：plot(y)，如果只给一个参数，那么这个参数默认是代表纵坐标，而横坐标的值默认是1，2，3......举个例子，我们输入plot(cos(0:pi/20:2*pi));，做出来的图是这样的 ?...*pi));，他会不会把这两个图画出来，答案是不会，因为matlab在执行代码的时候，后面的画图会把前面的画图清空掉，所以只会有一个图画出来，那如果想把这两个函数的图都画出来，应该怎么做，下面给出代码...图9-13 更多属性 9.8 Multiple Figures 记得我们一开始讲过如何将两个函数画在同一张图上，当时用的方法是hold on/off，那么现在问题来了，如果我想画两个函数，在两张图上，应该怎么做呢...图9-14 figure 其实只需要在每个plot函数前面，加上figure即可 9.9 subplot() 如果说，我现在要求在一个figure，也就是一个画布上，画很多不同的图，应该怎么画，要用到的函数就是...图9-15 subplot 下面我们给个示例，让大家更清楚的了解subplot的用法 ? 图9-16 示例5 为什么我们画的同一张图，x，y的值都是一样的，但是显示出来的图像却不一样？
下面这张图表将会告诉你为什么： image.png 上图显示了SEOmoz所认为的关键词在页面上的出现方式及其对排名的影响程度。...从常识出发考虑就很 容易解释为什么效果是逐步递减而不是超出某一阈值就直接清空，因为搜索引擎的目的不是和SEO作对而是给用户提供更好的内容。但恰恰这样的常识在SEO里 面很容易被忽视。...到底是应该单个页面优化多个关键词还是为每个关键词都建立单独的页面来优化呢？可能对于大部分SEOer来说这都是一个纠结的问题，我几乎每个星期都要为此而纠结，下面这幅图或许能让我不再纠结。...image.png 从图上来看结果并不复杂，如果词语意思相近或相同，就放在一个页面上优化；如果这些词不能有逻辑的符合一个主题，或者它们不是近义词或同义词，那就分开不同的页面来优化。...当网站有一堆栏目，什么栏目应该和其他栏目归并起来，又什么栏目应该分开？上面一张图较好的解答了这个问题，也不再多做阐述了。
https://wilkox.org/gggenes/ gggenes是ggplot2的扩展包，用于绘制基因结构图、多物种基因比较图的很好玩的工具。...make_alignment_dummies()会根据给定的数据和待对齐的基因，生成一组空基因；再使用geom_blank()将这些空基因添加到绘图中，就可以填充两侧的空白，以在图上直观地对齐所选的基因...用geom_gene_label()标记基因 把基因名字所在的列名字映射到label属性可以在图上标记每个基因的名字。...正负链基因分开展示 forward属性可以用于在同一张图分开正负链基因的展示。...使用geom_subgene_label()给子区域在图上加标签，它的工作原理类似于geom_gene_label()，但主要的区别是它需要xsubmin和xsubmax属性 (而不是xmin和xmax
今天小甲拿到了一份吃鸡游戏的数据，下面就跟着这些数据我们去探索一下。 开始之前我们先看一眼我们非常熟悉的两张地图：第一张是新版本的沙漠地图，第二张是老得海岛地图。...接下来我们将围绕着这两个地图分开做分析。 问题1 跳到地图上什么位置最容易吃鸡？...在这两张图都有一个孤立的岛屿：海岛地图孤立的岛屿是军事基地，沙漠地图孤立的岛屿是监狱。...然而有意思的是在沙漠地图中大部分吃鸡的人几乎没有人会跳伞在监狱，而海岛地图中跳伞在军事基地吃鸡的可能性仅次于「学校、P城或者Y城」 问题2 步行和开车应该达到怎么样的平衡？...开车距离大于8km之后获胜的机会渺茫，而步行的距离越远并不意味着丧失吃鸡的机会。 问题3 是选择团队作战还是单枪匹马？当我们玩四人组队的时候，一定要找四个人一起开黑为什么呢？
