初始化塔列表,如5层 左边塔放 1-3-5-7-9,中间和右边放5个-1
for i in range(1,int(s
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2023-11-23 12:41:01
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汉诺塔的原理很简单，有三个柱子，A柱上有一些圆盘，圆盘大小不一，小的在上面，大的在下面。目标是将圆盘一个一个地移动到C柱，B柱是临时柱子，可以临时存放圆盘。要求是无论在哪根柱子上，小圆盘下面必须是大圆盘。 如果用代码实现，用递归是最好不过了，但是要写出代码来，也不是件容易的事情。 操作其实很简单，把A柱上的圆盘放到C柱上，可是A柱上有多少个圆盘呢，不确定。假设只有一
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2023-08-13 17:53:55
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汉诺塔问题： 相传在古印度圣庙中，有一种被称为汉诺塔(Hanoi)的游戏。该游戏是在一块铜板装置上，有三根杆(编号A、B、C)，在A杆自下而上、由大到小按顺序放置64个金盘(如图1)。游戏的目标：把A杆上的金盘全部移到C杆上，并仍保持原有顺序叠好。操作规则：每次只能移动一个盘子，并且在移动过程中三根杆上都始终保持大盘在下，小盘在上，操作过程中盘子可以置于A、B、C任一杆上。————————————
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2024-07-10 17:21:35
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题目：汉诺塔给出最优解，如果对汉诺塔的定义有不了解，请翻看数据结构教材。除了最基本的之外，还有一题，给定一个数组，arr=[2,3,1,2,3]，其含义是这是一个有5个圆盘的汉诺塔，每一个数字代表这个圆盘所在的位置，1代表左边的柱子，2代表中间，3代表右边。给出这个序列代表了汉诺塔移动的第几步，如果该步骤是错误的，则返回-1，所谓错误，是指该步骤不是最简便的得到汉诺塔序列的操作步骤。分析：1、 算
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2024-07-22 21:39:54
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一 、递归方法百度百科的解释：递归算法（英语：recursion algorithm）在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法。递归式方法可以被用于解决很多的计算机科学问题，因此它是计算机科学中十分重要的一个概念。绝大多数编程语言支持函数的自调用，在这些语言中函数可以通过调用自身来进行递归。计算理论可以证明递归的作用可以完全取代循环，因此在很多函数编程语言（如Sche
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2023-11-24 10:54:08
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