一、项目简介本文主要介绍如何使用python搭建：一个基于深度学习的滚动轴承故障诊断系统项目中涉及使用了多种方法对比检测结果，包括：传统机器学习方法：随机森林深度学习方法：CNN增加残差模块后的深度学习方法：CNN+ResBlock如各位童鞋需要更换训练数据，完全可以根据源码将图像和标注文件更换即可直接运行。博主也参考过网上故障检测的相关文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解
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2024-07-19 10:14:34
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前言Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！在本篇文章里小编给大家整理了关于python实现雪花飘落效果的相关实例内容，以及代码写法，需要的朋友们参考下。在学习pygame模块过程中，我们可以通过使用 pygame模块实现很多功能性的东西，但是很多人应该没有利用pygame实现
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2024-06-18 09:14:42
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回顾 2D 作图用赛贝尔曲线作 2d 图。此图是用基于 Matplotlib 的 Path 通过赛贝尔曲线实现的，有对赛贝尔曲线感兴趣的朋友们可以深入了解一下。在 matplotlib 中，figure 为画布，axes 为绘图区，fig.add_subplot()、plt.subplot() 方法均可以创建子图。以下是作图实践。import matplotlib.path as mpathimp
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2024-07-08 14:45:41
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## Python的0轴和1轴
在Python中，我们经常会听到0轴和1轴这两个概念。这两个轴在数据处理和数组操作中非常重要，特别是在科学计算和数据分析领域。本文将对这两个概念进行科普，并通过代码示例来说明它们的作用和用法。
### 什么是0轴和1轴？
在Python中，0轴和1轴是用来描述数组维度的。在简单的说法中，0轴是指沿数组的行方向，而1轴是指沿数组的列方向。
为了更好地理解这个概
原创
2023-10-06 10:50:11
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在数据分析和可视化的工作中，使用 Python 创建时间轴图表，并结合双 y 轴展示多个数据维度，是一种非常有效的方法。本文将详细记录这一过程，涵盖其背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘等多个方面，力求为读者提供清晰而全面的理解。
### 初始技术痛点
在最初的需求中，我们发现标准的时间序列图不能有效展示多个维度的数据。于是，用户希望能够在同一视图下，看到不同指标之间的关联，比如销售
正文如下：分离轴定理（英文简称SAT）是一项用于检测凸多边形碰撞的技术。我绝不是这个方面的专家，但当检测碰撞的需求出现在我面前之后，我做了大量的阅读并最终在ActionScript 3中实现了它。我想，我应该把我所学到的分享给大家，希望大家不会在这方面被坑得很惨：）当我发现我需要在flash中检测多边形碰撞时，我碰巧地遇到了一个叫“分离轴定理”的方法。但唯一的问题是，为了真正地掌握它，我可费了不少
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2024-08-09 15:52:39
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# Python轴标签及其应用
在数据可视化中，轴标签是一种非常重要的元素，它可以帮助我们更好地理解数据的含义和展示数据的特征。在Python中，我们可以使用不同的库来设置和定制轴标签，例如Matplotlib和Seaborn。本文将介绍如何在Python中设置轴标签，并且通过示例代码展示如何应用轴标签来实现更加直观和易懂的数据可视化效果。
## Matplotlib中的轴标签
Matplo
原创
2024-06-06 05:53:22
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目录：pandas = numpy + 标签索引如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而，有数值标签。Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。要使用pandas，首先需要了解他主要两个数据结构：Series和DataFrame。Pandas是Python的一个数据分析包，该工具为解决数据分析任务而创建。P
# 实现“Python X轴”的方法
作为经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“Python X轴”。在开始之前，让我们先了解一下整个流程。下面是一个简单的流程图，展示了我们需要遵循的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[理解需求] --> B[导入必要的库]
B --> C[收集数据]
C --> D[处理数据]
D --> E[创建X轴
原创
2023-11-03 08:48:13
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首先比较下目前比较流行的几款图表库:highcharts文档详细易懂,上手快捷,但highcharts依赖于jQuery库,而且Highcharts对个人免费但对企业收费d3.js更自由些,更容易做出自己想要的效果,但学习起来需要更多的时间echarts:开源软件,无私的为我们提供漂亮的图形界面;使用简单,默默的为我们封装了重要的js,只要会引用就会使用echarts;种类多,echarts为我们
