目录平均线图做法1方法2双 y 轴坐标图竖型折线图帕累托图，主次图方法1方法2旋风图，成对条形图，对称条形图方法1方法2人口金字塔图漏斗图矩阵图平均线图在原来的柱形图或折线图绘制一条平均线，也可以是最大最小线对比分析典型应用做法1 方法2 双 y 轴坐标图随便右击一个柱状图但数据重叠了，需要分开才能看清，选中一条柱形，右击 竖型折线
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2023-12-25 16:02:45
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梯度下降梯度下降法的原理 梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。 梯度下降最典型的例子就是从山上往下走，每次都寻找当前位置最陡峭的方向小碎步往下走，最终就会到达山下（暂不考虑有山谷的情况）。 首先来解释什么是梯度？这就要先讲微分。对于微分，相信大家都不陌生，看几个例子就更加熟悉了
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2023-12-30 16:04:57
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环境Windows10 、Python3.8、一个用了快20年的脑子… 用Python写了个Bresenham算法的demo，写的比较简单，不喜勿喷，天下程序员是一家漏洞！！！主要是针对计算机图形学留的作业写的，结果忘了写针对斜率小于等于0的部分！奥利给！开始看代码！一、这部分就是求斜率的嘛，这么简单谁不会写呀import math #好像没有用到？？？
#求斜率
def slope(x1,y1
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2023-09-04 09:50:04
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# Python中如何计算曲线斜率
在数学中，曲线的斜率是曲线在某一点的切线的斜率，也就是曲线在该点的导数。在Python中，我们可以使用一些库和函数来计算曲线的斜率。本文将介绍如何使用Python计算曲线的斜率，并给出具体的代码示例。
## 1. 使用SymPy库计算曲线斜率
SymPy是一个Python库，用于进行符号计算。我们可以使用SymPy库中的`diff`函数来计算函数的导数，从
原创
2024-07-05 04:26:32
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p1 = [1, 2]
p2 = [3, 4]
xielv = abs((p1[1] - p2[1]) / (p1[0] - p2[0] + 1e-5))
if xielv > 0.25 and xielv < 2:
print(xielv) 根据斜率求角度：import math
if __name__ == '__m
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2023-07-08 14:53:30
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# Python 曲线垂直斜率实现指南
在数据可视化和分析中，了解曲线的斜率是很重要的。曲线的斜率可以告诉你该曲线在某个点的变化率。本文将逐步指导你如何在 Python 中计算一条曲线的垂直斜率。
## 流程概述
为了方便理解，我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-10-17 11:30:26
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## Python求曲线斜率的实现步骤
在Python中，我们可以使用数值方法来计算曲线的斜率。求曲线斜率的过程可以分为以下几个步骤：
1. 导入所需的库
2. 定义曲线函数
3. 计算曲线上两点的斜率
4. 绘制曲线图和斜率图
接下来，我将详细介绍每个步骤的具体实现方法，并提供相应的代码以供参考。
### 1. 导入所需的库
在开始之前，我们需要导入一些常用的Python库，包括`nu
原创
2023-09-12 03:37:47
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前言更新时间：2019-08-05倾斜角斜率直线的倾斜角的范围\(\theta\in [0，\pi)\)；直线方程典例剖析直线的方向向量例1与直线\(3x+4y+5=0\)的方向向量共线的一个单位向量是【】
$A.(3，4)$ $B.(4，-3)$ $C.(\cfrac{3}{5}，\cfrac{4}{5})$ $D.(\cfrac{4}{5}，-\cfrac{3}{5})$
预
python提取斜坡结构介绍开始是在帮师妹处理某个试验流程中发现需要进行斜坡结构的提取，后面百度找了教程一步一步的做，发现挺麻烦的，所有写了一段代码，所以里面文件夹名字可能emmmm，不重要，这些步骤主要还是python二开，比较简单，如果有什么写的不好的请大家多多包涵。这是我的第一篇博客，希望能有个好的开始把。代码import arcpy
from arcpy import env
from a
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2024-04-24 14:40:32
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基本图形生成算法直线段基础算法计算斜率和截距，通过y = kx + b的直线表达式计算每一个x对应的y值'''基础算法'''
def drawLine_Basic(grid, start, end):
k = (end.y-start.y)/(end.x-start.x)
b = start.y - k * start.x
