第一章：python第七节：循环与迭代判断python中if-else语句的多种写法 a, b, c = 1, 2, 3 1.常规if a>b:····c = aelse:····c = b 2.表达式c = a if a>b else b 3.二维列表c = [b,a][a>b]1，循环for循环迭代选取序列元素的三种方式 1.序列项迭代>>> list1=[
迭代器迭代器是python中访问集合中元素的一种方法，它记录的是可遍历对象的位置，从可遍历对象第一个位置开始，直至对象的全部元素取出。注意迭代器只能前进，不能后退，直至最后弹出’StopIteration’的异常。迭代器常用的两种方法是iter()和next()。可迭代对象创建迭代器字符串、列表、元组等可迭代对象都可以创建迭代器。 一般用for语句访问迭代器的所有元素。 或者用while语句访问，
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2024-04-10 20:18:30
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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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# 使用 Python 绘制 Loss 曲线的入门指南
在机器学习和深度学习中，绘制 Loss 曲线是评估模型训练情况的重要步骤。Loss 曲线可以帮助我们可视化模型的性能，判断模型是否过拟合或欠拟合。本文将带您完成绘制 Loss 曲线的整个过程，通过一个简单的示例逐步进行。
## 流程概述
下面是绘制 Loss 曲线的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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# ROC曲线及其在模型评估中的应用
在机器学习模型的评估中，ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一个非常重要的工具。它能够帮助我们理解分类模型在不同阈值下的表现。本文将详细介绍ROC曲线的概念、绘制方法和实现代码示例，同时提供类图以便于理解。
## 什么是ROC曲线？
ROC曲线是以假阳性率（False Positive Rate，FPR）为横
绘制ROC曲线是一种常用的评估机器学习分类模型性能的方法。在这篇文章中，我将与大家分享如何使用Python绘制ROC曲线，围绕这个主题进行深入探讨。
### 背景描述
在机器学习中，ROC（接收者操作特征）曲线用于展示二分类模型在不同阈值下的表现。我们将“绘制ROC曲线”的过程分为以下几个主要步骤：
1. **准备数据**：导入必要的库和数据集。
2. **模型训练**：训练机器学习模型并获取
1.什么是ROC: ROC曲线：接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve)，是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。2.如果学习ROC，首先必须知道什么：TPR，什么是FPR。 TPR的英文全称为：True Positive Rate FPR的英文全称
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2023-11-08 09:07:32
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一、科赫曲线运用递归，一阶一阶分隔，如2阶的每条小线是1阶（所以代码为n-1）import turtle
def koch(size,n):
if n == 0:
turtle.fd(size)
else:
for angle in [0,60,-120,60]:
turtle.left(angl
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2023-06-21 10:24:23
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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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## 使用Python绘制水文频率曲线的完整指南
### 流程概述
在绘制水文频率曲线之前，我们需要按照以下流程进行操作。以下是步骤的详细列表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 收集数据：获取水文数据，包括流量和时间 |
| 2 | 数据处理：对数据进行清理和预处理 |
| 3 | 计算频率：根据流量数据计算频率 |
| 4 | 绘
# 教你绘制AUC曲线的Python代码
绘制AUC（曲线下面积）曲线是评估分类模型性能的一种常用方法。AUC值越高，表示模型的分类性能越好。下面，我将带你逐步实现绘制AUC曲线的代码。这篇文章将指导你完成整个过程，以及所需的代码。
## 1. 流程概述
以下是绘制AUC曲线的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
# 用Python绘制Loss损失曲线的完整指南
在机器学习和深度学习中，绘制损失（loss）曲线是评估模型性能的一个重要环节。损失曲线能够帮助开发者观察在训练过程中模型的表现，以及是否存在过拟合或者欠拟合的问题。本文将带你了解如何使用Python绘制损失曲线。
## 流程概述
以下是完成绘制损失曲线的基本步骤：
| 步骤 | 描述
在现代计算机图形学中，科赫曲线（Koch curve）是一个经典的分形结构，其产生的图形具有自相似性。在这里，我们使用 Python 编写一个表现雪花形状的科赫曲线，通过迭代的方式生成它。对于这种场景，特别适用在艺术图形生成、数据可视化、以及科学研究中的模型应用。我们所关注的内容包括性能、扩展性以及各类示例分析。
### 适用场景分析
科赫曲线的生成不单单是个艺术创作，它在分形几何学中具有广泛
Python 绘制 loss 曲线、准确率曲线使用 python 绘制网络训练过程中的的 loss 曲线以及准确率变化曲线，这里的主要思想就时先把想要的损失值以及准确率值保存下来，保存到 .txt 文件中，待网络训练结束，我们再拿这存储的数据绘制各种曲线。其大致步骤为：数据读取与存储 - > loss曲线绘制 - > 准确率曲线绘制一、数据读取与存储部分我们首先要得到训练时的数据，以损
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2023-10-14 18:26:47
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小白CV 在机器学习领域中，用于评价一个模型的性能有多种指标，其中最常用的几项有FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。在上一篇原创文章FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)评价指标详述中，详细的介绍了FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回
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2023-09-14 11:19:11
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# 用Python绘制ROC曲线的科普文章
在机器学习和统计学领域，接收者操作特征（ROC）曲线是一种用于评估二分类模型性能的重要工具。ROC曲线通过在不同的阈值下计算真正率（True Positive Rate，TPR）和假正率（False Positive Rate，FPR），展示了模型在各种分类决策阈值下的表现。本文将介绍如何使用Python绘制ROC曲线，并提供相应的代码示例。
##
# Python代码实现绘制心形曲线
## 简介
在本文中，我们将学习如何使用Python代码绘制心形曲线。无论您是刚入行的新手还是经验丰富的开发者，本文都将为您提供一步步的指导和代码示例。
## 流程
下面是实现这个任务的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建一个绘图窗口 |
| 3 | 设置绘图窗口的属性 |
| 4 |
原创
2023-07-23 05:59:24
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基于黄金正弦优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录基于黄金正弦优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.黄金正弦优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 黄金正弦算法应用4.测试结果：5.Matlab代码 摘要：本文主要介绍如何用黄金正弦算法优化BP神经网络，利用鸢尾花数据，做一个简单的讲解。 1.鸢尾花iris数据介绍本案例利
生信分析第三步：生存曲线批量绘制
各位解螺旋的小伙伴大家好，我是先锋宇，欢迎大家来到每周日的先锋宇专栏，经过前两期推文的学习，很多小伙伴都私信我说从先锋宇助教的专栏很接地气，自己能够开始慢慢处理数据，并且希望先锋宇助教能够继续把这条线走通。听到解螺旋小伙伴积极正向的反馈，小编心理也是非常开心，那么今天咱们继续往下走，我们在前两期推文中完成数据的下载以及差异分析和单因素COX回归，那
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2023-11-04 14:50:35
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**逻辑回归与ROC曲线绘制**
# 引言
逻辑回归是一种常用的分类算法，它被广泛应用于机器学习和数据分析领域。逻辑回归的目标是通过建立一个线性模型，将输入特征映射到一个概率输出，然后利用这个概率输出进行二分类。ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种用于评估分类模型性能的曲线，它能够直观地展示分类器在不同阈值下的真阳性率和假阳性率之间的
原创
2023-09-14 21:21:55
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