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先看一下最终效果，这是一张Python生成的GIF，还可以输出MP4格式的视频，到底怎么做的？且听我娓娓道来——数据集、代码、详细做法全部讲清楚。
学习 zhenguo 老师的 Python 课已经一个星期了，自己感觉已经学有小成，刚好昨天老师在接单群里发了一个 100元的单子，我毫不犹豫的接了，不仅可以检验自己能否学以致用，还能赚顿小龙虾的钱(50元~)。 开发需求 这个单子的要求，是使用 Python 中的 matplotlib 库绘制动态的折线图，需求描述虽然很简单易懂，但是也要好好分析一下。 Matplotlib库 这个库也算是 Python 数据开发必学的库之一了，它主要的功能就是绘制图表，而且实现也非常简单，几行代码就可以绘制出直方图、折线
动画是使可视化更具吸引力和用户吸引力的好方法。它帮助我们以有意义的方式展示数据可视化。Python 帮助我们使用现有的强大 Python 库创建动画可视化。Matplotlib是一个非常流行的数据可视化库，通常用于数据的图形表示以及使用内置函数的动画。
动画是提高可视化吸引力和用户吸引度的优秀手段。它能够以有意义的方式展示数据可视化。Python提供了强大的库，使我们能够轻松创建动画可视化。Matplotlib是一个广受欢迎的数据可视化库，通常用于绘制数据图表以及创建基于内置函数的动画。
近日，公众号推出了一篇名为《超火动态排序图：代码不到40行，手把手教你！》的文章，反向十分强烈。各大公众号进行的了转载，知乎也是有400+的点赞。
具体来说，这种图可以叫：Bar Chart Race，有什么国家GDP的、某某沉浮史等等，为了符合公众号的身份属性，我们为大家制作了这个较为简单的可视化视频：2015~2019中国私募基金市场风云变幻，先一睹为快吧！
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动画是呈现各种现象的有趣方式。在描述像过去几年的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时，与静态图相比，动画更能说明问题。因为，从动画中，我们可以看到特定参数是如何随时间而变化的。
在之前的一篇文章当中，小编当时分享了如何用Python当中的gif模块来制作gif格式的图表，
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中，我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法，其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”，然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
今天我们来讲一下Python中的动态绘图库--matplotlib.animation，以粒子运动轨迹为例来说明如何绘制动态图。
预测语义分割等结构化输出依赖于昂贵的每像素注释来学习卷积神经网络等监督模型。然而，在没有模型调整注释的情况下，在一个数据域上训练的模型可能无法很好地推广到其他域。为了避免注释的劳动密集型过程，我们开发了一种域自适应方法，将源数据自适应到未标记的目标域。我们建议通过构建聚类空间来发现逐片输出分布的多种模式，从而学习源域中补丁的判别特征表示。以这种表示为指导，我们使用对抗性学习方案来推动聚类空间中目标补丁的特征表示更接近源补丁的分布。此外，我们还表明，我们的框架是对现有领域自适应技术的补充，并在语义分割方面实现了一致的改进。广泛的消融和结果在各种设置的众多基准数据集上进行了演示，例如合成到真实和跨城市场景。
---- 新智元报道 来源：Google AI Blog 编辑：yaxin, LQ 【新智元导读】2019年，谷歌首次成功重建了果蝇大脑神经元的3D模型。2020年，谷歌公布了果蝇「半脑」连接组。今天，谷歌发布H01人脑成像数据集，1.3亿个突触，数万个神经元，史上最大样本！ 突触，是神经网络的「桥梁」。 我们知道，人类大脑有860亿个神经元，因为有了突触，才可以把神经元上的电信号传递到下一个神经元。 长久以来，科学家们一直梦想通过绘制完整的大脑神经网络的结构，以了解神经系统是如何工作的。 不知
Python 是机器学习项目开发的主要使用语言之一。它包含了大量的库/包可以用于机器学习：
在本系列的上篇文章里，我们从Matplotlib的基础可视化框架开始，逐步画出折线图、柱状图等基础图表，通过对坐标轴标签、标题文本等的精细调节画出信息更明确丰富的可视图，也实践了双轴图及子图，最后看了下极坐标系下绘图的效果。本篇继续探索Matplotlib的强悍可视化能力。
Matplotlib是一个强大的Python绘图库，但许多人可能不知道它能够创建动画图。
在这个教程中，我们将展示如何用 Python 创建简单但实用的数字孪生，锂离子电池将是我们的实物资产。这个数字孪生将使我们能够分析和预测电池行为，并且可以集成到任何虚拟资产管理工作流程中。我们将使用Keras建立神经网络，使用plotly绘图。
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求，但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外，很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中，我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
