词频统计图

OpenCV图像处理技术（Python）——图像直方图

©FuXianjun.AllRightsReserved一、直方图的含义从统计的角度讲，直方图是图像内灰度值的统计特性与图像灰度值之间的函数，直方图统计图像内各个灰度级的次数。
森屿_·2022-11-20 11:54

Opencv学习笔记——直方图与模板匹配

文章目录一、直方图1.画直方图2.mask的使用3.直方图均值化4.自适应直方图均衡化二、模板匹配1.匹配单个对象2.匹配多个对象一、直方图直方图是像素点数值分布的统计图形表示，也就是每个点出现的个数，
纸箱里的猫咪·2022-11-20 11:15

OpenCV图像处理技术——图像直方图

OpenCV图像处理技术——图像直方图©FuXianjun.AllRightsReserved图像直方图图像直方图是图像内灰度值的统计特性与图像灰度值之间的函数，直方图统计图像内各个灰度级出现的次数。
Tomorimiao·2022-11-20 11:15

Python ：文本数据挖掘并绘制词云图

Python：文本数据挖掘并绘制词云图前言材料准备导包对文章预处理分词去停用词词频统计制作词云图结果展示及主函数前言绘制词云图的目的是方便快捷有效的掌握一篇文中的中心概要或了解大致方向与内容。
muyi沐一·2022-11-20 09:22

数据分析实战---- Seaborn绘制统计图形

1.1Seaborn----绘制统计图形学习目标知道seaborn的基本使用会绘制单变量分布图形会绘制双变量分布图形会绘制成对的双变量分布图形Matplotlib虽然已经是比较优秀的绘图库了，但是它有个今人头疼的问题
钰涵雨辰·2022-11-20 08:47

文本可视化（词云图）

文本可视化（词云图）（一）文本可视化种类（1）基于文本内容的可视化基于文本内容的可视化研究包括基于词频的可视化和基于词汇分布的可视化，常用的有词云、分布图和DocumentCards等。
蛋王派·2022-11-20 02:48

百合的《三衢道中》（曾几）

曾几《三衢道中》赏析附：“诗书优游”诗词频道主播百合新年度频道介绍“诗书优游”平台、频道和主播介绍及百合的往期分享合辑朗读和吟诵的音频仄起式七绝·曾几《三衢道中》朗读、诵和吟都是在嗟叹和咏歌中体会诗词节奏和韵律的好办法哦
诗书优游的百合·2022-11-20 00:51

使用 TF-IDF 算法将文本向量化

含义理解：二、算法步骤1.统计每一篇文档中词的出现次数2.计算词频(TF)3.计算逆文档频率(IDF)4.计算TF-IDF总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency
一颗西柚子·2022-11-20 00:20

Python数据分析（一）matplotlib基础绘图和调整x轴刻度

数据分析（二）matplotlib折线图应用实例——绘制10点到12点的气温Python数据分析（三）matplotlib折线图应用实例——自定义图形风格Python数据分析（四）matplotlib常用统计图总结
kuluomi111·2022-11-20 00:16

百合的《武陵春·风住尘香花已尽》（李清照）

李清照《武陵春·风住尘香花已尽》赏析附：“诗书优游”诗词频道主播百合新年度频道介绍“诗书优游”平台、频道和主播介绍及百合的往期分享合辑朗读和吟诵的音频小
诗书优游的百合·2022-11-19 22:42

python的matplotlib_你想要的都在这，一文就会，详细讲解如何使用Python绘制柱状图...