一般会有几个迹象表明我们有可视化的坏味道： 一张图上过分密密麻麻的线； 一张图上太过多元素（也就是方块）； 一张图上太少的元素，比如角色特别少； 每个图上文字表达不契合，有的太泛泛，有的太细节； 无限制的画更多张图...紧接着会面临下一个问题：怎么合成一个更大的系统，Container是明确的，所以Component合成Container不是问题，问题是Container怎么合成一个系统，为什么是这些Container...我见过一些图，上面的角色只有两个，内部用户和外部用户。而另一些图，细化到了个人的级别，或者把职级都放上去了。所以无论再简单的原则，最后都会掉进抽象的坑。...（技术共识图） 在后面画具体的图时，就可以省略掉一些共识的元素，像nginx和数据库就没有了，可以更关注在业务上，而不是技术上。...只画重要的图，剩下的交流的时候再画 除了像上面说的，不要试图在一张图上给他足够的信息。同时也不要试图把所有的信息都表达出来。 绝大多数的图可能只在交流具体业务的时候才画，推荐使用动态图。
将计算图的结构以及图上的变量参数值分开保存，这样能够为模型的载入提供方便的扩展。...1.模型载入 由于保存模型的时候TensorFlow将计算图的结构以及计算图上的变量参数值分开保存。所以加载模型我从计算图的结构和计算图上的变量参数值分别考虑。...仅加载模型中保存的变量 在[L1]TensorFlow模型持久化~模型保存中我们也提到了，add_model.ckpt.data-00000-of-00001文件是保存TensorFlow当前变量值，而...注意： 字典中的key可不是当前计算图上定义变量的变量名称，字典中的key是保存时候的key值，也就是保存时候的变量名称； ?...4.此时因为没有显示的变量，所以此时只能通过运算节点的名称来获取依附在计算图上的值。
在这张幻灯片上的所有任务中，AI都已经达到或超过了人类的准确性，并且正在不断迅速提高。 取得进展的根本原因是，这些任务没有不确定性或模棱两可。给定两张图像，关于它们是否代表同一个人是有一个基本事实。...因此，如果有足够的数据和计算能力，人工智能能够学到将一张脸与另一张脸区分开的模式。人脸识别存在一些明显的失败，但是我很高兴地预测它将能变得更加准确（不过这也正是我们应该担心的原因）。 ?...第二类是关于尝试自主判别的应用程序。人的思维是具有启发性的，例如什么是垃圾邮件，而不是垃圾邮件，并且给出足够的例子。机器会尝试去学习它。...图上的是表现最好的模型。 ? 这就是问题所在。 回归分析已有一百年历史了。 ? 在许多领域都有相同的发现。 请注意，上图所示是准确度，而不是R^2，因此65％仅比随机数略好。...丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）解释说，这是因为人类的预测往往“太多杂念”：如果输入相同，则不同的人（甚至在同一时间的同一个人）将做出非常不同的预测。
Erik Runyon 主持的一项研究表明，只有1%的浏览者点击了轮播图——而且其中84%用户都只会点击第一张图。在 Jared Smith 的网站“我应该使用轮播图吗？...也许，Jared网站上最佳评论来自Lee Duddell，他总结了轮播图最普遍的问题： 轮播图是市场营销经理最后的救命稻草，如果主页上有什么一定会被用户忽略的东西，可以将他们放在轮播图上，不过如果要我说的话...设计合适的导航控件 确保导航控件显示在轮播图之内，而不是在它下面或是折叠起来。这样不论是大屏幕还是小屏幕都不会出问题。下面是两个网页的例子： 不要这样做。...轮播图的最佳替代者 主页轮播图广受诟病的一点是内容的缺乏：用户并不知道下一张分页会显示啥，也不知道他们为什么需要关心。因此，他们可能不会看完所有轮播图。...为了解决这个问题，你也许可以考虑使用主页横幅（Hero image）来替代轮播图。和轮播图相比，主页横幅有以下优势： 用户能够专注于一张图片而不是分散注意力到多张图片上。
