基础numpy的数据对象--同类型的多维数组用tuple来索引数组类--ndarray跟普通python中的array完全不同ndarray.ndim：数组axes的数目ndarray.shape：数组的形状，其中，len(ndarray.shape)==ndarray.ndimndarray.size：数组中所有元素的个数ndarray.dtype：数组中元素类型对象ndarray.itemsi
在学习线性代数时我们所接触的矩阵之间的乘法是矩阵的叉乘，有这样一个前提：若矩阵A是m*n阶的,B是p*q阶的矩阵,AB能相乘,首先得满足：n=p，即A的列数要等于B的行数。运算的方法如下图： 当时学线性代数时老师教的更为直观记法： 点乘则是这样： 假如有a，b两个矩阵，在Matlab中我们实现点乘和叉乘的方式分别如下： a.*b %表示点乘
a*
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2023-06-02 22:54:26
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作者：十岁的小男孩 凡心所向，素履可往目录 监督学习—混淆矩阵 是什么？有什么用？怎么用？ 非监督学习—匹配矩阵混淆矩阵矩阵每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）。假设有一个用来对猫（cats）、狗（dogs）、兔子（rabbits）进行分类的系统，混淆矩阵就
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2024-10-08 20:23:52
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矩阵图即用一张图绘制多个变量之间的关系，数据挖掘中常用于初期数据探索；本文介绍python中seaborn.pairplot（傻瓜版）和seaborn.PairGrid（更个性化版）绘制矩阵图本文内容速览目录1、绘图数据准备2、seaborn.pairplot加上分类变量修改调色盘x,y轴方向选取相同子集x,y轴方向选取不同子集非对角线散点图加趋势线对角线上的四个图绘制方式只显示网格下三角图形图形
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2023-08-07 18:52:35
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# 混淆矩阵及其可视化在Python中的应用
在机器学习中，模型的评估是至关重要的。一个常用的评估工具就是**混淆矩阵**（Confusion Matrix）。它帮助我们清晰地了解分类模型的性能，特别是在多类别分类问题中。本文将介绍什么是混淆矩阵，并使用Python代码进行可视化展示。
## 什么是混淆矩阵？
混淆矩阵是一个表格，显示了真实标签与模型预测结果的对比。对于二分类问题，混淆矩阵通
# 项目方案：使用Python绘制矩阵图
## 1. 项目背景
在数据分析和可视化中，经常需要展示矩阵数据的图表。矩阵图可以直观地展示数据之间的关系和模式，帮助我们更好地理解和分析数据。本项目将使用Python编程语言，结合matplotlib库，绘制矩阵图。
## 2. 技术方案
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备一个矩阵数据作为绘图的数据源。可以使用numpy库生成一个随机
原创
2024-04-24 06:17:58
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# Python plt 画矩阵
## 1. 整体流程
在使用Python的matplotlib库中的plt模块画矩阵时，主要的步骤如下所示：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 导入matplotlib库中的pyplot模块 |
| 2 | 创建矩阵数据 |
| 3 | 调用plt.imshow()方法画出矩阵 |
| 4 | 显示画
原创
2024-07-12 06:32:34
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# Python 用共现矩阵画网络图
## 引言
在当今信息爆炸的时代，我们面临着处理大量数据的挑战。共现矩阵是一种可视化和理解数据中关系的有效工具。在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制共现矩阵的网络图，并利用这些图形来分析和理解数据中的关系。
## 共现矩阵简介
共现矩阵是一种用于展示两个或多个项目（如词语、标签或人物）之间关系的矩阵。这种关系可以是二元的，表示两个项目同时出现的次数
原创
2024-01-04 08:47:43
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conf_mat=np.zeros([5, 5])
# 先定义一个空的混淆矩阵
print("以下是输出的预测值和标签值")
print("预测值为："+str(out_spikes_counter.max(1)[1]))
print("标签值为:"+str(label))
true_batch_i = label.cpu()
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2023-06-02 22:42:47
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矩阵图相信大家都会绘制，就是在散点图的基础上绘制出来的，绘制出来类似下图，然后有朋友提出能否按不同象限或者类别快速设置散点的颜色呢？按常规做法，需要一个一个点的设置颜色，如果点少的话，还好，遇到点多的就要奔溃了。需要绘制的分类矩阵图效果如下图所示那有没有快捷的方法呢？答案当然有啦，不然就没这篇文章啦。绘图思路：就是将四个象限的数据分四个数据系列进行添加、绘制，第一个图是一个数据系列绘制的，也就是一
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2024-03-06 00:00:57
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学习内容：Python基础入门知识 笔记目录目录? Python笔记? 变量⭐ 什么是变量⭐ 变量的存储⭐ 变量命名规则? Python中的命名规范? 关键字 ? Python笔记? 变量⭐ 什么是变量变量是