首先，详细探讨如何用Python绘制柱状图柱状图是大家最为熟悉的一类图表了，在咱们的平常工作中也是使用频率非常高的一种统计图形哦，下面咱们还是结合“栗子”的方式对其进行详细的聊聊哦！
weixin_39968319·2022-11-19 18:53

什么是数字孪生可视化技术

数字孪生可视化技术与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形等密切相关。一、数字孪生可视化技术发展情况近年来，随着经济社会数字化转型进程的深入推进
互联互通社区·2022-11-19 18:12

TF-IDF算法

1.TF（TermFrequence）：词频即某个词在整个文本中出现的次数。通常归一化（词频/文本总词数），防止其偏向篇幅长的文章。
爱挠静香下巴的hp·2022-11-19 12:11

python 小说词频统计_Python中文分词及词频统计

中文分词中文分词(ChineseWordSegmentation)，将中文语句切割成单独的词组。英文使用空格来分开每个单词的，而中文单独一个汉字跟词有时候完全不是同个含义，因此，中文分词相比英文分词难度高很多。分词主要用于NLP自然语言处理（NaturalLanguageProcessing），使用场景有：搜索优化，关键词提取（百度指数）语义分析，智能问答系统（客服系统）非结构化文本媒体内容，如社
weixin_39650756·2022-11-19 10:44

基础11·jieba库下的词频统计（jieba库精确模式，删除多个指定字符串）

参考点jieba库精确模式，删除多个指定字符串importjiebatxt=open("C://Users/Administrator/Desktop/"+"三国演义（前四回）.txt","r").read()words=jieba.lcut(txt)#jieba.lcut():jieba库的精确分割counts={}forwordinwords:iflen(word)==1:continueel
楼上little黑·2022-11-19 10:08

python朴素贝叶斯的文本分类_基于Python 朴素贝叶斯--文本分类

步骤：准备分类文档内容和分类标签，停用词文档利用Jieba(中文)/NTLK(英文)将文档中单词分词加载停用词文件，生成TFIDF向量，计算单词的TFIDF,(TF:词频，IDF：逆向文档频率=(文档数
hai xiao·2022-11-19 09:48

Kaldi语音识别技术(四) ----- 完成G.fst的生成

语音识别技术(四)-----完成G.fst的生成一、N-Gram语言模型简介二、环境准备srilm工具的安装三、文件准备(一)准备语料1.使用Python生成语料2.使用awk快速生成语料(二)语言模型1.统计词频
Python-AI Xenon·2022-11-19 04:47

Python文本词频统计（对三国演义进行人物出场频率的统计）

jieba：优秀的中文分词第三方库ThreeKingdoms.txt（三国演义.txt）：https://python123.io/resources/pye/threekingdoms.txt代码1：#CalThreeKingdomsV1.pyimportjiebatxt=open("ThreeKingdoms.txt",encoding="utf-8").read()#打开文件words=ji
一只水熊虫·2022-11-19 01:33

（学生作品）折线统计图思维导图1

土豆：小越同学绘制的折线统计图思维导图，将以往学的统计表，条形统计图的相关知识进行梳理，然后又重点整理了折线统计图的相关内容。她想到折线统计图在生活中有着广泛的应用，举了一些例子。
小土豆上学·2022-11-18 15:19

Seaborn可视化数据分析图表（折线图、直方图、条形图、散点图、线性回归模型、箱体图（箱形图）、核密度图、提琴图、字符串切分（str.split)）、横向表合并、热力图）

Seaborn是一个基于Matplotlib的高级可视化效果图，偏向于统计图表。因此，针对的主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征的选取。
Triumph19·2022-11-18 04:48

nlp实战——使用IMDB数据集做情感分析

文章目录需要导入的包加载数据加载停用词数据处理查看总词汇数词频统计word2tag分割训练集与测试集模型定义参数定义定义模型训练模型测试完整代码需要导入的包python环境为:python==3.8tensorflow-macos
爆炒八酱·2022-11-17 17:45

OpenCV ——直方图及其操作

直方图在统计学中，直方图是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，他的两个坐标分别是统计样本（图像、视频帧）和样本的某种属性（亮度，像素值，梯度，方向，色彩等等任何特征）。
DDsoup·2022-11-17 07:07

openCV——直方图处理

直方图处理直方图统计图像内各个灰度级出现的次数。
One_T.·2022-11-17 07:32

Opencv学习笔记（二十九）图像特征提取

它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒
weixin_43170082·2022-11-16 18:19

