升级后Matplotlib给出错误："ValueError: s必须是标量，或与x和y大小相同“_ValueError: s必须是标量，或者与海上可视化中的x和y大小相同 - 腾讯云开发者社区

0x01 plt.lengend() 用于给图像加图例。图例是集中于地图一角或一侧的地图上各种符号和颜色所代表内容与指标的说明，有助于更好的认识地图。...x,y X和Y是长度相同的数组 s size,点的大小，标量或与数据长度相同的数组 c color,点的颜色，标量或与数据长度相同的数组 marker MarketStyle，可选，点的形状，默认'o'...scatter(x, y, 点的大小, 颜色，标记)，这是最主要的几个用法，如果括号中不写s= c=则按默认顺序，写了则按规定的来，不考虑顺序 import matplotlib.pyplot as...(X,S) plt.plot(X, C, 'go--') plt.plot(X,S, color='green', marker='o', linestyle='dashed') # 一个是fmt，一个是线属性...对于只有一张图时，也有作用，例如设置尺寸和分辨率等： # 创建一个8x6大小的figure，并设置每英寸80个像素点 plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) 0x05 plt.subplot

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tf.losses

.): 在训练过程中增加成对错误平方损失。mean_squared_error(...): 将平方和损失添加到训练过程中。...计算如下: 0.5 * x^2 if |x| d其中d是delta。...如果提供一个标量，则损失只需按给定值进行缩放。如果权值是一个大小张量[batch_size]，则通过权值向量中对应的元素重新计算批次中每个样本的总损失。...weights:可选张量，其秩要么为0，要么与标签的秩相同，并且必须对标签(即，所有尺寸必须为1，或与对应的损耗尺寸相同)。delta:浮点数，huber损失函数从二次函数变为线性函数的点。...如果还原为零，则其形状与标签相同;否则，它就是标量。

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tf.nest

如果设置为False，例如，如果对象的列表和元组具有相同的大小，则它们看起来是相同的。注意，具有相同名称和字段的namedtuple总是被认为具有相同的浅结构。...结构中的所有结构必须具有相同的特性，返回值将包含具有相同结构布局的结果。参数：func:一个可调用的函数，它接受的参数和结构一样多。...**kwargs:有效的关键字args是:check_types:如果设置为True(默认值)，结构中的迭代器类型必须相同(例如map_structure(func，[1]，(1，))，这会引发类型错误异常...返回值：一种新的结构，具有与结构相同的圆度，其值对应于func(x[0]， x[1]，…)，其中x[i]是结构[i]中对应位置的一个值。...参数：structure:嵌套结构，其结构由嵌套列表、元组和dict给出。注意:numpy数组和字符串被认为是标量。flat_sequence:要打包的扁平序列。

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机器学习之线性代数

import pyplot as plt %matplotlib inline X,Y = generatePoints(seed,num=100) ## 可视化 plt.xlim((-5,5))...(square_li) / float(n) else: raise ValueError print(calculateMSE(X,Y,m,b)) 　得到的MSE是：1.7601561403444317...其中向量Y，矩阵X和向量h分别为： ?...(1,2,'y = {m}x + {b}'.format(m=m,b=b)) plt.show() 最后得到的直线是： ?...求得的回归结果对当前数据集的MSE是： print(calculateMSE(X,Y,m,b)) # 1.3549197783872027 本篇就到这里，觉得还行记得点赞哦~~~

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tf.where

如果两者都是非零，则x和y必须具有相同的形状。如果x和y是标量，条件张量必须是标量。如果x和y是更高秩的向量，那么条件必须是大小与x的第一个维度匹配的向量，或者必须具有与x相同的形状。...如果条件是一个向量，x和y是高秩矩阵，那么它选择从x和y复制哪一行(外维)，如果条件与x和y形状相同，那么它选择从x和y复制哪一个元素。...参数:condition: bool类型的张量x: 一个张量，它的形状可能和条件相同。...如果条件为秩1,x的秩可能更高，但是它的第一个维度必须与条件的大小匹配y: 与x形状和类型相同的张量name: 操作的名称(可选)返回值:一个与x, y相同类型和形状的张量，如果它们是非零的话。...异常:ValueError: When exactly one of x or y is non-None.原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9

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数据科学 IPython 笔记本 9.7 数组上的计算：广播