古人云二十弱冠、三十而立、四十不惑，在我们的咖啡店数据中有张各门店店长的信息表，店长年龄数字是在20-50之间，如果我们想按照这三个年龄段建立分组有多少种方法来实现？...第三种，在柱形图上瞬间完成分组。 首先制作一个简单的柱形图，把年龄列放在轴，店长的姓名列以计数计算放在值。这样就可以看到不同年龄的店长人数分布的柱形图。 ?...该柱形图是把这一列放在了图例中，所以颜色被区分开了，当然，你也可以在格式设置里调整自己想要的颜色。 接下来，点击编辑组，你还可以修改名称，把对应的年龄段改为弱冠、而立、不惑。 ?...完成后，飞速得得到了下面的这张图。 ? 这个方法适用于分类不是很多的情况下使用，如果年龄从1-80有80个数字，岂不是要点80下？我再来教你一个把一系列数字分组的技巧。...有两种方式进入新建组，一种是右键年龄字段，另一种是在表格视图中右键年龄列，都可以看到新建组选项。 ? 在弹出的编辑对话框中按“箱”来设定组，这里的箱的意思就是每个组单元。
2.2.2 颜色条边界确定： 颜色条和指示点的大小比例计算方式：我将控件的可用空间（除去上下左右 padding 后剩余的空间）分为 9 份，这 9 份的分配方式是这样的： 假设控件此时为水平方向，...竖直方向有同一的问题，不同的是，此时应尽量使高与宽的比值大于 3 ： 1. 2.2.3 为什么使用两张 Bitmap onDraw 方法并不是直接绘制圆角矩形，然后绘制指示点（圆），这样做会使两部分直接绘制在一张位图上...因而使用两张位图，一张负责绘制颜色条，一张绘制指示点，onDraw 时分别绘制这两张位图，取色时获取颜色条对应位图上像素点的颜色即可。...取得位图上指定点颜色的方法是使用 Bitmap 的 getPixel(int x,int y) 方法，这个方法可以取得位图上由 x，y 指定的点像素，根据这个像素可以解析出这个点的颜色。...同时这样可以提高控件绘制效率，在大多数情况下颜色条上的可选颜色是不会变化的，此时可以将在可选颜色发生变化后生成的位图直接绘制到控件上，而不需要再一次绘制这个位图，指示点也如此，只需在选取颜色时（滑动指示点时
在同一层中，多个神经元是并列关系，而在层与层之间，上一层的输出是下一层的输入，以此为基础将层与层串联起来，在这里说一句，通过很多的试验效果表明，深而窄的网络效果要比浅而宽的效果更好，所以在现今的深度学习中...关于这个图需要注意的一点是，这个图上把线性单元和激活函数分开画了两个小圆点，在很多现在流行的深度网络表示图形上，可能不会像这样分开画，如果刚开始看可能会有点困惑。...就像我们看到的tanh一样，在(-1,1)区间是敏感的，而在其他区间是不敏感的，输入的增大或减小对输出结果影响不大。 强大学习能力 让我们看一下，有了激活函数之后，为什么具备强大学习能力。...在第一列最后一行，是在进行了A+B之后再进行C变换，形成了一个波峰更小，而波谷更大的图形。在最后一张图上，进行了C(A+B)+D(A+B)的变换，形成了一个有两个波谷的图形。...按我的理解，A、B可以看做是同一层的两个神经元，C、D可以看做是同一层的神经元，然后C、D把A、B的输出作为输入再次进行变换，就得到了最后那个神奇的图形。
