首先测试下matplotlib的版本，如果显示找不到指定模块则要重新安装，如果直接使用库，会报错没有相关模块 模块版本测试代码： import matplotlib print(matplotlib.__version__) 运行结果：如果出现以下问题则根据以下情况进行安装操作 根据以下情况重新安装后，重新打开pycharm或其
目录 支持向量机算法背景介绍 什么是线性可分？ 什么又是超平面？ 支持向量机的三种情况 近线性可分 线性不可分 不用核函数的传统方法 核函数Kernel是什么？ 核函数SVM求解过程 核函数的本质 代码实例 模型调参 gamma调参 C值调参 使用Polynomial kernel进行预测 使用RBF kernel进行
参考：https://github.com/dmlc/decord https://www.bilibili.com/video/av843220125/ ****安装： pip install decord 1、读取使用 from decord import VideoReader from decord import cpu, gpu vr = VideoReader('D:\clip4clip\msvd_data\YouTubeClips\_1vy2HIN60A_32_40.av
动态链接 这里引用一下大佬的比喻。如果我的文章引用了别人的一部分文字，在我发布文章的时候把别人的段落复制到我的文章里面就属于静态连接，而做一个超链接让你们自己去看就属于动态链接了 1.PLT表和GOT表 GOT表： 每一个外部定义的符号在全局偏移表（Global offset Table)中有
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import matplotlib.gridspec as gridspec matplotlib.rcParams['font.family'] = 'FangSong' from qimen3 import * y = int(input("请输入年份： ")) m = int(input("请输入月份： ")) d =
matplotlib.pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs) x,y：位置（position） s：该position需要展示的值 fontdict：字体 withdash：宽度 以下为其他常用参数1： fontsize设置字体大小 fontweight设置字体粗细，可选参数 [‘light’, ‘normal’, ‘medium’,
import matplotlib.pyplot as plt plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) plt.xlabel("x轴的名字", fontsize=18) plt.ylabel("y轴的名字", fontsize=18) # fontsize=18为名字大小 plt.tick_params(labelsize=13) #刻度字体大小13
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt w=np.linspace(0,1000,1000) b=np.abs(1/(1+0.1j*w)) plt.subplot(221) plt.plot(w,b,linewidth=2,linestyle="-") plt.ylim(0,1) plt.subplot(222) plt.semilogx(w,b,linewidth=2,linestyle="--"
本文代码及数据集来自《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》 KMeans算法 KMeans算法名称中的K代表类别数量，Means代表每个类别内样本的均值，所以KMeans算法又称为K-均值算法。KMeans算法以距离作为样本间相似度的度量标准，将距离相近的样本分配至同一个类别。样本间距离
Python案例实操3-电影数据分析 一、读取数据二、数据处理1.索引重命名2.合并数据集3.选取子集4.缺失值处理5.数据格式转换 三、数据分析及可视化1.电影类型随时间变化趋势图2.统计电影分类情况3.电影类型与利润的关系4.Universal Pictures 和 Paramount Pictures 公司电影
scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x，y：输入数据，array_like，shape（n，） s：点的大小 标量或array_like，shape（n，），可选
#模型x*W+b，三维图象横坐标是w，纵坐标是b，竖坐标是损失函数import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom modulefinder import *from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dx_data=[1,2,3]y_data=[2,4,6]def forward(x,b): return x*w+bdef los
K-Means算法的作用 基于数据间距离的远近，将若干离散的数据分成多个类 聚类遇到的问题 分成多少个类？ 手肘法则： 畸变程度之和：通俗地说就是每个类内的数据与类耳朵中心点的距离平方和，再将所有的组内平方和相加 聚合系数折线图：随着类的个数增加，聚合系数（畸变程度之和）减少，总折线图
情境引入 我们在做机器学习相关项目时，常常会分析数据集的样本分布，而这就需要用到直方图的绘制。 在Python中可以很容易地调用matplotlib.pyplot的hist函数来绘制直方图。不过，该函数参数不少，有几个绘图的小细节也需要注意。 首先，我们假定现在有个联邦学习的项目情景。我们有一个样
Pytorch: torch.nn 模块与网络组成单元 Copyright: Jingmin Wei, Pattern Recognition and Intelligent System, School of Artificial and Intelligence, Huazhong University of Science and Technology 文章目录 Pytorch: torch.nn 模块与网络组成单元 @[toc]Convoluti
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MobileNet实战：tensorflow2.X版本，MobileNetV2图像分类任务（大数据集） 摘要 本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV2。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载
【OpenCV 完整例程】87. 频率域钝化掩蔽 欢迎关注 『OpenCV 完整例程 100 篇』 系列，持续更新中 欢迎关注 『Python小白的OpenCV学习课』 系列，持续更新中 4.2 频率域钝化掩蔽 简单地，从原始图像中减去一幅平滑处理的钝化图像，也可以实现图像锐化效果，称为钝化掩蔽。 令
Matplotlib 是一个用于绘制图表的 Python 标准库，可以用来完成可视化、数据分析、动画制作、科研制图等任务。本文介绍如何在 Matplotlib 的图表中嵌入图片。Matplotlib 中用来显示图片的基本函数是 plt.imshow，根据不同的用途，该函数有多种用法，本文将一一介绍。本文内容按照知
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jan 31 17:56:36 2022 @author: Administrator """ import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import matplotlib.gridspec as gridspec matplotlib.rcParams['font.family'
文章目录 绘制散点图代码运行结果代码分析 鸢尾花数据集中的散点图代码运行结果 绘制散点图 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 产生50对服从正态分布的样本点 nbPointers = 50 x = np.random.standard_normal(nbPointers) y = np.random.sta
Decision Trees Classification Trees 几种常用的决策树 ID3：由增熵原理决定C4.5：ID3用训练集的数据进行细小分割，这对新的数据没有意义，还会造成过拟合(overfitting)的问题，C4.5中增加了信息增益率，降低了过拟合的概率CART:用GINI指数决定如何分裂，但也存在过拟合的问题 实例 impor
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24875 原文出处：拓端数据部落公众号 支持向量回归（SVR）是一种回归算法，它应用支持向量机（SVM）的类似技术进行回归分析。正如我们所知，回归数据包含连续的实数。为了拟合这种类型的数据，SVR模型在考虑到模型的复杂性和错误率的情况下，用一个叫做ε管（epsilon
Python案例实操2-词云生成 案例2:根据案例1爬取到的豆瓣电影Top250数据,将电影的一句话概述信息,生成一个词云图片 使用到的技术模块 wordcloud 词云处理jieba 分词matplotlib 绘图， 数据可视化PIL.Image 图片处理numpy 矩阵运算sqlite3 数据库连接 准备词云所需的文字,
本文是为了初步接触神经网络结构的代码及解释，利用tensorflow实现 整体架构： 1、先准备数据集，并拆分数据集，模拟人类认识过程，将数据集做乱序处理 2、准备网络参数，并建立网络结构 3、开始训练过程， 4、开始验证过程 5、实现准确率acc和损失loss的可视化 一、数据集的处理及了解数据集
