使用 matplotlib 绘制多彩的曲线 源码及参考链接 效果图 [multicolors_line.png] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot...as plt from matplotlib.collections import LineCollection from matplotlib.colors import ListedColormap...""" 这里的目的是在两个点之间创建一个“小段”，每个段需要两个点. np.concatenate() 用于将两个数组在指定的轴上进行合并（串联起来） """ points = np.array([...) lc.set_linewidth(2) line = axs[1].add_collection(lc) fig.colorbar(line, ax=axs[1]) plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下...LineCollection 大概是一个“线段集合”的类 matplotlib.collections.LineCollection(segments, *args, zorder=2, **kwargs
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...matplotlib.dates as mdates fig, ax = plt.subplots() """生成数据""" beginDate = '2012-01-01' endDate =...（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下，具体参数或用法可以点击查看。...matplotlib.dates.datestr2num() 将日期转化为天数差 numpy.datetime64() 将数字（天数差）转为日期对象 numpy.datetime64 matplotlib.dates.MonthLocator...() 配合设置日期刻度间隔 matplotlib.dates.DateFormatter() 设置日期显示格式 fig.autofmt_xdate() 自动调整坐标轴，未调用字符串会重叠在一起 [未调整字符串
&esp; 当然是考虑用matplotlib了， 导入相关的库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy import matplotlib.colors...as colors import matplotlib.cm as cmx 后面两个主要是用于处理颜色的。...最后在绘图的时候，根据索引获得相应的颜色就可以了。 结果如下： ? 补充知识：Python包matplotlib绘图–如何标注某点–附代码 ?...'Package B') plt.xlim(-0.5, 20) plt.ylim(-0.5, 20) plt.legend() fig01 = plt.figure() plt.show() 以上这篇使用...Matplotlib绘制不同颜色的带箭头的线实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
如何在我的图中添加网格线？ 本文收集了有关如何自定义Matplotlib图的常见问题和答案。这可以作为快速进行Matplotlib绘图的一个很好的速查表，而不是Matplotlib库的完整介绍。...本文介绍的主题包括图和图的属性，坐标轴，图例，注释和保存图。 开始 首先，请确保导入matplotlib。...%matplotlib inline 还有，如果你不希望这个烦人的消息出现，只需在你的代码后添加一个分号...子图是一个图中一组较小的坐标轴。下面是2 x 2形式的四个子图的示例。 ? 这些子图是使用下面的代码创建的。我们调用plt.subplot并指定三个数字。它们指的你需要的行数，列数和子图号。...我们可以创建注释并指定其要注释的xy参数的坐标。xytext定义标签的坐标。如果我们还想要箭头，我们将需要使用arrowprops来显示箭头。
任务描述： 使用pandas的DataFrame对象绘制饼状图，每列数据分别创建单独的轴域，然后使用matplotlib对已绘制的图形进行设置，设置饼状图中扇形外侧的文本标签，设置图例位置。
1 模块安装 先安装matplotlib： pip install matplotlib 安装numpy模块，安装matplotlib时候就已经安装这个依赖了，所以不用装了，当然也可以独立安装： 图片...安装pandas： pip install numpy 2 实现思路 数据存放在excel中，对指定数据进行分析，所以需要用到pandas； 对指定数据分析后绘制饼形图，需要用到Matplotlib模块的...36.19 贵州省 user047 159.9 福建省 user048 49.9 四川省 user049 45.6 广东省 user050 149.8 广东省 3 pie()函数说明 实现这个功能，主要使用了...matplotlib 中 pyplot里的pie()函数； pie()函数部分源码： Autogenerated by boilerplate.py....模块的pie()函数绘制饼形图 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt class TestPie(): def