比如像右面这张图显示的，共有三个卷积层，每一层红色代表的都是不重要的可以进行删除的节点，而绿色则代表的关键节点。通过连接每一层的关键节点，我们也就组成了所谓的关键数据通路。...非常简单，看下面这张图，第一个是大熊猫，它被输入进一个标准的网络里面，被显示为55.7%的一个预测信度，但是我在中间加了这个噪声图，最后得到一张新的图片，再把这张新的图片输入到网络里时，结果预测为“长臂猿...，在下面这两张图上展示。...首先我们会关注层内的路由节点的语义含义，比如说一个样本进来，它经过每一层，我们会先看每层有哪些节点，然后再看它拥有什么样的语义含义。 我们在上方展示了5张图，每张图上有五万个点，对应的是五万张图片。...在我们看来，是两张图片在网络里所走的关键路径逐渐有了分歧，导致了最终的分开。 我们先看上方左边这张图，这张图首先是一个正常样本，加了噪声以后，预测结果由猫变成了车轮。
嗯 老师，我圈的这些是不是重复的基因啊？ 看起来应该是同一个基因的 不同可变剪切版本，有些基因是已经注释到可以精确到可变剪切版本的程度的， 请问老师，git一定要安装在系统盘嘛？...我不知道你说的三图联动是两张图，分别画的意思，是吗？...为什么中间不能有空格儿？子图和子图之间本来就应该有间隔，如果你觉得非常重要，必须去掉，那你只能去搜一下ggpl里面怎样能把分面的时候两张图之间的间隔调整一下，有可能会有那样的参数。...，不太可能会是随机变化 没有道理 找一找是有命名的规则的 老师，还是TCGA的laosso回归问题，我的病人1104个，有一个病人的event 是NA,在model的时候出现了图上的报错。...xy是一一对应的，去掉x的NA还要把y的NA也去掉才行 老师，为什么我这个诺模图矫正曲线画出来是这样呀？ ? 老师，我这个循环哪里错了？ ?
混元给出了 matplotlib 和 seaborn 两种方案，整合进之前的代码，呈现出如下效果： 大致意思是对的，细节上还有点小问题： 图上的中文图例都显示成了□； seaborn 没有区分平均分和总分两种数据...，全部放在一起画分布图； matplotlib 虽然做了区分，但也是画在一张图上，导致比例有点失调。...首先是中文显示的问题： 混元给出的解决方案是通过 plt.rcParams['font.sans-serif'] 设置中文字体。...不过它给的 'Microsoft YaHei' 字体我电脑上没有，替换成我系统里有的 'Songti SC'，确实可以解决显示问题： 然后再把这两张分布图分开绘制： 混元给出的方案是根据 matplotlib...整合进代码，效果如下： 成功绘制出了总分和平均分两张分布图。
Drew Conway的第一张维恩图至今依然是很多数据科学家最认可的对数据科学的基本描述，这张图清楚的显示了，数据科学最相关知识来自三大基础领域：数学和统计知识、计算机科学、行业应用知识。...本文用13张经典维恩图展示了数据科学这个领域，你最喜欢哪一张？你觉得哪张图最能代表你对数据科学的理解，在文末留言告诉我们吧。 ◆ ◆ ◆ 数据科学是一个定义相当模糊的词语。...他的个人博客在2013年因为发表了数据科学维恩图而火了起来。对于Conway，图的中心是数据科学。...诚然，任何科学都不能没有数据处理，不过，数据科学，而相当模糊的，不能是一个总称。 另外，我很抱歉，但你可以看到他的鼠标箭头还在截屏图上呢。 ?...这是数据科学解决方案，而不是数据科学本身的维恩图; 因此，数据科学是其中一个圈，与其他的能力（通常不属于同一个人，但希望在同一个团队里）是IT技能和业务技能。
