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CodeJourney.
算法人工智能python
一、引言在数据驱动的时代,将数据转化为直观的图形对于理解数据、发现模式和传达信息至关重要。Python作为一种功能强大且广受欢迎的编程语言,拥有丰富的绘图库,能满足不同场景下的数据可视化需求。本文将深入探讨Python中常见的绘图程序,包括Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh,并提供详细的代码示例。二、Matplotlib:基础绘图的基石2.1简单折线图Matplotli
- 通过python对excel进行数据分析和可视化
新叶猫长那么可爱干什么
python的学习python
importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfile_path="C:\\Users\\86138\\Desktop\\book_list-计算机-机器学习-linux-android-数据库-互联网.xlsx"data=pd.read_excel(file_path)need_data=data[['书名','评分'
- 岭回归预测PM2.5
qianjinwang
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#-*-coding:utf-8-*-#@File:demo2.py#@Author:CJH#@Date:2019/4/9#@Software:PyCharm#@Desc:天气PM2.5预测importcsvimportnumpyasnpfromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_modeltraining
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地瓜不是呱
学习笔记transformer深度学习pytorch
importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathdefmake_batch(sentences):input_batch=[[src_vocab[n]forninsentences[0].split()]]output_batch=[[
- 【Python】成功解决ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity
高斯小哥
BUG解决方案合集python新手入门学习debug
【Python】成功解决ValueError:zero-sizearraytoreductionoperationminimumwhichhasnoidentity个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、
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目录一、生成器1.1列表生成式1.2创建生成器二、迭代器2.1迭代对象2.2iter()函数2.3生成器和迭代器之间的区别三、高阶函数3.1map函数3.2reduce3.3filter3.4sorted3.4.1选择排序3.4.2冒泡排序notebook主目录及pip镜像源修改python基础语法python核心语法matplotlib基本操作python常见统计分析处理函数一、生成器1.1列表
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1.安装必要的库首先,确保你已经安装了必要的Python库。如果没有安装,请运行以下命令:bash复制代码pipinstallnumpymatplotlibtensorflowopencv-python2.图像预处理我们将使用OpenCV来加载和预处理图像数据。假设你有一个图像数据集,每个类别的图像存放在单独的文件夹中。python复制代码importosimportcv2importnumpya
- 【Python】Tkinter电器销售有限公司销售数据分析(源码)【独一无二】
不争不抢不显不露
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一、设计要求该项目创建一个数据分析软件,利用Tkinter和Matplotlib构建图形用户界面(GUI),读取和分析美迪电器销售有限公司销售数据。用户可以通过界面选择月份查看数据详情、生成销量图表并计算月总销量和年总销量。二、设计思路2.模块引入首先引入了所需的模块,包括Tkinter(用于GUI创建和管理)、ttk(Tkinter主题化控件)、messagebox(用于弹出消息框)、panda
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文章目录前言一、数据抓取二、数据可视化1.绘制词云图2.读入数据总结前言本文以电影《你好,李焕英》在豆瓣上的影评数据为爬取和分析的目标,利用python爬虫技术对影评数据进行了爬取,使用pandas库进行了数据清洗,使用jieba库进行分词,使用collections库进行词频统计,使用wordcloud库绘制词云图,使用matplotlib库绘制了评论人所在城市占比饼状图,并使用matplotl
- Python制作BI图表(Temps)
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用Python制作BI(BusinessIntelligence)图表时,你可以使用多种数据可视化库来实现。下面是一个详细的教程,包括使用matplotlib、seaborn和plotly来创建不同类型的BI图表的示例代码。步骤1:安装必要的库确保你的系统已经安装了以下库:pandas:用于数据处理和准备。matplotlib:一个常用的绘图库,用于创建各种静态图表。seaborn:基于Matpl
- 处理数据,可视化
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这篇内容就是极度简单简称极简,适合新手使用Django和Matplotlib还有pandas库首先衔接我前几篇的内容,就是图片和信息已经获取了,现在需要处理了因为我再获取数据的时候碰到一个问题就是使用selenium库获取不了空值数据,所以我就以字符串“空”为内容,插入到了表格中首先第一步就是处理表单中单一列表中为空值的行,我这边选择的是全部删除importpandasaspd#读取Excel文件
- python matplotlib legend()参数详解
请一直在路上
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在Python的Matplotlib库中,legend函数用于添加图例,帮助解释图表中不同数据系列或数据点的含义。legend函数有很多参数,可以自定义图例的各个方面,从位置到样式,从字体大小到边框。下面是一些常用参数的详细解释:importmatplotlib.pyplotasplt#创建一些数据x=[1,2,3,4]y1=[1,4,9,16]y2=[1,2,3,4]#绘制数据plt.plot(
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importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgm11(x0):#累加生成序列x1=np.cumsum(x0)n=len(x0)#构造矩阵B和向量YB=np.zeros((n-1,2))Y=np.zeros((n-1,1))foriinrange(0,n-1):B[i][0]=-0.5*(x1[i]+x1[i+1])B[i][1]=1Y[i][0]=x
- python3.9安装numpy+mky_windows下python 3.9 Numpy scipy和matlabplot的安装教程详解