Origin是一款强大的科研绘图软件，支持多种图表类型，数据处理和分析功能极为丰富。在这一部分，我们将详细介绍Origin的安装过程和基本设置，以确保您能够顺利运行软件。
数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解？当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。
在自学机器学习或者是深度学习的过程中，有的时候总想把执行过程或者执行结果显示出来，所以就想到了动画。好在用 Python 实现动画有许多中方式，而大家熟知的 Matplotlib 库就可以实现。
上一章的结束让我们陷入了困境。虽然我们能够将深度学习项目的机制放置好，但实际上没有任何结果是有用的；网络只是将一切都分类为非结节！更糟糕的是，结果表面看起来很好，因为我们正在查看训练和验证集中被正确分类的整体百分比。由于我们的数据严重倾向于负样本，盲目地将一切都视为负面是我们的模型快速得分的一种简单而快速的方法。太糟糕了，这样做基本上使模型无用！
在读技术博客的过程中，我们会发现那些能够把知识、成果讲透的博主很多都会做动态图表。他们的图是怎么做的？难度大吗？这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。
摘要：确保语言模型的输出与人类偏好相一致，对于保证有用、安全和愉快的用户体验至关重要。因此，近来人们对人类对齐问题进行了广泛研究，并出现了一些方法，如人类反馈强化学习（RLHF）、直接策略优化（DPO）和序列似然校准（SLiC）。在本文中，我们有两方面的贡献。首先，我们展示了最近出现的两种配准方法，即身份策略优化（IPO）和纳什镜像下降（Nash-MD）之间的等价性。其次，我们引入了 IPO 的概括，命名为 IPO-MD，它利用了 Nash-MD 提出的正则化采样方法。这种等价性乍看起来可能令人惊讶，因为 IPO 是一种离线方法，而 Nash-MD 是一种使用偏好模型的在线方法。然而，如果我们考虑 IPO 的在线版本，即两代人都由在线策略采样并由训练有素的偏好模型注释，就可以证明这种等价性。利用这样的数据流优化 IPO 损失，就等同于通过自我博弈找到偏好模型的纳什均衡。基于这种等效性，我们引入了 IPO-MD 算法，该算法与一般的纳什-MD 算法类似，使用混合策略（介于在线策略和参考策略之间）生成数据。我们将在线 IPO 和 IPO-MD 与现有偏好数据损失的不同在线版本（如 DPO 和 SLiC）在总结任务上进行了比较。
今天给大家介绍由美国斯坦福大学计算机科学系Jure Leskoveck课题组在《Nature methods》上发表了一篇名为“MARS: discovering novel cell types across heterogeneous single-cell experiments”的文章。文中提出了用于识别和注释已知的以及新的细胞类型的元学习方法MARS,MARS通过跨多个数据集传输潜在细胞表示，克服了细胞类型的异质性。使用深度学习来学习细胞嵌入功能以及细胞嵌入空间中的一组地标。该方法具有发现以前从未见过的细胞类型并注释尚未注释的实验的独特能力。将MARS应用于大型小鼠细胞图集，并展示了其准确识别以前从未见过的细胞类型的能力。此外，MARS通过概率性地在嵌入空间中定义细胞类型，自动为新的细胞类型生成可解释的名称。
Sequential regulatory activity prediction across chromosomes with convolutional neural networks 基于卷积神经网络的染色体序列调控活动预测
我们已经分三期关于CVPR 2018（计算机视觉和模式识别）会议：第一部分专门讨论计算机视觉的GAN，第二部分涉及关于识别人类（姿势估计和跟踪）的论文，第三部分涉及合成数据。 今天，我们深入探讨最近一直在兴起的深度学习领域的细节：领域适应。 对于这个NeuroNugget，我很高兴为您呈现我的共同作者Anastasia Gaydashenko，他已离开Neuromation并继续加入思科...但他的研究继续存在，这就是其中之一。
摘要：大语言模型（LLM）的开发经常面临挑战，这些挑战源于强化学习与人类反馈（RLHF）框架中对人类注释者的严重依赖，或与自我指导范式相关的频繁而昂贵的外部查询。在这项工作中，我们转向了强化学习（RL）--但有一个转折。与典型的 RLHF（在指令数据训练后完善 LLM）不同，我们使用 RL 直接生成基础指令数据集，仅此数据集就足以进行微调。我们的方法 TeaMs-RL 使用一套文本操作和规则，优先考虑训练数据集的多样化。它有助于生成高质量数据，而无需过度依赖外部高级模型，从而为单一微调步骤铺平了道路，并消除了对后续 RLHF 阶段的需求。我们的研究结果凸显了我们的方法的主要优势：减少了对人工参与的需求，减少了模型查询次数（仅为WizardLM总查询次数的5.73美元/%$），同时，与强大的基线相比，LLM在制作和理解复杂指令方面的能力得到了增强，模型隐私保护也得到了大幅改善。
项目链接：http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html