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2023-11-13 17:05:43
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import turtle as T
import random
import time
# 画樱花的躯干(60,t)
def Tree(branch, t):
time.sleep(0.0005)
if branch > 3:
if 8 <= branch <= 12:
if random.randint(0, 2) =
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2023-08-20 23:08:28
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整体的画布设计这里操作系统是Windows7，编程软件为Anaconda 2019.10版，所有库均为Anaconda自带，这次主要使用matplotlib绘图库来进行绘制。首先还是导入各种需要的库。接下来因为我们要在matplotlib的画布中进行设计，所以要进行相关的设置。比如颜色，然后要去掉x,y轴的设置，把画布背景变为绿色等等。这里的变量color就是微信logo的绿色主色调，我们把画布设
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2023-12-23 20:08:59
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一步步教你怎么用Python画多啦A梦叮当猫，进一步熟悉Python的基础画图操作。分析：叮当猫由头、脸、眼、眼珠、鼻子、嘴、胡子、项带、铃当、身子、围嘴、手臂、手、脚组成。 其中：头、脸、眼、眼珠、鼻子、嘴、胡子组成一个部件；其余元件组成一个部件。废话不多说，上代码。希望您给个关注给个赞，也算对我们的支持了。import math
import sys
from PyQt5.QtCor
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2023-08-21 03:04:48
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本文经用Python基本语句和基本数据类型，不使用第三方数学计算来实现矩阵相乘基本思路：完成矩阵的输入矩阵相乘
矩阵相乘的流程：判断矩阵A与B的维度是否匹配，例如A为m行n列，则B为n行m列矩阵相乘的结果是一个新的矩阵，新矩阵中的第i行第j列的值是：矩阵A的第i行与矩阵B的第j列相对应的元素相乘后相加。代码如下：'''
@矩阵相乘
@作者：黑喵局长
@日期：2019-03-29
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2023-05-17 21:07:50
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# 如何根据参数画矩阵 Python
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现“根据参数画矩阵 Python”。这是一个非常基础的任务，但对于刚入行的小白来说可能会感到困惑。通过本文，你将了解整个实现过程的流程和每一步需要做什么。
## 实现步骤
以下是实现“根据参数画矩阵 Python”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的
原创
2024-04-21 05:12:41
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下面10个Python初学者常犯的错误，并不是真正的代码错误，代码照样可以运行，但是不够Pythonic，因为Python有自己的语言哲学，在代码的处理上有传统语言无法比拟的简洁性和便捷性。1. 真值比较初学者经常在if语句中使用==比较符来判断表达式是否为真值。这是一种冗余的写法，其实你可以直接对变量进行检查。2 . 字符串连接很多初学者教程中，他们会告诉你字符串连接直接使用+操作符
# 如何画混淆矩阵 Python
混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中用于评估分类模型性能的常见工具。它将模型的预测结果与真实标签进行比较，并将其分为四个不同的类别：真正例（True Positive，TP）、假正例（False Positive，FP）、真反例（True Negative，TN）和假反例（False Negative，FN）。在 Python 中，我们可以使
原创
2023-08-31 03:40:14
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# 使用Python绘制灰度图：新手指南
在计算机视觉和图像处理领域，灰度图是基础而重要的概念。在本教程中，我们将学习如何使用Python生成一个灰度图像。即便你是一个刚入行的小白，只要按照步骤进行，就能顺利完成任务。下面我们将提供一个清晰的流程，以及需要用到的代码和解释。
## 流程概述
在实现“Python矩阵画灰度图”的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-21 05:25:26
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最近，我跟朋友小K正在一起学习Python编程网站开发，通常情况下，我们都是分别在自己电脑上用不同编程软件，遇到有意思的项目用微信分享 Python 文件，再在本地打开并导入IDE运行。今天小K开心地跟我分享了一个用Python写的迷宫程序！可是，我的电脑刚好因为电池问题，拿去专卖店维修了，需要两周后才能寄回。我想着疫情期间，远程协作办公软件的普及，那对于程序员来说，应该有远程协作开发功能的编程工
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2024-04-01 19:13:26
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