# Python作直方图图
直方图是一种用矩形条表示各类别的频数或频率分布的图形。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制直方图。直方图通常用来展示数据的分布情况，可以帮助我们更直观地了解数据的特征。
## matplotlib库简介
[matplotlib](
## 绘制直方图
下面我们来看一个简单的例子，展示如何使用matplotlib库绘制直方图。
首先我们需要
原创
2024-04-17 03:55:07
58阅读
# 使用Python绘制关系图：从基本概念到实践示例
关系图（或称为网络图）在数据分析、可视化和科学研究等领域中，有着重要的应用。通过关系图，我们可以轻松地展示数据点之间的相互联系。Python是一种非常强大的编程语言，拥有丰富的库可处理关系图的绘制。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python绘制关系图，并给出一些相关的代码示例。
## 1. 相关库的介绍
要在Python中创建关系图，我
原创
2024-10-13 05:13:39
226阅读
# Python作引证关系图
## 前言
Python作为一种高级编程语言，具有简单易学、功能强大、应用广泛等特点，常被用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。引证关系图是一种图形化展示程序中各模块之间关系的方法，有助于开发人员更好地理解和维护代码。本文将介绍如何使用Python创建引证关系图，并结合代码示例进行说明。
## 引证关系图简介
引证关系图是一种展示程序中模块之间引用关系的图形化
原创
2024-06-17 05:37:25
29阅读
绘制正弦函数图像代码import math
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成正弦曲线x点
nbSamples = 256
# x轴的取值[-pi,pi]
xRange = (-math.pi, math.pi)
x, y = [], []
for n in range(nbSamples):
ratio = (n + 0.5) / nbSampl
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2024-03-11 07:07:50
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高中时候，从一个哥们儿那学到了怎么画上边这个图。其实不难，就是随便画个框，然后在框里边画类似于螺旋线的东西，循环迭代，最后汇聚到一起的时候就完成。突然想到，可不可以写程序来画这个？分析整理一下：要素要求、说明外边框内角不能超过180度[否则无法正常循环]螺旋线偏角[偏角:相对于原来的边而言]不能太大每次绘线长度这个需要计算特殊情况随机边框总会长短不一，会导致某些较短的边在循环迭代中长度首先变得过短
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2023-08-06 13:43:55
144阅读
一、基于傅里叶定理，用一组正弦函数合成方波 '''
三角函数通用函数
傅里叶定理：任何一个周期性曲线，无论多么跳跃或者不规则，都可以被解析成一组光滑的正弦函数的叠加
---应用：合成方波(即不规则的方波由一组光滑的正弦函数叠加合成的)
如：y = 4π/(2*n-1) * sin((2*n-1)*x)
'''
im
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2023-10-20 22:58:45
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# 定义热图的横纵坐标
xLabel = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
yLabel = ['1', '2', '3', '4', '5']
# 准备数据阶段，利用random生成二维数据（5*5）
data = []
for i in range(5):
temp = []
for j in rang
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2023-06-09 14:04:52
262阅读
1. 实验目的掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2 范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)2. 实验要求生成数据，加入噪声；用高阶多项式函数拟合曲线；用解析解求解两种 loss 的最优解（无正则项和有正则项）优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）；用你得到的实验数据，解释过拟合。用不同数据量，不同超参数，不同的多项
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2024-01-23 22:26:21
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# 使用Python绘制散点密度图的完整指南
在数据分析和可视化的过程中，散点密度图是一种非常有效的工具，用于显示数据点的分布情况。下面，我们将详细介绍如何使用Python实现散点密度图。
## 步骤流程
以下是绘制散点密度图的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装所需的库 |
| 2 | 导入库并加载数据 |
| 3 | 数
原创
2024-08-06 14:53:07
113阅读