摘要：与人类偏好对齐可以防止大型语言模型（LLMs）产生误导性或有毒内容，但同时需要高成本的人类反馈。假设人工标注的资源有限，可以考虑两种不同的分配方式：标注更多样化的 "指令"（PROMPTS）或更多样化的 "回应"（RESPONSES）。然而，这两种方式的影响还没有直接的比较。在这项工作中，我们首先根据样本数量控制双方的多样性，以便进行微调，这可以直接反映出它们的影响。我们发现，对于人类对齐而言，更多的response和更少的提示反而能更好地触发 LLM。此外，提示语多样性的概念可能比通常以个位数量化的回答更为复杂。因此，我们提出了一种新的提示多样性表述方式，进一步揭示了微调后 LLM 的最终性能与提示多样性呈线性相关。我们还将其用于数据增强，并通过实验展示其对不同算法的影响。
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何将数据组合，即concat、join和merge函数的使用。
其中，numpy 用来生成点数据，path 是用来生成路径，patches 通过路径连接绘制图像。
摘要：我们介绍了 ALaRM，它是第一个在人类反馈强化学习（RLHF）中模拟分层奖励的框架，旨在增强大语言模型（LLM）与人类偏好的一致性。该框架通过将整体奖励与特定方面的奖励整合在一起，解决了当前对齐方法的局限性，这些方法往往难以应对人类监督信号的不一致性和稀缺性。这种整合能更精确、更一致地指导语言模型实现预期结果，尤其是在复杂、开放的文本生成任务中。通过采用一种基于一致性过滤和组合多种奖励的方法，该框架提供了一种可靠的机制来改善模型的一致性。我们在长式问题解答和机器翻译任务中应用 gpt-3.5-turbo 进行成对比较，验证了我们的方法，并展示了与现有基线相比的改进。我们的工作强调了分层奖励建模在改进 LLM 训练过程以改善人类偏好对齐方面的有效性。
近日2019年 ACM Fellows 增选结果出炉之后，备受人们关注，其中除谢源、周礼栋、陈熙霖等业界和学术界著名学者外，目前在悉尼大学任教、且担任优必选科技人工智能首席科学家的陶大程教授也是人们瞩目的焦点。
经过几个月的测试GitHub Copilot终于开始收费了，每月10美元到底值不值呢，我想通过本篇文章作为例子来演示如何将Copilot用于探索性分析。希望这篇文章能成为一些新初学者的指南，因为在我看来 Copilot的确让编程体验更好!最后我也会写一些我的看法，至于买还是不买还是要看你的选择
为了保证较高的精度，大部分的科学运算都是采用浮点型进行计算，常见的是32位浮点型和64位浮点型，即float32和double64。然而推理没有反向传播，网络中存在很多不重要的参数，或者并不需要太细的精度来表示它们。
今天我们将学习如何使用Matplotlib绘制实时数据图表。我们将学习如何监控不断更新的CSV文件，并在该文件进入时绘制该CSV文件中的值。这对于绘制来自API或传感器或任何其他频繁来源的数据非常有用。让我们开始吧...
对齐相似细胞类型的细胞，这样就不会因为样本、条件、模式或批次之间的差异而在后续分析中进行聚类。
对两个或两个以上单细胞数据集的整合分析提出了独特的挑战。特别是，在标准工作流下，识别存在于多个数据集中的基因可能存在问题。Seurat v4 包括一组方法，以匹配（或"对齐"）跨数据集共同的基因。这些方法首先识别处于匹配生物状态的交叉数据集对（"锚点"），既可用于纠正数据集之间的技术差异（即批次效应校正），又可用于对整个实验条件进行比较scRNA-seq分析。
机器之心报道 编辑：陈萍 包含 1.3 亿个突触、数万个神经元、1.4 PB 的人类脑组织小样本渲染图，谷歌和哈佛研究团队发布了一份迄今最大的「H01」人脑成像数据集。 2020 年 1 月，谷歌推出了果蝇的半脑连接体，这个在线数据库提供了果蝇半脑的形态结构和突触联系。这个数据库及其配套的可视化工具果蝇大脑中神经回路的研究和理解方式。虽然果蝇的大脑很小，可以使用现代映射技术获得相对完整的图谱，但获得的洞见对于理解神经科学中最有趣的对象——人类大脑还远远不够。 这个新的「连接体」描绘了果蝇大脑中大约 250
在您选择和准备数据进行建模之前，您需要事先了解一些基础内容。
简单来讲，人脸识别这个问题，就是给定两个人脸，然后判定他们是不是同一个人，这是它最原始的定义。它有很多应用场景，比如银行柜台、海关、手机解锁、酒店入住、网吧认证，会查身份证跟你是不是同一个人。
有些算法比其他算法更复杂，所以从一些简单的算法开始，从一些非常简单的算法开始，比如单层感知器。
今天分享一下如何让可视化秀起来：用 Python 和 matplotlib 制作 GIF 图表。
恶劣的天气条件，如雾霾和雨水，会破坏捕获图像的质量，导致训练在干净图像上的检测网络在这些图像上表现不佳。为了解决这一问题，我们提出了一种无监督的基于先验的领域对抗目标检测框架，使检测器适应于雾蒙蒙和多雨的条件。基于这些因素，我们利用利用图像形成原理获得的特定天气的先验知识来定义一个新的先验-对抗性损失。用于训练适应过程的前对抗性损失旨在减少特征中与天气相关的信息，从而减轻天气对检测性能的影响。此外，我们在目标检测管道中引入了一组残差特征恢复块来消除特征空间的扭曲，从而得到进一步的改进。针对不同情况(如霾、雨)，在不同数据集(雾城景观、雨城景观、RTTS和UFDD)上进行的评估显示了所提方法的有效性。
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