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学习python过程中想使用python的matlabplot绘图功能,遇到了一大批问题,然后一路过关斩将,最终安装成功,实为不易,发帖留念。1首先打开cmdwin+r2pip安装pip3install--usernumpyscipymatplotlib–user选项可以设置只安装在当前的用户下,而不是写入到系统目录。默认情况使用国外线路,国外太慢,我们使用清华的镜像就可以:pip3install
- python 安装scipy
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之前安装pybrain,fann2要用到scipy,numpy但是用pip并没有安装成功sudoapt-getinstallpython-numpypython-scipypython-matplotlib安装成功==
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机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#是线性回归类是sklearn写好的根据梯度下降法fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportpand
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3、绘制柱形图(1)语法:pyplot的bar函数plt.bar(x的坐标值,height=柱形的高度,width=柱形的宽度,bottom=柱形底部的y值(默认为0),tick_label=柱形对应的刻度标签,xerr=如果未设为None,则需要为柱形图添加水平/垂直误差棒,yerr=如果未设为None,则需要为柱形图添加水平/垂直误差棒)注:1)x的坐标值可以和折线图的一样取np.arange
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张少壮
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#引用部分importnumpyasnpimportpandasaspdfromscipy.interpolateimportRbf#径向基函数:将站点信息插到格点上用于绘制等值线importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.colorsascolorsimportmatplotlibasmplimportcartopy.crsasccrsimportc
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Python的Matplotlib库详解Matplotlib是Python中功能强大的数据可视化库,广泛应用于科研、数据分析、报告生成等领域。它能创建各种类型的图表,帮助用户直观地展示数据。一、使用场景1.数据探索和分析:在数据科学领域,Matplotlib经常被用来绘制各种图表,如折线图、散点图、直方图等,以帮助分析和理解数据。2.报告生成:科研人员和数据分析师常用Matplotlib生成图表,
- Python基于matplotlib-scalebar库绘制比例尺
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在Python中,你可以使用matplotlib-scalebar库来在图表上绘制比例尺。这个库是matplotlib的一个扩展,专门用于在绘图时添加比例尺。以下是一个简单的示例,展示了如何使用matplotlib-scalebar来绘制带有比例尺的图表。首先,你需要安装matplotlib-scalebar库。如果你还没有安装它,可以使用以下命令来安装:pipinstallmatplotlib-
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command安装错误提示:Requirementalreadysatisfied:pillow>=6.2.0in/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages(frommatplotlib)(8.2.0)原因:此安装包已在错误提示的路径中存在。但在project运行的路径中不存在。路径错误
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2.3图像的加密解密源码如下:importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefpassImg():img=cv2.imread('./image/cat.jpg',0)h,w=img.shape#生成一个密码,加密key_img=np.random.randint(0,256,size=(h,w),dtype=np.uint8)img_
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3.3OTSU阈值代码:importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.imread('./image/otus.png',0)#简单阈值ret1,th1=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化阈值ret2,th2=cv2.threshold(img,0,255,
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3.1阈值代码:importcv2frommatplotlibimportpyplotasplt#读取图像img1=cv2.imread("./image/card10.png")#检查图像是否成功加载ifimg1isNone:print("Error:Imagenotfoundorunabletoread.")exit()#转换为灰度图gray=cv2.cvtColor(img1,cv2.COL
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#引用部分importnumpyasnpimportpandasaspdfromscipy.interpolateimportRbf#径向基函数:将站点信息插到格点上用于绘制等值线importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.colorsascolorsimportmatplotlibasmplimportcartopy.crsasccrsimportc
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- matplotlib将画的图像存于内存
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buf=io.BytesIO()plt.savefig(buf,format='png')buf.seek(0)plt.close()io.StringIO()和io.BytesIO()是Python标准库io模块中的两个类,分别用于创建内存中的文本流和二进制流。它们常常用于单元测试、文件操作的模拟等场景。基础概念io.StringIO():创建一个内存中的文本流,可以像文件一样进行读写操作,但数
- 体验字节跳动豆包AI大模型生成Python绘制三维等高线图
「已注销」
人工智能matlab开发语言
在Python中,要绘制三维等高线图,可以使用matplotlib库的contour函数和mplot3d工具包。下面是一个绘制三维等高线图的示例代码:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefplot_3d_contour(X,Y,Z,levels):#创建新的图形fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,pro
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc