ICode9

画图的时候，经常遇到刻度线和柱子、格子对不齐的情况，看起来很奇怪。看了几篇博客后亲自实践了一下，给出总结性的代码。其实就是把刻度线改一下位置。 博客是： 博客1 博客2 下面是我原来的代码，生成相关系数矩阵的热力图： data_station = { '速度_1': [38, 38, 40, 62, 108

文章目录 学习资料一、导包二、数据探索三、数据可视化四、其他属性与中分关系可视化五、数据预处理六、缺失值处理七、模型预测完整代码 学习资料 kaggle 数据集、源文件等 一、导包 # -*- coding: utf-8 -* import numpy as np import pandas as pd import sklearn as

#本质  统计每个像素灰度出现的概率 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('ruonan.jpg',1) Info = img.shape height = Info[0] width = Info[1] count_b = np.zeros(256,np.float) count_g = np.zeros(256,np.float) count_r = np.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) y = np.array([2,5,8,5,6,12,11,3,9]) plt.plot(x,y,'r') plt.plot(x,y,'g',lw=15)  #参数3颜色   参数4 宽度 x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) y = np.array([10,20,13,

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf date = np.linspace(1,15,15) priceBegin = np.array([19.59,19.51, 20.98,18.67,18.52,19, 18.64,18.2, 18.73,18.84,1

代码的矢量化意味着要解决的问题本质上是可矢量化的，只需要一些 numpy 技巧即可使代码运行更快，但是矢量化并不是十分容易。 矢量化代码样例：生命游戏（Game of Life) 生命游戏的宇宙是一个二维正交网格，每个格子（细胞）处于两种可能的状态，生或死。每个位于格子里的细胞都与它的八个相邻

风电机组异常数据识别与清洗-baseline 比赛类型：数据挖掘 比赛数据：表格题（csv） 学习方式：无监督 主办方：国家电力投资集团有限公司科技与创新部 比赛链接 比赛任务：依据提供的8台风力电机1年的10min间隔SCADA运行数据，包括时间戳信息、风速信息和功率信息等，利用机器学习相关技术，建立鲁

前言 k近邻法 (k-nearest neighbor, k-NN） 是一种基本分类与回归方法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一，核心功能是解决有监督的分类问题。 KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据集上的预测分类问题，但其不产生模型。 k近邻法的输入为实例的特征向量，对应与特征空间的点；输出

ML之xgboost：利用xgboost算法(特征筛选和GridSearchCV)对数据集实现回归预测       目录 输出结果 实现代码           输出结果 ['EnterCOD', 'EnterBOD', 'EnterAD', 'EnterZL', 'EnterZD', 'EnterPH', 'EnterSS', 'M4', �

TFOD：基于TFOD API的官方模型案例对图片进行目标检测     目录 输出结果 设计思路 代码(部分)实例       输出结果   设计思路 代码(部分)实例 #1、导入基本的包和环境，包括两个TFOD中的包 import numpy as np import os import six.moves.urllib as urllib import sys

成功解决利用matplotlib.pyplot进行绘图的时候整个画布中的绘制曲线只显示一部分       目录 解决问题 解决思路 解决方法           解决问题 利用matplotlib.pyplot进行绘图的时候整个画布中的绘制曲线只显示一部分       解决思路 绘制的曲线只显示一部分，说明当前输

python画统计图 目录python画统计图matplotlib: Visualization with Python入门安装使用图的组成部分FigureAxes 和 Axis输入风格：面向对象接口和pyplot接口示例 python有一个画图的库matplotlib，非常方便我们日常使用或者写论文做插图等等。我们不需要考虑样式的问题，输入数据就可以

【Python中matplotlib的使用】 为了配合实验研究写的代码，临时学了一下matplotlib，感觉学到一些知识点，复盘一下，最近比较忙，先上代码。 一、txt文档初步处理 // An highlighted block # 此代码功能：初始化文件的数据格式，修改标点 （#将:替换为空格 #将替换为空白 #将；替换为空格） # 与

Keras之DNN：基于Keras(sigmoid+linear+mse+predict)利用DNN实现回归预测——DIY多分类数据集&预测新数据点     目录 输出结果 实现代码         输出结果 实现代码 # coding:utf-8 Xa=[] Xb=[] for i in range(0,len(X)): Xa.append(X[i][0]) Xb.append(X[i][

#Keras之DNN：基于Keras(sigmoid+binary_crossentropy+predict_proba)利用DNN实现分类预测概率——DIY二分类数据集&预测新数据点     目录 输出结果 实现代码     输出结果   实现代码 # coding:utf-8 #Keras之DNN：基于Keras(sigmoid+binary_crossentropy+predict_proba)利

Keras之DNN：：基于Keras(sigmoid+binary_crossentropy+predict_classes)利用DNN实现二分类——DIY二分类数据集&预测新数据点     目录 输出结果 实现代码       输出结果     实现代码 # coding:utf-8 #Keras之DNN：：基于Keras(sigmoid+binary_crossentropy+predict_classe

DL之RBM：(sklearn自带数据集为1797个样本*64个特征+5倍数据集)深度学习之BRBM模型学习+LR进行分类实现手写数字图识别     目录 输出结果 实现代码     输出结果   实现代码 from __future__ import print_function print(__doc__) import numpy as np imp

实验课任务，简单走了一遍流程，进行记录。 论文 UNet: https://arxiv.org/abs/1505.04597 Transformer:https://arxiv.org/abs/1706.03762v5 TransUNet:https://arxiv.org/abs/2102.04306. 研究背景 \quad

 ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)     目录 输出结果 设计思路 核心代码         输出结果       设计思路     核心代码 kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state=7

ML：根据不同机器学习模型输出的预测值+且与真实值相减得到绝对误差对比+误差可视化       目录 输出结果 实现代码       输出结果   实现代码 # -*- coding: utf-8 -*- #ML：根据不同机器学习模型输出的预测值+且与真实值相减得到绝对误差对比+误差可视化 #Model_compari

某平台上，出版社占有比例如下所示。 中国水利水电，9 中国电力，2 人民邮电，44 北京大学，1 华中科技大学，1 吉林大学，5 机械工业，11 清华大学，4 电子工业，23 请绘制一张柱状图（水平条形图） 要求图片展示的title（标题）为“你的姓名_前一百名出版社占有比例”   x = ['中国水利水电', '中国电力',

matplotlib.pyplot 库（二） matplotlib.pyplot 相关函数plt库的读取和显示函数plt库的基础图表函数plt库的区域填充函数plt库的坐标轴设置函数plt库的标签与文本设置函数 numpy 和 matplotlib 绘图的综合应用代码如下所示 matplotlib.pyplot 相关函数 plt 子库提供了7个用

task1_1.py from turtle import * def moveto(x,y): penup() goto(x,y) pendown()def main(): setup(800,600) speed(0) for radius in range(20,200,20): moveto(0,-radius) circle(radius) hideturtle() down() if __name__=='

　　在结构上开凿孔口，圆孔周边的应力会增加许多，这种现象称之为应力集中。弹性力学给出的解析解如下： 　　 　 　以σφ为例，画出它的应力云图　　 # coding=utf-8 import numpy import matplotlib.pyplot as plt ax = plt.subplot(111,projection='polar') '''先设置结构的参数'

导包及基础设置 import re import os import glob import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series, DataFrame import seaborn as sns from sklearn.linear_model import LinearRegression sns.set(font_scale=1.2) plt.rcP