最上面那张就是黑白的灰度图，中间一张呢就是我们刚才说的全彩图，而下面一张就是真彩图，这张图加了八位的透明Channel在里面。...如果我们去医院拍张片子，基本上就是我们看到的是下面一张图，而不是上面那张。...进一步的第二张图有个红色的框框，这个就是已经对图上的猫进行了一个定位，是Classification加上Localization，就是对图上的对象的定位。...划分的意思就是把一张图上的不同的元素可以区分出来并标注。 右边是我刚才我们之前复用的一张情景识别的图，它包括了行人，还有各种车辆。情景识别其实是左边所有的这个应用的一个更高层次的进化。...这也是为什么很多传统的图像识别的方法的效果并不是特别好，而到了深度学习的兴起以后，整个领域才变得这个突飞猛进起来，因为它使用场景是有局限性的。
只是在大部分时间里，我们的思想永远比技术慢了一步。 举三个例子说明这个问题。 1.电路图 这是一张常见的电路图。我上学的时候有门数字电路原理的课，上机实验课就在电脑里画过这类图。...但其实，在电脑上画这种图是一件浪费算力的事情——我们用着一台拥有强大生产力的工具，却只拿它做一张纸就能完成的事情。 可能会说，软件绘制电路图可以显示灯泡会不会发亮，绘制起来也更方便。但这其实远远不够。...更理想的电路图或许应该是这样： 你改变图中电子元器件的任何一个数据，整个电路图内部的实时变化情况都会显示出来。...你能更直观的看出这种变化，也就能更彻底的理解电路图，修改电路图，甚至在电路图上产生更棒的设计结构 现在回过头来想这么一个问题：第一张图里的那种电路图表达形式为什么会存在？...为什么我们在电脑上接触到的电路图是长成那样的？ 原因其实很简单。图 1 中的形式更符合纸和笔这样的媒介。而纸和笔在计算机还没出现之前的很长一段时间里，曾是我们思考的主要工具。
什么是精灵图？ 就是将几张较小的图片放在一张大图上 为什么要有精灵图？...最早的时候网速十分有限，为了提升用户体验，我们会将一张大图分解成多张小图来提高页面打开速度，但是网速得到了提升，为了能够让服务器承载更多的请求，我们要减少浏览器对服务器的请求，最直接的方式，就是将多张较小的图片放在一张大图上...而将多张小图放到一张大图上的操作就叫做精灵图，也可以叫做雪碧技术 也叫做css sprite 精灵图的使用 一张大的图片上有很多小的图片，那么如何将这个小的图片拿出来呢？...1.如果我们需要的一张图片在精灵图上，必须要了解这个图片的大小以及在精灵图上的位置 比如：新浪网上的搜索按钮，首先得到它的宽高和位置 2.在页面上将这个图片显示出来，在显示的时候一定要注意我们容器的大小一定要和这个图标的大小一样...3.精灵图的大小一定要大于所有图片中最大的那个 4.完成精灵图以后一定要在精灵图下方留有足够的空隙，方便将来再次添加其它的精灵图 5.如果是页面上一个像素的背景图片不要放在精灵图上面 Iconfont
这经常是被大家忽略的事情，虽然很多同学在大学里学习的时候，都学过相关的课程，但是估计大部分都还回去了。 怎么画好一张图？ 这里不做具体的展开，毕竟我自己也不是画图高手，每次画图也是迟迟不知如何下笔。...这两个框显得意义不明，在没有描述的情况下，至少我是不明白他想表达的意思，而实际在沟通过程中，他也觉得这里挺奇怪的。...第三步，画完回顾一下是否描述清楚了第一步里的核心逻辑 很多时候我们一气呵成画了一张大图，结果一不小心容易画成一张流程图，把怎么写代码的思路也画到图上了。...而摆在技术人面前的问题是：如果有面粉了，你会揉面吗？你揉面的技术能保证烤出来的饼好吃吗？ 知其然，而后使其然 我认为这就是为什么我们要了解原理。...；好像大图上都有差不多的，那是不是拼拼凑凑就可以了，这个方案是不是没什么好做的了。
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