for xi in range(start.x, end.x
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2023-10-02 06:14:40
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**在 Python 编程中，与用户进行交互是非常重要的一部分。 **本文将详细介绍几个常用的用户交互函数，包括 input()、print() 和 format() 等。1、input()函数基础用法input() 函数允许你从用户处获取输入。基本语法如下：user_input = input("提示信息：")prompt 参数是一个字符串，用于向用户显示提示信息。用户输入的内容将以字符串的形式
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2024-08-16 14:02:17
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K线是股价的本源，均线是K想组合后衍生的产品。所以，如果功夫到家，即便图表上什么都没有，就剩下光秃秃的K线，也能清楚地知道以后股价的走势。看K线，观察它的斜率是判断其今后走势最直观的方法。上涨K线斜率不外乎就30度、45度、60度三种主要格式。第一，最理想的格式是45度。上涨连拉阳线，甚至很少见到阴K线，一鼓作气，不给跟风机会，手法干净利落，是一种霸气的慢牛走势。如果早期遇到45度上涨格式，一旦确
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2023-08-28 14:57:42
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闲来无事，边理解PR曲线和ROC曲线，边写了一下计算两个指标的代码。在python环境下，sklearn里有现成的函数计算ROC曲线坐标点，这里为了深入理解这两个指标，写代码的时候只用到numpy包。事实证明，实践是检验真理的唯一标准，在手写代码的过程中，才能真正体会到这两个评判标准的一些小细节，代码记录如下。一、模拟一个预测结果因为两个曲线都是用来判断一个分类器分类性能的，所以这里直接用随机数生
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2023-10-27 13:36:47
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任务安排1Description\(N\)个任务排成一个序列在一台机器上等待完成（顺序不得改变），这\(N\)个任务被分成若干批，每批包含相邻的若干任务。从时刻\(0\)开始，这些任务被分批加工，第\(i\)个任务单独完成所需的时间是\(Ti\)。在每批任务开始前，机器需要启动时间\(S\)，而完成这批任务所需的时间是各个任务需要时间的总和（同一批任务将在同一时刻完成）。每个任务的费用是它的完成时
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2024-07-31 20:37:21
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# 寻找曲线斜率的拐点：Python 实践
在数据分析和工程领域，经常需要对数据进行建模，尤其是曲线的斜率分析。斜率的拐点通常意味着函数的变化趋势发生了改变。在这篇文章中，我们将探索如何使用 Python 语言寻找曲线斜率的拐点，帮助您更好地理解数据的变化。
## 什么是斜率拐点？
在数学中，斜率代表函数变化的快慢。斜率的拐点则是斜率发生显著变化的点。这通常意味着在这些点周围，函数的性质可
### 如何在Python中绘制平均ROC曲线
在机器学习和模型评估中，接收者操作特征曲线（ROC曲线）是一种重要的工具。它用来评估二分类模型的表现。在许多情况下，我们需要比较多个模型或者在多个折叠中进行交叉验证，这时绘制平均ROC曲线就显得尤其重要。
#### 整个流程概览
下面是实现平均ROC曲线的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准
# Python平滑曲线和移动平均的应用
在数据分析与可视化的领域，平滑曲线是一个重要的概念。它帮助我们理解数据的趋势和模式，尤其是在有噪声或变动较大的数据集时。本文将深入探讨如何在Python中实现平滑曲线，并重点介绍移动平均（Moving Average）技术，同时我们将通过代码示例来具体演示如何实现这一技术。
## 什么是平滑曲线？
*平滑曲线* 是一种减少数据波动的方法，这种方法通常
为什么要写这两个，因为确实是网上教材很多，讲解也很多，在这里说一下自己的见解，仅供参考，有异议可以在下评论，谢谢。 1.眼见为假 我们很多时候所看到的实质其实是有误的，我们会看到比本质高一维或者比本质低一维的东西。比如我们看到的y=x和z=y+x，大家仔细想想，是不是感觉是在一个维度的？ y=x是一元函数，z=y+x是二元函数，f=z+y+x是三元函数。这么说来一元就是一维，二元就是二维，三元就是
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2023-11-06 18:24:36
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、准备二、使用步骤1.引入库2.计算斜率2.实现一个逻辑回归模型总结 前言AutoGrad 是一个老少皆宜的 Python 梯度计算模块。对于初高中生而言，它可以用来轻易计算一条曲线在任意一个点上的斜率。对于大学生、机器学习爱好者而言，你只需要传递给它Numpy这样的标准数据库下编写的损失函数，它就可以自动计算损失函数
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2023-08-18 20:05:19
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