参考代码： 运行结果：
佐治亚理工学院、康奈尔大学和肯塔基大学合作开发了一种AI智能体，可以实时自动生成自然语言解释，以传达其行为背后的动机。...这项工作旨在让人类与AI智能体或机器人合作，确保智能体正在正确地执行任务，并且可以解释错误或错误的行为。 智能体还使用非专家能够理解的日常语言。...观众观看智能体玩视频游戏Frogger，然后根据每个人对人工智能游戏动作的描述程度，以描述AI移动的好坏对屏幕上列出的三个原理进行排序。...另一项相关研究证实，研究人员决定设计他们的AI智能体，使其能够提供两种不同类型的原理中的一种： 简洁的，专注的 整体的，全貌 在第二项研究中，参与者在观看AI玩Frogger后才获得AI生成的原理。...互动计算教授Mark Riedl表示，“对人工智能机器人的感知和偏好的理解，为我们提供了一套强大的可操作的见解，可以帮助我们设计出更好的以人为本，理性的、自主的智能体。”
然而在实际中更为普遍且环境更为复杂的多智能体环境中，依然缺乏有效的方法和架构。...本文从现有单智能体环境中处理混合动作空间问题的方法出发，考虑多智能体合作的环境，提出了两种全新的深度强化学习架构 Deep MAPQN 和 Deep MAHHQN。 二、Deep MAPQN ?...Deep MAPQN 是对 P-DQN [Xiong et al. 2018] 在多智能体环境下的自然扩展，利用 Qmix [Rashid et al., 2018] 架构实现多智能体的集中训练，分散执行架构...注意这里混合网络 hypernetwork 的输入除了全局状态外，还有每个智能体下层的连续性参数。通过： ? ? 来更新下层网络参数，这里每个智能体的 critic 都借用了全局信息来学习。...采取纯随机的策略几乎不可能完成进球或者成功地防守。我们分别对 2v1 进攻和 1v2 防守模式进行了测试，使用本文提出的模型控制一方的两名球员来合作对抗内置 AI 控制的另一方球员。 ?
效果如下图所示：我们实际上使用了 2D 来模拟 3D 效果。 应用程序启动时，默认只绘制一个立方体，因此我们在初始绘制的函数里，只执行动态绘制 X 方向的立方体这一个逻辑。...因为默认 X 方向的立方体只有1个，所以只会绘制一个立方体。 每次动态绘制 X 方向的立方体，都会首先计算 X 方向立方体初始定点的 X 和 Y 坐标。...之所以每次绘制前都会重新计算，是因为我们的应用允许用户动态添加新的立方体，即总的立方体个数会动态增加。...从左到右绘制全部立方体的逻辑是通过下图的重复执行积木完成的。在调用绘制单个立方体积木之前，确保变量 X方向动态立方体X坐标的值被正确设置。...Y 方向立方体的绘制比较简单，在第一个点的立方体绘制完毕后，回到点1，将点1的朝向调整旋转角度，然后移动斜边变量代表的步数，即到点2.
关键是，它们学会这么做完全是出于自觉，没有使用人类标注的数据集。...这和生成对抗网络使用的方法类似，但也有不同，因为 GAN 中的生成器通常是一个可以直接输出像素的神经网络。而 DeepMind 的智能体通过写图形程序与绘画环境互动，来生成图像。 ?...通过尝试生成欺骗判别器的图像，智能体学会控制笔触，并绘制适合不同数字的风格，这种技术叫作视觉程序合成（visual program syhthesis）。 DeepMind 还训练它来重现特定图像。...在训练智能体绘制名人人脸时，它能够捕捉人脸、色调、发型的主要特征，就像一个寥寥几笔绘制人像的街头画家一样。 ? 从原始感知中找到结构化表征是人类拥有且经常使用的能力。...该智能体的目标是欺骗判别器网络（分辨真实数据和渲染数据），该智能体在分布式强化学习环境中进行训练，且训练过程无需任何监督。令人惊讶的是，使用判别器的输出作为奖励信号是使智能体获得期望输出渲染的关键。
相反，我们提出了一种允许智能体自动发现其能够执行的任务范围的方法。我们使用生成器网络给智能体提出任务，然后试着实现并将其作为目标状态（goal state）。...该生成器网络使用对抗训练进行优化，以产生总是处于合适难度的智能体任务。因此，我们的方法自动生成任务，以供智能体学习。...我们表明，通过使用此框架，智能体可以高效自动地学习执行广泛的任务，而不需要任何预先的环境知识。我们的方法也可学习以稀疏奖励（sparse reward）来完成任务，而在以往这是重大的挑战。 ?...图 2：我们的方法（蓝色）和基准方法（红色）训练效率学习曲线的比较。...图中的线是观察到的特定推出，并且颜色匹配交叉是智能体在每种情况下试图达到的特定目标。在（b）中，我们通过 Goal GAN 绘制初始采样生成，采用我们的技术初始化生成器。 ?