# Python实现Z轴的步骤
## 1. 简介
在计算机图形学中，Z轴是三维坐标系中的一个轴，表示物体在空间中的深度。通过实现Z轴，我们可以在Python中创建三维场景，展示更加逼真的图形效果。
## 2. 实现流程
下面是实现Z轴的步骤，可以用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入相关模块 |
| 2 | 创建场景 |
| 3 | 创建相机
原创
2023-09-21 15:09:01
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# Python中的双Y轴图表
在数据可视化领域，双Y轴图表是一种常用的工具，特别在需要展示两个不同范围的数据集时。比如，我们想要同时展示某公司的利润和销售量，而这两个指标的量级可能相差很大。这时，使用双Y轴图表就非常合理。在Python中，我们可以利用`matplotlib`库来绘制双Y轴图。
## 安装`matplotlib`
在开始之前，确保你已经安装了`matplotlib`库。如果
从困惑到解惑当你困惑时，甚至需要颠覆世界观，原本的知识体系造成的理所当然的直觉恰恰相反，像骑了一个往前蹬却往后走的自行车一样别扭难受--反直觉(Counter Intuitive)找到一个完美教程非常难得逐字不差的阅读且逐字不差的翻译借助翻译软件(节省时间打字)学好数据分析，得学好Numpy；学好Numpy，首先彻底理解“轴”的概念阅读原文：解释Numpy轴(axes)本教程将介绍NumPy轴。它
参数的详细设置，不过相对于官网还只是冰山一角。
上代码： import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] =['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.figure(dpi=150)
#整张图figur
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2023-07-28 10:49:27
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5.1 绘制双坐标轴在数据分析中，很多时候，由于变量之间的量纲不一样，如果绘制在同一坐标轴上，那么量纲级较小的变量就很难看出变化的趋势，所以需要绘制双坐标轴，来显示两个变量的趋势x = np.arange(0.01, np.e, 0.01)
y1 = np.exp(-x)
y2 = np.log(x)
fig = plt.figure() # 创建作图对象
ax1 = fig.add_subplo
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2024-03-04 14:43:42
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一、背景介绍可视化数据分析目前有很多方式，比如最简单的excel进行可视化数据分析、matlab可视化数据分析、power bi、tableau等，如果单纯的进行可视化，那么python不是最好的工具，但是如果是做可视化数据分析，那么python绝对是一个不错的选择，因为python有多个非常流行的可视化工具包，比如Matplotlib、Seaborn 、Pandas、ggplot(2)等。本文将
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2023-11-14 19:44:09
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数据可视化：Python Matplotlib.pyplot 概要零、导包壹、折线图：plt.plot(x,y)1. 输入x,y轴数据2. 通用：设置标题和坐标，显示网格3. 绘制并显示图像----------------------锦上添花分割线----------------------4. 按需更改线段风格5. 按需把两条/多条线画在同一幅图上并添加图例6. 通用：按需改变图表风格7. 通
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2023-11-13 18:14:01
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从一个坐标系的点变换到另一个坐标系的点，旋转矩阵的角度我们不能直接知道，但是可以通过两个坐标系之间的旋转来间接得到。 如： 世界坐标系有一个点P，我们要描述它，就得给他一个坐标系原点，如果他放在车身坐标系，坐标值为P1(2,-1,z)，怎么知道该点P1在另一个imu坐标系中的坐标值呢？这里说明一下，imu坐标系和车身坐标系原点重合，x轴和y轴方向不一样，z轴重合(方向都向上)。先说结论：
由于车身
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2024-07-02 22:43:46
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python设置y轴名称 python设置坐标轴
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2023-05-24 00:34:06
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由于毕设的需要，想江一些数据以图的方式展现出来，又不想用其他的工具，编程语言也越来越习惯用python，所以就查了下用python怎么画xy坐标轴图。需要安装第三方库matplotlib,在官网上下载后安装说要先安装numpy，装了Numpy之后又说某些依赖找不到=，=真是蛋疼，所以，如果你像我一样在ubuntu12.04下面，直接在ubuntu software center搜matplotli
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2023-06-11 13:25:00
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