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文章目录前言一、绘图布局1.1 子图集(plt.subplots())1.2 马赛克子图(plt.subplot_mosaic())1.3 格子分割(mpl.gridspec.GridSpec())1.4 合理分割与绘图二、基本图形与常用统计图形2.1 绘图基础2.2 线图(plt.plot())2.3 条形图(plt.bar() & plt.barh())2.4 直方图(plt.his
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2023-08-14 17:24:13
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图机器学习（传统的图生成模型）1. 前言之前都是图的模型都是已知的：这节开始研究如何用模型生成这样的图：图生成模型问题的研究动机，以前都是假设图是已知的；但我们也会想通过graph generative model人工生成与真实图类似的synthetic graph，这可以让我们：了解图的形成过程。预测图的演化。生成新的图实例。异常检测：检测一个图是否异常。2. Properties of Rea
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2024-08-08 08:00:15
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调用百度云api，实现截图图片文字识别 相信大家在网上查找资料时都会遇到一些类似于pdf格式的文档，无法直接复制，手打太过于浪费时间。那么在这里我分享一个调用百度云api文字识别接口识别此类文字的python小程序。本人刚学习python时间不长，如果内容有错误还望斧正。 首先我们需要去 百度云官网申请一个接口 点击立即使用 创建应用 填写需要填写的数据后点击立即创建，即可
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2023-10-08 14:50:22
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废话不多说，先贴代码from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
# Model (can also use single decision tree)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_est
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2023-12-17 10:44:34
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学会写类并不能说明你已经学会了面向对象的思想方法，因为还没能做到类与类之间的关联，也就是无法准确描绘现实世界。类图本身就是对现实世界的抽象，是一种编写程序的逻辑结构。以下是对类图知识点的梳理，以期能够深刻体会面向对象的含义并能灵活运用类图。UML类图的图示：可见性：from __funture__ im
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2023-08-17 12:58:03
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头条图集:抓包获取json数据 打开今日头条主页，搜索小姐姐，或者其他你感兴趣的内容，然后点击图集 动态加载的json数据就出来了，没有反爬，注意的是，如果不想去内容里面抓图片的话，可以只抓缩略图，就是这个页面显示的图片，它在json数据中的image_list中，注意，将url中的list换成origin，就是大图哦！代码如下 所有的图片地址都出来了全书网：
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2023-12-28 23:38:10
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摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像阈值化处理操作，包括二进制阈值化、反二进制阈值化、截断阈值化、反阈值化为0、阈值化为0。
一. 阈值化（注：该部分参考作者的论文《基于苗族服饰的图像锐化和边缘提取技术研究》）图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T，通过T将图像的像素划分为两类：大于T的像
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2023-10-13 12:51:23
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之前做过一个Python程序，用来解析Excel文件，经过一串复杂的处理，导出成其他不同格式的文件。随着需要处理的Excel文件越来越多，程序的执行时间也越来越长，需要对性能进行优化。性能优化首先要找到瓶颈在什么地方，才能做针对性的优化。Python的性能剖析主要有下面几种方法：cProfile是Python标准库中内置的性能分析模块，非侵入式。cProfile生成的结果可以进一步导出成火焰图。l
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2023-11-06 20:00:58
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python逆向工程：通过代码生成类图大致过程现在有一个core包，里面有python的代码。通过core包，生成python的类图，如下： 实施步骤：1、首先安装graphviz，一个画图工具，地址为：http://www.graphviz.org/pub/graphviz/stable/windows/graphviz-2.28.0.msi或者百度下载中心，下载graphviz2、p
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2023-06-05 20:38:15
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这是机器未来的第57篇文章《Python数据科学快速入门系列》快速导航：【Python数据科学快速入门系列 | 01】Numpy初窥——基础概念【Python数据科学快速入门系列 | 02】创建ndarray对象的十多种方法【Python数据科学快速入门系列 | 03】玩转数据摘取：Numpy的索引与切片【Python数据科学快速入门系列 | 04】Numpy四则运算、矩阵运算和广播机制的爱恨情仇