广播简介回想一下，对于相同大小的数组，二元操作是逐元素执行的： import numpy as np a = np.array([0, 1, 2]) b = np.array([5, 5, 5])...a + b # array([5, 6, 7]) 广播允许在不同大小的数组上执行这类二元操作 - 例如，我们可以轻松将数组和标量相加（将其视为零维数组）： a + 5 # array([5, 6,...规则 3：如果在任何维度中，大小不一致且都不等于 1，则会引发错误。为了讲清楚这些规则，让我们详细考虑几个例子。...如果我们想要定义一个函数z = f(x, y)，广播可用于在网格中计算函数： # x 和 y 是从 0 到 5 的 50 步 x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace...(0, 5, 50)[:, np.newaxis] z = np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) 我们将使用 Matplotlib 绘制这个二维数组

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NumPy学习笔记—(23)

, 5, 5]) a + b array([5, 6, 7]) 广播机制允许这样的二元运算能够在不同尺寸和形状的数组之间进行，例如，我们可以用数组和一个标量相加（标量可以认为是一个零维数组）： a...两个数组都进行广播才能满足双方是相同的形状，最后的结果是一个二维的数组。...= X - Xmean 我们来检查一下结果的正确性，我们可以通过查看中心化后的数组在各特征上的平均值是够接近于 0 来进行判断： X_centered.mean(0) array([ 2.22044605e...如果我们希望定义一个函数，广播可以被用来计算二维平面上每个网格的数值： # x和y都是0~5范围平均分的50个点 x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace...(0, 5, 50)[:, np.newaxis] z = np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) 算出 z 后，我们使用 Matplotlib

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Basemap系列教程：绘图

contour 创建等值线图 contour(x, y, data) x 和 y 是和 data 矩阵具有相同大小的矩阵，包含地图坐标系中元素的位置 data 是包含要绘图的数据的矩阵第四个参数可以被传递...contourf 创建填充等值线图 contourf(x, y, data) x 和 y 是和 data 矩阵具有相同大小的矩阵，包含地图坐标系中元素的位置 data 是包含要绘图的数据的矩阵第四个参数可以被传递...streamplot(x, y, u, v, *args, **kwargs) x 和 y 是数组大小和 u， v 数据相同的矩阵，包含在地图坐标中元素的位置 1） matplotlib 文档中解释：...x 和 y 必须是均匀间隔的。...x 和 y 相同 streamplot 可以设置为相同的颜色，或是根据数据设置 1）如果值为标量，所有的 streamplot 都为同一种颜色（取决于colormap） 2）如果数据为和 data

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最全的NumPy教程

它描述相同类型的元素集合。可以使用基于零的索引访问集合中的项目。 ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象（称为 dtype）。...numpy.around(a,decimals) 其中： a 输入数组 NumPy - 算数运算用于执行算术运算（如add()，subtract()，multiply()和divide()）的输入数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则...示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 计算正弦曲线上点的 x 和 y 坐标 x = np.arange(0, 3 *...示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标 x = np.arange(0,...以下示例生成两组x和y数组的条形图。

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SSIM 的原理和代码实现

作者设计了三个公式定量计算这三者的相似性，公式的设计遵循三个原则：对称性：s(x,y)=s(y,x) 有界性：s(x,y)≤1 极限值唯一：s(x,y)=1 当且仅当 x = y 首先研究亮度。...需要注意的是，对一幅图而言，其亮度和对比度都是标量，而其结构显然无法用一个标量表示，而是应该用该图所有像素组成的向量来表示。...同时，研究结构相似度时，应该排除亮度和对比度的影响，即排除均值和标准差的影响。归根结底，作者研究的是归一化的两个向量：(x-μx)/σx和(y-μy)/σy之间的关系。...令C3=C2/2，c(x,y)的分子和s(x,y)的分母可以约分，最终得到 SSIM 的公式： ?...中间单纯调节亮度的图片和原图的相似性大于高斯模糊后的图，符合人类的感受我们发现单纯调节亮度后，中间的图和原图的相似度仍然是 0.99 ，而高斯模糊后的图，和原图的相似性只有 0.85，果然 MSSIM

