图形样式%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# x范围
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200)
# 定义正弦、余弦函数
c, s = np.cos(x), np.sin(x)
# 画出正、余弦函数，设置好线的颜色、线宽、线型号
plt.plot(x, c, col
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2023-08-04 14:37:26
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plot(x, y) #默认为蓝色实线 plot(x, y, 'r*') #红色星状标记 plot(x, y, 'go-') #带有圆圈标记的绿线 plot(x, y, 'ks:') #带有正方形标记的黑色虚线 用PyLab库绘图的基本颜色格式命令颜色 ‘b’蓝色'g'绿色'r'红色'c'青色'm'品色'y'黄色'k'黑色'w'白色用PyLay库绘图的基本
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2023-06-27 22:31:26
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定义线性模型是在实践中广泛使用的一类模型，几十年来被广泛研究，它可以追溯到一百多年前。线性模型利用输入特征的线性函数用于回归的线性模型import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
mglearn.plots.plot_linear_regression_wave()
plt.show()得到如下图片 我们在图中添加了坐标网络，便于理解直线的含义。
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2023-11-10 08:23:10
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# 使用Python绘制线性规划图的完整指南
在本篇文章中，我们将一步一步地学习如何使用Python绘制线性规划图。作为一名初学者，你可能会感到不知所措，但没关系！我们会逐步分析并阐述每一个步骤。
## 整体流程
首先，我们来概览一下实现线性规划图的整体流程，接下来会通过具体操作来实现。
| 步骤 | 描述
大家好，今天我们用python语言去实现线性代数的一些基础计算等，常用第三方NumPy库来实现线性代数的计算。线性代数是一门应用性很强但理论非常抽象的数学学科，是与数据分析紧密相关的数学科目，其中的很多定理、性质和方法在数据分析中起到了关键性的作用。一、行列式使用NumPy库中linalg模块的det函数可以求解行列式，其语法格式如下：numpy.linalg.det(a)
#a:接受 array
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2023-08-05 15:24:45
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生成线性函数图形是数据可视化的重要组成部分，用 Python 来实现这一功能不仅简单，而且具备很高的灵活性。本文将深入探讨如何使用 Python 生成线性函数图形的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和版本管理。
在开始之前，让我们确认一下所需环境的兼容性。
## 环境预检
为确保我们的程序在正确的环境中运行，我们首先构建一个兼容性分析表和四象限图。
### 硬件配置
1.绘制流程2.基础语法及函数plt.figure() 创建一个空白画布，可以指定画布大小及像素
figure.add_subplot() 创建并选中子图，可以指定子图行数，列数，以及选定图片编号
plt函数
.title()
.xlabel() #在当前图片中添加x轴名称，可以指定位置颜色， 字体大小
.ylabel() #同上
.xlim() #指定当前x轴的范围[lb,ub]，只能
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2024-09-12 22:31:48
43阅读
# 项目方案：使用Python绘制线性相关图
## 引言
在数据分析和机器学习中，线性相关图是非常常见的一种图表类型。它用于可视化两个变量之间的线性关系，并帮助我们理解它们之间的趋势和相关性。在本项目中，我们将使用Python和相关的库，如Matplotlib和Seaborn，来绘制线性相关图。
## 项目目标
本项目的目标是通过Python代码绘制线性相关图，以便更好地理解两个变量之间的关系
原创
2023-11-07 10:43:05
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一、概念线性回归是利用称为线性回归函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。线性回归函数则是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。二、用途当结论或者类是数值，并且所有训练样本都为数值时，可以使用线性回归的方法。线性回归主要用途是预测，线性回归可以利用训练集拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的x值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模
1：matplotlib基础 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形[1] 。 通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。 Matplotlib基础
原创
2022-06-19 02:34:13
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# 使用Python和OpenCV绘制线条的函数
在计算机视觉和图像处理领域，Python的OpenCV库是一个非常强大的工具。无论是进行物体检测、图像分割，还是简单的图像绘制，OpenCV都能提供丰富的功能和灵活性。本文将介绍如何用Python和OpenCV绘制线条，并将相关过程封装为函数，最后以实际例子展示其应用。
## 1. OpenCV简介
OpenCV（Open Source Co
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
原创
2012-04-12 00:07:59
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线性规划是数学规划的一个重要分支，它是要求解带等式和不等式约束的最大化或最小化的线性函数。Python是一个强有力的工具，可以用于线性规划问题的求解。你可以选择简单的或复杂的、免费的或商业的求解器完成你的需求。本手册将告诉你以下内容：什么是线性规划，他为什么重要？哪些python工具适合用来求解线性规划？如何使用Python建立线性规划模型？如何使用Python求解线性规划模型?首先我将介绍一些线
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2023-07-25 15:15:55
139阅读
实现我们自己的向量类
Vector.py
class Vector:
def __init__(self, lst):
self._values = lst
def __getitem__(self, index):
"""取向量的第index个元素"""
return self._values[index]
def __len__(self):
"""返回向量长度(有多少个元素)"""
retu
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2024-06-07 13:41:50
40阅读
目的: 记录利用python绘制图片的心得绘制技巧包括：1.线图2.点线图3.线条颜色4.修改X轴坐标文字5.添加Y轴的数值6.绘图建议配合pandas使用，便于读取数据 实例数据refdepth altdepth totaldepth
percent1 2608 20 2628
percent2 2609 40 2649
percent3 2611 69 2680
percent4 2
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2023-06-15 09:34:06
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前言：在利用机器学习方法进行数据分析时经常要了解变量的相关性，有时还需要对变量进行回归分析。本文首先对人工智能/机器学习/深度学习、相关分析/因果分析/回归分析等易混淆的概念进行区分，最后结合案例介绍如何利用Python进行简单线性回归分析。一、机器学习1.1什么是机器学习谈到机器学习，人们会很容易联想到人工智能和深度学习，我们通过这三个概念的对比来说明三者的区别和联系。人工智能Artificia
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2024-04-14 15:48:01
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目录
用excel中数据分析功能做线性回归练习
用jupyter编程（不借助第三方库），用最小二乘法
用jupyter编程，借助skleran
总结
用excel中数据分析功能做线性回归练习
1.打开excel，选择左上角文件，选择打开，点击浏览，选择要打开用的数据文件 2.点击文件，选择更多，点击选项，点击加载项，点击转
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2024-03-18 00:07:45
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# 使用Python编写线性判别函数
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种用于分类的统计方法，尤其适用于有多个类别的情况。LDA旨在找到一个最佳的线性应变，该应变能最大化类别之间的距离，同时最小化类别内部的距离。
本文将带您一步一步地理解线性判别的基本原理，并以Python代码示例来展示如何实现该算法。
## 1. 理论基础
线性判别分析的
构建线性回归模型本节讲解如何构建线性回归算法中的“线性模型”，所谓“线性”其实就是一条“直线”。因此，本节开篇首先普及一下初中的数学知识“一次函数”。一次函数一次函数就是最简单的“线性模型”，其直线方程表达式为y = kx + b，其中 k 表示斜率，b 表示截距，x 为自变量，y 表示因变量。下面展示了 y = 2x + 3 的函数图像：图1：函数图像y=2x+3函数中斜率 k 与 截距 b 控
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2024-03-21 22:14:52
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怎么使用PyCharm画一个直线图1、下载python开发工具:2、从开始菜单中运行python，进入点“Create New Project”3、填写Project在磁盘的存在位置，选择一个Python的Interpreter，然后，不用说，点“Create”了4、新建Python文件：（1）在Project(此处为workspace)上点右键-->New-->Python File
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2023-09-13 07:49:12
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