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2023-11-17 20:26:56
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刚开始学习CS229，Part I中关于线性回归讲解非常细致，相当基础的内容，感觉还挺容易实现的，就尝试用python实现，经过一番尝试，最后能逼近样本并且画出图，效果如下：图是通过python的一个图形库matplotlib画的，这个库旨在用python实现matlab的画图功能（或者还有计算功能，不过计算功能主要是numpy这个库来做的）算法方面，实现的是最基本的 Linear regress
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2024-08-11 16:12:22
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前面分享过一篇自动化制作《历史上的今天》时间线图片的文章，小伙伴们普遍反映还不错，尤其是制作时间线的方法，还是非常巧妙的。今天我们再来分享几种不同的制作方法，大家可以自行比较下各种方法的优劣Matplotlib 制作Matplotlib 作为 Python 家族最为重要的可视化工具，其基本的 API 以及绘制流程还是需要掌握的。尤其是该库的灵活程度以及作为众多工具的基础，重要性不言而喻下面我们来看
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2024-05-29 06:01:52
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python数据结构教程第五课 图是一种抽象的数学结构，研究抽象对象之间的一类二元关系及其拓扑性质，数学领域里的有一个称为“图论”的研究分支，专门研究这种拓扑结构。在计算机的数据结构领域和课程里，图被看作一类复杂数据结构，可用于表示具有各种复杂联系的数据集合，在实际应用中非常广泛 文章目录一、简介二、图的抽象数据类型（ADT）三、图的表示方式四、图的python实现五、图的简单应用——最小生成树、
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2023-12-13 22:30:58
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前言在从零开始学Python系列10中,我们用条形图来展示离散变量的分布呈现，在常见的统计图像中，还有一种图像可以表示离散变量各水平占比情况，这就是我们要讲解的饼图。饼图的绘制可以使用matplotlib库中的pie函数，首先我们来看看这个函数的参数说明。pie函数参数解读plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None
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2023-08-23 12:02:03
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一、通过subplot()函数创建单个子图 “nrows （行）* ncols（列）”的矩阵区域，之后按照从左到右、。其中，位于左上角的子区域编号为1，依次递增整个绘制区域划分为2*2（两行两列）的矩阵区域。如果nrows、ncols和index这三个参数的值都小于10，则可以把它们简写为一个实数。nums = np.arange(0, 101) # 生成0~100的数组
# 新建画布
#
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2023-05-26 16:42:50
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文章目录本章学习目标：理解图像的邻域，连通性了解不同的形态学操作：腐蚀、膨胀、开闭运算、礼帽与黑帽等，及其不同操作之间的关系一、连通性1、连通二、形态学操作1、腐蚀和膨胀（1）腐蚀1）API（2）膨胀1）API（3）代码示例2、开闭运算（1）开运算（2）闭运算（3）API（4）示例3、礼帽与黑帽（1）礼帽运算（2）黑帽运算（3）API（4）代码示例总结1、连通性2、形态学操作（1）腐蚀和膨胀（2）
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2024-04-25 22:44:11
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一、1.主要参考：https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE/13018767#6_12.基本概念：图(Graph)：点(Vertex)与边(Edge)组成的集合，进一步可以分为有向图、无向图，其中边被称为“弧”，点被称为“顶点”，是网络分析中的常用数据结构。有向图：图中的边具有方向无向图：图中的边没有方向连通图：图中任意顶点间有弧连通弧：图中的边，在有向图中可分
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2024-04-09 14:28:18
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Bokehpandas和matplotlib就可以直接出分析的图表了，最基本的出图方式。是面向数据分析过程中出图的工具；Seaborn相比matplotlib封装了一些对数据的组合和识别的功能；用Seaborn出一些针对seaborn的图表是很快的，比如说分布图、热图、分类分布图等。如果用matplotlib需要先group by先分组再出图；Seaborn在出图的方式上，除了图表的可视化好看，还
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2023-12-18 14:08:35
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文章目录一、前言二、模块安装三、图片美化1、祛痘2、词云——我不只是一张图3、风格迁移——努力变成你喜欢的样子4、图中图——每一个像素都是你5、切换背景——带你去旅行6、九宫格——一张照片装不下你的美7、图片二维码——冰冷的图里也饱含深情 一、前言Python中有许多用于图像处理的库，像是Pillow，或者是OpenCV。而很多时候感觉学完了这些图像处理模块没有什么用，其实只是你不知道怎么用罢了
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2023-10-27 19:31:24
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