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python中的scipy模块

导入Numpy和这些scipy模块的标准方式是：import numpy as npfrom scipy import stats # 其它子模块相同主scipy命名空间大多包含真正的numpy函数...at 0x4ad3dd0>]In [58]: plt.xlabel('Time [s]')Out[58]: In [59]: plt.ylabel...你可以在scipy.optimize中找到用来解决多维问题的相同功能的算法。----练习：曲线拟合温度数据在阿拉斯加每个月的温度上下限，从一月开始，以摄氏单位给出。...----练习：2维最小化六峰值驼背函数：f(x,y) = (4 - 2.1x^2 + \frac{x^4}{3})x^2 + xy + (4y^2 - 4)y^2有全局和多个局部最小。...p值：两个过程相同的概率。如果接近1,这两个过程是几乎完全相同的。越靠近零，两个过程越可能有不同的均值。

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如何用matlab画函数图_matlab常用画图函数

散点图（scatter()函数）： scatter(X,Y) 简单来用给出X Y的值通过函数便能在该坐标上画出一个圆圈，例如 scatter(1,2) 如果将X Y替换成长度相同的数组（长度不同自然无法一一对应...）便能够画出多组点我们可能根据实际的需要，会调整圆圈大小和颜色，那么就要在scatter()后面添加相应的变量 scatter(X,Y,S,C) S 必须为标量或长度与 X 相同的矢量。...(如果S是标量，则MATLAB绘制所有标记的大小相同。如果S是矢量，则分别对应为X、Y所确定圆的大小) C 必须为 RGB 三元数、与 X 长度相同的 M×1 矢量或 M×3 矩阵。...改变颜色和大小 plot(x1,y1,‘c’,x2,y2,‘y’) 后面加上相应的颜色变可改变曲线颜色便于区分（系统会默认蓝和红，自古红蓝出CP）同样plot(x1,y1,x2,y2,’–’,x,y3...所以可以将两个函数一起使用，即用polyfit()函数给出拟合曲线系数，再用polyval()函数计算拟合后曲线的Y值，有了X,Y我们就可以画出拟合后曲线的图像。

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Python中的曲线插值算法

(), x_arr.max(), len(x_arr)) tck = interpolate.splrep(x_arr, y_arr, s=0) ynew = interpolate.splev...(), x_arr.max(), len(x_arr)) tck, u = interpolate.splprep([x_arr, y_arr], s=0) out = interpolate.splev...= interpolate.InterpolatedUnivariateSpline(x_arr, y_arr)# ValueError: x must be strictly increasing...axs.set_title('univariate spline') 错误：ValueError: x must be strictly increasing 2.5 Rbf Interpolation...axs.set_title('linear') 3.UnivariateSpline曲线拟合采样将x和y作为曲线offset的函数分别拟合，解决了拟合函数对自变量必须严格从小到大有序的要求

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numpy.arctan详解

它是正切函数的反函数，所以如果y = tan(x)，那么x = arctan(y)。 ...参数变量名数据类型功能x数组型变量outn维数组，None，n维数组组成的元组，可选参数指定结果存储的位置。若提供此参数，其维度必须与输入数组广播后的维度一致。...若此参数为元组，其长度必须和返回值的个数保持一致。where数组型变量，可选参数True用于标记进行函数计算的位置，False用于标记此位置不进行函数计算，直接将输入值原样返回，通常用默认值即可。...如果x为标量，那么返回值也为标量。备注 arctan是一个多值函数：对于每一个x都有无穷多个z满足等式tan(z) = x。本函数仅返回实部落到闭区间[-pi/2, pi/2]范围内的计算结果。...若x的数值类型为实数，arctan的返回值通常也为实数。对于x中不能解析为实数或者无穷大的部分，本函数将返回nan，并给出浮点错误。反正切函数也可以记作atan或tan^{-1}。

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数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

默认情况下，面积图是堆叠的。要生成堆叠面积图，每列必须全部为正值或全部为负值。当输入数据包含NaN时，它将自动由0填充。...这些可以由x和y关键字指定。...(x="a", y="b", c="c", s=50); 如果将分类列传递给c，则将生成一个离散的颜色条： df.plot.scatter(x="a", y="b", c="species", cmap...在本例中，位置由a列和b列给出，而值由z列给出。这些箱子通过NumPy的max函数进行聚合。...大多数Pandas图都使用标签和颜色参数（注意这些参数上没有“s”）。与matplotlib.pyplot一致。pie（）必须使用标签和颜色。如果要隐藏楔体标签，指定labels=None。