# Python 列表数据作条形图
在数据可视化的过程中，条形图是一种常用的图表类型。它可以直观地展示数据的大小、比较不同数据之间的差异。Python作为一种强大的数据处理和可视化工具，提供了多种方式来生成条形图。本文将介绍如何使用Python中的列表数据来创建条形图，并提供代码示例。
## 什么是条形图
条形图是一种以长方形的高度来表示数据大小的图表。通常，条形图的横轴表示不同的数据类别，
原创
2023-08-28 08:01:40
166阅读
前几天看到一篇关于爬取QQ空间说说生成词云的博客，感觉挺有意思的，就按照教程搞了一下，之前一直在看python基础，就是最简单的那种，对于爬虫还没开始接触。没想到仅仅一个环境就搞了一下午，Anaconda还是很不错的，就让我入坑吧，让我沉迷其中吧！！
初来乍到，请多多指教~~
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as p
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2023-12-10 15:55:05
134阅读
Python处理大量的正弦信号学习目标： 完成此 Jupyter Notenook 后，您应该 能够在 Python 中编写和调用函数生成音乐会音高信号 从给定的向量中切出所需的部分并连接向量理解信号叠加的概念 Matplotlib 用于图形输出（如 specgram() 等） Numpy 命令 concatenate()、exp() 等 librosa 命令 resample() 等任务 1：创
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2023-10-04 16:55:05
153阅读
# 使用Python生成正弦波
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用Python生成正弦波。正弦波是很多信号处理与数字音频处理中常用的波形。我们将分步骤实现这个目标，并详细解释每一步所需的代码。
## 流程概述
首先，让我们看一下这整个过程的步骤。以下是生成正弦波的流程。
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
# Python 实现正弦投影的入门指南
正弦投影是地图投影的一种，有助于将地球的表面映射到平面上。在本文中，我们将带你一步一步地实现一个简单的正弦投影。我们将会使用 Python 来完成这个任务。
## 一、流程概述
在实现正弦投影之前，我们需要明确具体的步骤。下表展示了整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-08-18 04:21:36
109阅读
# Python中的正弦拟合：科学数据分析的利器
在数据科学和工程中，我们经常需要用模型来拟合数据，以便更准确地预测未来的趋势或行为。在许多情况下，周期性数据的拟合特别重要。例如，天气变化、股票市场的波动等都可以用正弦模型来表示。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python进行正弦拟合，并提供代码示例来帮助大家理解这个过程。
## 正弦函数基础
正弦函数是以角度或弧度为自变量的周期性函数，通
# Python正弦回归指南
正弦回归是一种用于拟合周期性数据的统计方法，特别适用于那些遵循正弦波形态的数据集。对于刚入行的小白来说，学习如何实现正弦回归可能会觉得有些复杂。接下来，本文将通过一个简明的步骤以及相应的代码，帮助你实现正弦回归。
## 流程概览
首先，我们将以一个表格形式展示实现正弦回归的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----- |
| 1 | 导入
原创
2024-10-28 05:03:37
8阅读
# 如何实现Python正弦FFT
## 引言
在数字信号处理中，快速傅里叶变换（FFT）是一种重要的算法，可以用于对信号进行频谱分析。Python中有很多库可以用于实现FFT，比如NumPy和SciPy。在这篇文章中，我们将教会你如何使用Python来实现正弦FFT。
## 步骤概述
下面是实现Python正弦FFT的步骤概述，我们将在后面的部分对每个步骤进行详细说明。
步骤 | 描述
-
原创
2024-01-22 07:50:01
187阅读
这是我做的教学楼机柜图，还不行，但是我会慢慢进步，希望大家多多指教！
原创
2009-11-24 20:20:49
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# 使用R语言作热图的步骤
## 简介
热图是一种常用于展示数据矩阵的图表，通常用于可视化数据的分布和相关性。R语言作为一种功能强大的数据分析和可视化工具，可以轻松实现热图的生成和定制。
## 流程概览
以下是生成热图的整体流程概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 生成热图 |
| 4 | 定制热图样式
原创
2023-08-16 14:21:35
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# 实现Python反正弦
## 介绍
在Python中，我们可以使用math库中的asin函数来计算反正弦值。反正弦函数是正弦函数的逆函数，它返回给定角度的正弦值。
## 整体流程
为了实现Python反正弦，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入math库 |
| 2 | 输入要计算反正弦的值 |
| 3 | 使用asin
原创
2024-05-05 05:57:04
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