研究人员使用 tf.keras、OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」（Asynchronous Advantage Actor Critic，A3C）算法的智能体，通过 A3C 的实现解决了...可以创建随机的智能体，该智能体可以在我们的环境中做出一些随机行为。...智能体使用价值估计（评价）来更新策略（动作）。 实现 我们首先来定义一下要使用的模型。主智能体有全局网络，每个局部的工作体在它们自己的程序中拥有该网络的的副本。我们用模型子类实例化该模型。...主智能体——主线程 我们来了解一下该操作的主体部分。主智能体有可以更新全局网络的共享优化器。该智能体实例化了每个工作智能体将要更新的全局网络以及用来更新它的优化器。...这样每个工作智能体和我们将使用的优化器就可以对其进行更新。
这种策略本身就是一种多层感知机，其并没有内部状态，所以我们相信是智能体在某些情况下会使用它们的手臂储存信息。 多参与者 Roboschool 能让你在同一环境下同时运行和训练多个智能体。...通过对多参与者的训练，你可以训练两个同样的智能体互为双方（所以智能体在和它自己玩），你也可以使用同样的算法训练两个不同的智能体，或甚至你能为智能体设置两种不同的算法。 ?...两个智能体互为对手学习玩 RoboschoolPong 多智能体设定展示了一些有趣的挑战。如果你同时训练两个玩家，你看到的学习曲线就如下图所示，该学习曲线由策略梯度法训练得出： ?...pong 的学习曲线，其中策略更新与策略梯度算法同时运行。 下面是对这一学习过程具体的解读： 智能体 1（绿色）学习到其在顶部有时能击中球，所以它就移动到顶部。...智能体 2（紫色）发现其对手在顶部，于是它将球击向底部并适应其他远处的智能体。 智能体 1 最后发现如果它向底部移去就能击中球，但现在它开始守在底部，因为智能体 2 现在经常将球击向底部。
在本篇博客中，我们将深入介绍学习曲线的概念，并使用 Scikit-Learn 中的工具绘制学习曲线。 1. 为什么需要学习曲线？...通过分析学习曲线，我们能够更好地了解模型的训练状态，并做出优化决策。 2. 如何绘制学习曲线？ Scikit-Learn 中的 learning_curve 函数可以用于绘制学习曲线。...下面是一个简单的例子： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import learning_curve...学习曲线的解读 学习曲线通常包括训练集和测试集的得分曲线，以及它们的标准差区域。...通过分析学习曲线，我们可以判断模型是否存在欠拟合或过拟合，并据此调整模型或数据。希望本篇博客对你理解和绘制学习曲线有所帮助！
今天分享一个有趣的 github 项目：https://github.com/kingser/free-python-games，通过该项目，我们只需一行代码即可玩 20 几款小游戏，下面具体来看一下。...使用 安装完成之后，我们使用命令：python -m freegames list查看一下可玩的游戏列表，如下所示： ant bagels bounce cannon connect crypto fidget...flappy guess life madlibs maze memory minesweeper pacman paint pong simonsays snake tictactoe tiles...tron 小游戏的运行(启动)使用命令：python -m freegames.游戏名，下面通过示例具体看一下。...m freegames.memory python -m freegames.pong python -m freegames.simonsays python -m freegames.tictactoe
