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
原文链接：
https://arxiv.org/abs/1710.10724arxiv.org
算法实现：首先，初始化参数
，分别代表初始解，初始的搜索范围，以及更新步长，且通过原文我们知道：
在迭代求解过程中，首先完全随机地确定一个搜索方向： （1） 然后沿着该方向及其反方向进行试探： (2) 沿着较好的解的方向更新一定
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2024-01-05 20:54:23
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在数据科学和算法研究中，"Python天牛须算法"是一种有效的解决特定排列组合问题的方法。天牛须算法（Beetle Antennae Search，BAS）是一种新的启发式优化算法，其灵感来自于天牛的触角感知环境的过程。该算法可能在解决 खोज सुझाने वाली समस्याओं में उपयोगी हो सकती है，例如旅行推销员问题、图像处理等。在这篇博文中，将对"Python天牛
# 使用 Python 实现 Describe 框架的流程
在本教程中，我们将学习如何使用 Python 实现一个名为 “Describe”的框架。我们的目标是让你能够理解如何从构思到实现一个基本的框架，最终实现一个能够描述对象的功能。
## 总体流程
在开始之前，我们先了解实施这个功能的整体流程。以下是实现 “Describe” 的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤
原创
2024-10-17 12:37:58
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# 使用Python绘制盒须图
盒须图（Box Plot）是一种通过描述数据集的分位数、极值和异常值等信息来展示数据分布的可视化工具。它能有效地帮助我们理解数据集中不同特征的分布情况。本文将介绍如何使用Python的 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来绘制盒须图，并配合相关代码示例。
## 盒须图的基本概念
盒须图的结构主要由以下几个部分构成：
1. **盒子**：显示
BAS: 天牛须搜索智能优化算法基本情况 天牛须搜索(Beetle Antennae Search-BAS) ，也叫甲壳虫须搜索，是2017年提出的一种高效的智能优化算法。 类似于遗传算法、粒子群算法、模拟退火等智能优化算法，天牛须搜索不需要知道函数的具体形式，不需要梯度信息，就可以实现高效寻优。 相比于粒子群算法，天牛须搜索只需要一个个体，即一只天牛，运算量大大降低。仿生原理 天牛须搜索
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2023-11-13 23:43:44
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? 作者主页：?仙女不下凡?? 前言介绍：以下?内容是我个人对于该技术的总结，如有不足与错误敬请指正！?Echart官网地址：https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-line✨箱体图含义：1.箱子的中间一条线，是数据的中位数，代表了样本数据的平均水平。 2.箱子的上下限，分别是数据的上四位数和下四分位数，这意味着箱子
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2023-10-29 14:15:27
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# 如何用Python绘制盒须图
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何使用Python来绘制盒须图。盒须图是一种展示数据分布情况的有效方式，可以帮助我们快速了解数据的中位数、四分位数、异常值等信息。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个绘制盒须图的流程，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
原创
2024-05-20 06:49:21
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BAS原理天牛须搜索算法（beetle antennae search，BAS）算法是2017年提出的一种 基于天牛觅食原理的适用于多目标函数优化的新技术，其生物原理为：当天牛觅食时，其并不知道食物在哪里，而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角，如果左边触角收到的气味强度比右边大，那下一步天牛就会向左边飞，反之则向右飞。依据这一简单原理天牛就可以有效找到食物。与遗传算法、粒子群算法等类似，
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2023-12-07 07:39:20
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了年终很多人要开始做年终总结了，那么有没有什么工具可以简洁明了的表达，最好是能一目了然。其实很简单，刚好最近我有用到迪赛智慧数可视化互动平台，这不，今天又发现一个好玩的组件——盒须图，在这里推荐给大家。什么是盒须图？盒须图又称为箱型图、盒式图。是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征比较。盒须图常见于品质管理，快速识别异常值，在各种领
天牛须搜索算法是一种基于自然启发的优化算法，灵感来自于天牛的觅食行为。它在解决一些复杂的优化问题时表现出了优异的性能。本文将详细记录天牛须搜索算法在Python中的实现过程，并以清晰的结构呈现相关知识。
### 背景描述
随着优化问题的复杂程度不断增加，传统的优化算法有时无法获得令人满意的结果。天牛须搜索算法的出现为一些NP难题的求解带来了新的机会。它通过模拟自然界中天牛的觅食策略，实现全局搜索
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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**天牛须算法简介**
天牛须算法（also known as Antlers Algorithm）是一种用于解决寻找最大连续子数组和的问题的算法。该算法基于分治思想，通过将问题划分为更小的子问题来解决，并利用递归的方式不断地将子问题合并。天牛须算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是数组的长度。
**问题描述**
给定一个整数数组，我们需要找到一个连续的子数组，使得该子数组的和是所有子
原创
2023-08-31 03:42:49
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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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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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tableau读取数据方式以及排序列的添加 目录读取数据的方式 读取数据的方式数据读取分为两去种： 一种是数据源读取 例如，不同地区同种表头的数据，需要合并，那就需要用到数据源读取的方式来合并特点：行增多 一种是同种数据源不同表读取 例如，一个互联网的用户激活量和留存率表,一个渠道每日消耗表，一个渠道维度表，这种类型就需要用到数据连接方式来合并特点：行一般不会增多，但是列一定增多。甘特图：展示和分
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2024-02-29 22:19:16
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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
