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使用Python绘制二元函数图像

1 问题 在对复杂的二元函数进行绘图的时候,往往无法手动绘制出图像。那么该如何通过Python绘制出二元函数图像呢?...2 方法 在这里可以用到两个库:一个是matplotlib库,它是Python中的绘图库,使用它来绘制图像;另一个是NumPy库,它是Python中科学计算的基础包,提供多维数组对象,各种派生对象(如掩码数组和矩阵...使用上述的两个库,即可通过Python绘制出简单的二元函数图像。...ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap='rainbow') # 绘制3D图,后面的参数为调节图像的格式 plt.show() # 展示图片 3 结语 对于如何使用Python...绘制出二元函数图像的问题,经过测试,发现使用Matplotlib库和NumPy库是有效的,可以绘制出所需的二元函数图像。

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Python写算法:二元决策树

二元决策树就是基于属性做一系列的二元(是/否)决策。每次决策对应于从两种可能性中选择一个。每次决策后,要么引出另外一个决策,要么生成最终的结果。一个实际训练决策树的例子有助于加强对这个概念的理解。...代码清单6-1为使用Scikitlearn的DecisionTreeRegressor工具包针对红酒口感数据构建二元决策树的代码。图6-1为代码清单6-1生成的决策树。...1.4 二元决策树的过拟合 上节介绍了如何训练任意深度的二元决策树。那么有没有可能过拟合一个二元决策树?本节介绍如何度量和控制二元决策树的过拟合。二元决策树的过拟合原因与第4章和第5章的有所不同。...二元决策树的参数(树的深度、最小叶节点规模等等)可以用来控制模型的复杂度,类似过程已经在第4章和第5章看到。 二元决策树过拟合的度量 图6-8展示了决策树的深度增加到6会发生什么。...本节了提供二元决策树的背景知识,二元决策树本身就是一个很好的预测工具,值得深入研究。但是这里提出的目的是将其作为集成方法的背景。集成方法包含了大量的二元决策树。

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【集合论】二元关系 ( 二元关系记法 | A 到 B 的二元关系 | 二元关系个数 | 二元关系示例 )

文章目录 一、 二元关系 二、 二元关系记法 三、 A 到 B 的二元关系 四、 A 到 B 的二元关系个数 五、 A 到 B 的二元关系举例 一、 二元关系 ---- n 元关系 : 元素 都是 有序...---- 如果 F 是二元关系 ( F 是有序 2 元组集合 ) 则有 : \in F \Leftrightarrow x 与 y 有 F 关系 \Leftrightarrow...---- A 到 B 的二元关系概念 : A \times B 的 任意子集 是 A 到 B 的二元关系 \Leftrightarrow R \subseteq A \times B...A 到 B 的二元关系个数 ---- A 到 B 的二元关系个数 : |A| = m , |B| = n A 集合元素个数 m 个 , B 集合元素个数 n 个 ; 有序对个数...: |A \times B| = mn 二元关系 个数 : |P(A \times B) = 2^{mn}| , 即 上述 mn 个有序对总集合的 幂集 个数 ; A 到 B 的二元关系个数

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【集合论】二元关系 ( A 上二元关系 | A 上二元关系示例 )

文章目录 一、 A 上二元关系 二、 A 上二元关系个数 三、 A 上二元关系 示例 ( 集合中有两个元素 ) 四、 A 上二元关系 示例 ( 集合中有两个元素 ) 一、 A 上二元关系 ---- A...上二元关系 : 是 A \times A 卡氏积的任意子集 R 是 A 上的二元关系 \Leftrightarrow R \subseteq A \times A \Leftrightarrow...1 个元素 , A 上的二元关系有 2^{1^2} = 2 个 ; 如果 A 集合中有 2 个元素 , A 上的二元关系有 2^{2^2} = 16 个 ; 如果 A...集合中有 3 个元素 , A 上的二元关系有 2^{3^2} = 512 个 ; 三、 A 上二元关系 示例 ( 集合中有两个元素 ) ---- B = \{ b \} 集合 B 的元素个数是...2^{1^2} = 2 个 ; 0 个 有序对 的二元关系 : R_1 = \varnothing 1 个 有序对 的二元关系 : R_2 = \{ b , b \} 四、 A 上二元关系 示例

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算法篇-python查找算法

可以回顾下 —>算法篇-python递归算法 用递归打印斐波那契数列,你会发现,即使n只有几十的时候,你的计算机内存使用量已经飙升了。...有一点,关于递归次数,python中有个限制,可以通过sys模块来解决。 ? python 查找算法 查找就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个关键字等于给定值的数据元素。...知道了查找的定义,试着用一个简单的例子,能想到 for 循环么? ? 有没有发现,是不是两两比较就能找到啦。假设列表中有很多元素,再用 for 循环来查找,得到结果的时间会不会更长。...算法的复杂度是渐进的,即对于一个大小为n的输入,如果它的运算时间为n3+5n+9,那么它的渐进时间复杂度是n3 刚刚用的 for 循环 来查找,它的时间复杂度O(n) 有没有继续优化的查找算法呢...可以设想下,在列表中元素能一半一半的查找,再来查找目标值,是不是就会快一些。 接着就是~ 二分查找 上面说到,一半一半的查找,看目标值在左边一半还是右边一半,然后替换左端点或者右端点,继续判断。

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如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类?

因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然语言分类任务(还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类?》一文分享给你)。...而 Google Colab 我已在《如何用 Google Colab 练 Python?》一文中介绍给你,是非常好的 Python 深度学习练习和演示环境。...这种整理,对于会 Python 的人来说,没有任何技术难度。 可正因为如此,我才生气。这事儿难做吗?Google 的 BERT 样例编写者怎么就不肯做?...它是餐饮点评情感标注数据,我在《如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型?》和《如何用 Python 和循环神经网络做中文文本分类?》中使用过它。...小结 讲到这里,你已经学会了如何用 BERT 来做中文文本二元分类任务了。希望你会跟我一样开心。 如果你是个资深 Python 爱好者,请帮我个忙。 还记得这条线之前的代码吗? ?

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