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5-Numpy数组广播

规则3：如果尺寸在任何维度上都不相同，且都不等于1，则会引发错误。..., 3) 根据规则2，我们将每个升级，以匹配另一个数组的相应大小（都扩展成3*3的数组）： In [30]: a+b Out[30]: array([[0, 1, 2], [1, 2...绘制二维函数广播非常有用的一个地方是基于二维函数显示图像。如果我们要定义一个函数z= f（x，y），可以使用广播来计算整个网格中的函数这里我们用py代码执行 #!...”中进行全面讨论）： import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,5,50) y=np.linspace(0,5,50)[:,np.newaxis]...z=np.sin(x)**2 + np.cos(6+y*x)*np.cos(x) plt.imshow(z, origin='lower', extent=[0, 5, 0, 5],cmap='viridis

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Python入门教程(五):Numpy计算之广播

广播(broadcasting)是通用函数另一个非常有用的功能，它能够操纵不同大小和形状的数组，这就是我们所说的广播。...01 广播简介对于同样大小的数组，二元运算符是对相应元素逐个计算，如例1所示。广播允许这些二元运算符可以用于不同大小的数组。...(可以认为是一个零维数组)和一个数组相加。...和第一个示例相比，这里的M是转置的。...] z = np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as

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15年5700亿，双色球16227注一等奖数据中，我们发现了这些秘密

▲视频来源：飞碟说看完视频，说说很多网友自作聪明，彩票开奖是抽出现次数最少的组合。这样的想法是完全错误的。其实，每期的奖金总数是固定的，让两个人分，还是十个人分，都是一样的！...02 气泡图解读销售额的大小，与一等奖的占比率并没有关系气泡图主要用到scatter()函数，具体用法如下： scatter(x,y) 在向量 x 和 y 指定的位置创建一个包含圆形的散点图。...scatter(x,y,sz) 指定圆大小。要绘制大小相等的圆圈，请将 sz 指定为标量。要绘制大小不等的圆，请将 sz 指定为长度等于 x 和 y 的长度的向量。...特别注意的是，s离散化的方法，因为需要通过点的大小来直观感受其所表示的数值大小，利用当前点的数值减去集合中的最小值后+0.1再*1000。...但富人由于接受了更好的教育和训练，更容易通过逻辑思考来避开这些概率认知错误。对概率的估算越客观，对这种负回报率的彩票投资就越少。

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matplotlib

figsize()函数设置散点图是几×几大小的 dpi设置分辨率(像素)像素的定义：在由一个数字序列表示的图像中的一个最小单位当像素点的大小一定时，像素点约多，照片越大改变线条的颜色和粗细 plot...y must have same first dimensition,but have shapes (4,) and (6,) 意为：x和y必须参数的个数相同（个数不相同，有的只有一个坐标你怎么画点呢...的轴是图形的边界，不能够改变坐标轴而left和bottom可以改变坐标轴的位置，参数如上图所示添加图例：在plot函数中以[键-值] 的形式增加一个参数 plot(X,S,color="blue"...],[marker]) scatter参数详解： x,y:形如shape[n,]不全的数组，即添加注释点的位置 size:直接给出点的大小，标量或者形如shape[n,]的数组 color:色彩或颜色序列...，必须为非负网上的大部分解释 pyplot:方便快速绘图,matplotlib通过pyplot模块提供了与一套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象构成的复杂结构隐藏在这套API内部 2，

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OpenGL ES 着色语言

如果提供多个标量参数，则参数中必须有至少和参数中一样多的分量。...可以通过{x, y, z, w}、{r, g, b, a}、{s, t, p, q} 某一种组合访问。...常数变量是着色器中不变的值。用 const 限定符修饰。常量必须在声明时初始化。常量是只读的。和 C 和 C++ 中一样。...数组构造器中的参数数量必须等于数组的大小。...，因此预处理器在扩展不受支持是将抛出错误，如果指定了all，将总是抛出错误 enable 扩展被启用，因此拓展不受支持是预处理器将抛出警告。

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机器学习笔记之Matplotlib库legend() scatter() plot() figure() subplot()函数参数解释

tf.losses

tf.nest

机器学习之线性代数

tf.where

数据科学 IPython 笔记本 9.7 数组上的计算：广播

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matplotlib

OpenGL ES 着色语言

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