ES中的分词器

分词器)，这些Token会被进一步处理，比如转成小写等，这些处理算法被称为TokenFilter(词元处理器),被处理后的结果被称为Term(词)，文档中包含了几个这样的Term被称为Frequency(词频
weixin_34342992·2022-11-15 18:25

es存储文件分析

其中重要的有如下几个，存储三大头：文件后缀文件含义.fdt文档存储的字段值.fdx文档索引指针，需载入内存.fnm存储fields信息.dvddocValues值.dvmdocValues原信息.doc包含每个term词频的
casterQ·2022-11-15 18:13

利用统计词频进行解密

[网安实践II]实验1.利用统计词频进行解密工具:SageMath破解算法基本思想由于明文符合某一语言的语法规范,因此其字符出现的频率(词频)分布并不是均匀的,符合一定统计规律.以英文为例,四字母词的排版就符合一定规律
PeakCrosser·2022-11-14 09:57

plor 回归的r方_新祥旭2022考研真题高频词汇背诵50天（十三）

1.score[skɔ:(r)]【词频：8次】n.分数；二十；配乐；刻痕v.获得；评价；划线，刻划；把……记下；得分；记分；刻痕【词根记忆】scoru(来自古英语，20)→古斯诺语skor标记，记号，刻痕
Edward.Fu·2022-11-13 09:06

文本分类从入门到精通—代码展示

2、是不是接下来应该与与情感词汇本库对照，生成结合词频和情感词库的情感关键词库。3、将信息与情感关键词库进行比对，对信息加以情感标记。4、我想问实现前三步，需要什么工具的什么功能呢？
big_matster·2022-11-11 08:14

python画立体的心_利用python画一颗心的方法示例

前言Python一般使用Matplotlib制作统计图形，用它自己的说法是‘让简单的事情简单，让复杂的事情变得可能'。
weixin_39831239·2022-11-10 08:40

oak深度相机入门教程-识别眼睛的凝视方向

光学字符识别（OCR）管道oak深度相机入门教程-识别人的年龄和性别oak深度相机入门教程-识别头部的姿势oak深度相机入门教程-面部情绪识别oak深度相机入门教程-使用NN模型生成点云oak深度相机入门教程-统计图片人数
创客智造·2022-11-08 21:36

oak深度相机入门教程-人物跟踪

光学字符识别（OCR）管道oak深度相机入门教程-识别人的年龄和性别oak深度相机入门教程-识别头部的姿势oak深度相机入门教程-面部情绪识别oak深度相机入门教程-使用NN模型生成点云oak深度相机入门教程-统计图片人数
创客智造·2022-11-08 21:36

oak深度相机入门教程-行人识别

光学字符识别（OCR）管道oak深度相机入门教程-识别人的年龄和性别oak深度相机入门教程-识别头部的姿势oak深度相机入门教程-面部情绪识别oak深度相机入门教程-使用NN模型生成点云oak深度相机入门教程-统计图片人数
创客智造·2022-11-08 16:33

用 Python 玩微信，机器人陪你唠嗑

“阅读文本大概需要5.2分钟之前给大家分享了怎么用itchat库制作微信朋友性别统计图，今天给大家介绍一个更强大的库：wxpy库。
Python知识圈·2022-11-04 19:20

拓端tecdat|python安娜卡列妮娜词云图制作

p=6852知识点普及词频：某个词在该文档中出现的次数停用词：数据处理时过滤掉某些字或词，如：网站、的等语料库：也就是我们要分析的所有文档的集合中文分词：将汉字序列分成一个个单独的词使用第三方库介绍jiebajieba.cut
拓端研究室TRL·2022-11-03 18:17

初识RNN2

CNN卷积神经网络的核心当然是卷积存在着一个个填充着数字的小方格，他们被称之为卷积核词向量模型word2vec自然语言处理-词向量模型如何将文本向量化看词频和总体的个数和整体的关系改变顺序不应该改变词频让计算机更好的认识文本词相近应该再向量上的表达应该是相同的学习顺序先学习神经网络再了解词向量模型如何实现文本向量化相近的词应该表达的是相同的含义一些小点在描述一个东西的时候应该要考虑多重的因素应该从
王摇摆·2022-10-31 11:42