来自Google DeepMind研究团队，设计了一个框架，使用语言作为核心推理工具，探索让智能体解决一系列基本的RL挑战。 比如，高效探索、重复使用经验数据、从观察中学习。...这项工作的目标是，研究使用基础模型，预训练的大量图像和文本数据集，以设计一个更通用和统一的RL机器人智能体。...- 把指令根植行动 LLMs提供的语言目标，然后根植到使用语言条件化策略网络的行动中。 - 收集和推断学习范式 智能体通过收集和推断范式的启发，与环境的互动中学习。...值得注意的是，智能体的学习曲线在Triple Stack任务中迅速增长，而基线智能体仍然必须得到一个单一的奖励，因为任务的稀疏性是106。...通过重用离线数据来学习任务 研究显示，研究人员绘制了智能体在环境中，需要采取多少个相互作用步骤，才能在每个新任务上达到50%的成功率，如图所示。
也就是将x的平方和x两个项分离开，然后单独给线性模型处理，求出参数，最后再组合在一起，很好理解，让我们来看一下代码 分离多项式 我们使用机器学习库的PolynomialFeatures来分离多项式 from...x拟合y，再打印模型拟合的参数，可以看到模型的两个参数分别是2.9和2左右，而我们的方程的一次参数和二次参数分别是3和2，可见效果还是很好的 把预测的结果绘制出来 model = LinearRegression...，幸运的是，我们可以通过学习曲线来判断 学习曲线介绍 学习曲线图就是以损失函数为纵坐标，数据集大小为横坐标，然后在图上画出训练集和验证集两条曲线的图，训练集就是我们用来训练模型的数据，验证集就是我们用来验证模型性能的数据集...，我们往往将数据集分成训练集与验证集 我们先定义一个学习曲线绘制函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics...欠拟合曲线 我们知道欠拟合就是模拟效果不好的情况，可以想象的到，无论在训练集还是验证集上，他的损失都会比较高 示例 我们将线性模型的学习曲线绘制出来 import numpy as np import
_plot.ValidationCurveDisplay)] 显示决策边界 使用 inspection.DecisionBoundaryDisplay 显示决策边界 如果使用 Matplotlib 来绘制...绘制学习曲线 学习曲线主要研究模型的泛化效果和训练测试数据之间的差异或偏差。...接下来，使用 model_selection.LearningCurveDisplay 绘制学习曲线，并比较了决策树分类器和梯度提升分类器在不同训练数据下的表现。...一个典型的例子是 "DecisionBoundaryDisplay"，在绘制决策边界后，还需要使用 Matplotlib 来绘制数据分布。 它们很难扩展。...本文介绍了当前版本 scikit-learn 中的各种绘图 API，利用这些 API，可以简化一些 Matplotlib 代码，缓解学习曲线，并简化模型评估过程。
其中Bagging方法与boosting方法是最为常见的两种集成方式，它们的原理图如下所示： Bagging方法的核心思想：构建多个相互独立的评估器，然后根据平均或多数表决原则来决定集成评估器的结果，...下面绘制随机森林n_estimators的学习曲线，代码如下所示： from sklearn.model_selection import cross_val_score import matplotlib.pyplot...as plt rfc_performance = [] # 存放随机森林预测结果 # 绘制随机森林中树木的数量n_estimators的学习曲线 for i in range(100):...n_estimators的学习曲线绘制。...随机森林分类模型的实例化、模型训练及决策树数量的学习曲线绘制 # 绘制随机森林模型决策树数量`n_estimator`的学习曲线 performance_score = [] # 存放不同决策树个数的模型预测性能
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