用 ECharts 做出漂亮的数据统计图

在没发现ECharts这款神器的时候，之前所做的数据统计图只能自个纯手写，倒也是可以实现，只不过特别的费时。
·2022-10-30 22:01

深度学习Week4-猴痘病识别（Pytorch）

目录一、前期准备（步骤基本是天气识别模板）1.设置gpu2.导入数据3.划分数据集二、构建简单的CNN网络三、训练模型1.设置超参数2.编写训练函数3.编写测试函数4.正式训练四、结果可视化1.统计图2
牛大了2022·2022-10-29 09:03

5.1 Python图像处理之图像编码-哈夫曼编码

5.1Python图像处理之图像编码-哈夫曼编码文章目录5.1Python图像处理之图像编码-哈夫曼编码1算法原理2代码3效果1算法原理哈夫曼编码是一种根据词频变化的变长二进制编码方式，多用于压缩算法。
集电极·2022-10-28 10:00

用好导图的输入+输出提高你的效能

日本数据可视化专家木村博之从视觉表现形式的角度可以分为六大类：图解(Diagram)、图表(Chart)、表格(Table)、统计图(Graph)、地图(Map)、图形符号(Pictogram)。
一书三拆·2022-10-26 10:16

【架构设计专题系列】 [方法论篇] - 1、我心目中好的架构设计

背景最近在做BI-统计图查询层重构(java应用层分析查询),自己也在设计的这个过程中结合过往的经验在思考:1、到底什么是好的架构设计？2、好的架构设计应该具备哪些特征？
夹胡碰·2022-10-25 12:59

自然语言处理系列三》Python代码实现TF-IDF

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列三词频-逆文档频率(TF-IDF
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2022-10-24 18:13

图卷积神经网络GCN及其Pytorch实现

根据前十的关键词频
Dr.sky_·2022-10-23 09:55

NLP自然语言处理——文本分类之特征提取

特征提取一、词向量化与文本向量化1、独热编码（One-HotEncoding）2、词袋模型（BagofWords）3、词频-逆文档频次算法（TF-IDF）TF-IDF的公式4、词嵌入参考文献一、词向量化与文本向量化
Little_Yuu·2022-10-22 22:33

React + Springboot + Quartz，从0实现Excel报表自动化

一、项目背景企业日常工作中需要制作大量的报表，比如商品的销量、销售额、库存详情、员工打卡信息、保险报销、办公用品采购、差旅报销、项目进度等等，都需要制作统计图表以更直观地查阅。
·2022-10-21 10:35

计算文本相似度的常用算法

文章目录1.余弦相似度2.TF-IDF模型2.1词频TF的计算方法2.2反文档频率IDF的计算方法2.3TF-IDF的计算方法3.基于语义相似度的计算——DSSM4.LSI/LSA模型5.LDA模型6.
氧小氢·2022-10-21 07:02

TF-IDF和BM25算法原理及python实现

1TF-IDFTF-IDF是英文TermFrequency–InverseDocumentFrequency的缩写，中文叫做词频-逆文档频率。
nathan_deep·2022-10-19 07:45

精准表达——制作商务文本能力

2．制作图表把步骤1的文字信息转化成图表，广义而言，这里的图表包括统计图、图形、插图、照片等。如果只靠文字无法完美传达其中的含义，为了帮助对方正确理解，就需要制作图表。
竹萱的清欢阁·2022-10-16 10:27

Python可视化初级（四）——完善统计图形

误差棒图很多科学实验，包括数据分析里面，都存在这一定范围的误差，这是无法控制的客观因素，在数据可视化中，最好可以给实验结果增加观察结果的误差以表示客观存在的测量偏差，误差棒图就是运用在这一场景中的很理想的统计图形
Schnappi__·2022-10-15 22:01

matplotlib教程（一）统计图形

matplotlib统计图形汇总文章目录matplotlib统计图形汇总图表组成元素的函数plot()——展现变量趋势变化scatter()——寻找变量之间的关系xlim()——设置x轴的数值显示范围xlabel
一个不正常的人·2022-10-15 22:01
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