鹅妹子嘤!斯坦福用ChatGPT打造的「AI小镇」,可以在自己的电脑上跑了,还是能定制的那种!
项目地址:https://github.com/joonspk-research/generative_agents
最近邻分类是最简单的分类方法之一。当对给定项分类时,它会找到与这个项最相似的训练数据项,并输出其标签。下面的图给出了一个示例。
作者丨莓酊 编辑丨青暮 线性代数(linear algebra)是关于向量空间和线性映射的一个数学分支。 现代线性代数的历史可以上溯到19世纪中期的英国。1843年,爱尔兰数学家哈密顿发现四元数。1844年,赫尔曼·格拉斯曼发表他的著作《线性外代数》(Die lineare Ausdehnungslehre),包括今日线性代数的一些主题。1848年,詹姆斯·西尔维斯特引入矩阵(matrix)。阿瑟·凯莱在研究线性变换时引入矩阵乘法和转置的概念。很重要的是,凯莱使用一个字母来代表一个矩阵,因此将矩阵当做了聚
振动信号降噪结果分析: 对于去噪效果好坏的评价,常用信号的信噪比(SNR)、估计信号同原信号的均方根误差(RMSE)来判断。SNR 越高则说明混在信号里的噪声越小,否则相反。RMSE的计算值越小则表示去噪效果越好。 信噪比定义:
无源雷达( passive radar),是指这种雷达没有辐射源,它是借用空间已有的电波,照射到目标所形成的回波来探测目标。
程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具,这里列举了几种大数据技术分析工具的介绍,加米谷大数据带大家一起来了解一下吧
昨晚在 Kubernetes 1.0 庆典上,我谈到了 Kubernetes 1.0 的发展历程,当时我坐在小溪对岸,而项目……
「城市黑客」建筑师、城市规划师、城市科学家,相关机构,以及有建筑、城市设计相关学科背景的从业人员、学生、爱好者。
来自普林斯顿、DeepMind 等机构的研究人员提出了一种解决方案:结合深度学习和符号回归实现这一目标。
机器之心报道 编辑:泽南 想要看到电子的固体形态,还得靠石墨烯。 电子是带有负电的亚原子粒子,是构成物质的基本粒子之一,质量极轻,自旋速度很快,通常会被束缚在原子内部,然而它也可以「形成固体」。 在完美的条件下,电子可以在某些材料内自行排列成整齐的蜂窝状图案——就像固体中的固体。物理学家们首次对这些「维格纳晶体」进行了成像。 这种晶体以匈牙利 - 美国理论物理学家、数学家,量子力学对称性理论基础奠基人尤金 · 维格纳(Eugene Wigner)的名字命名,他在 1934 年首次预测了维格纳晶体的存在。
本系列文章的主要目的在于记录本人的刷题过程,尽量在文章中展示本人所想到的答案,或者是别人的参考答案。
参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图
小提琴图(Violin Plot)是一种数据可视化工具,用于展示数据分布的密度和分布情况。它通常用于比较不同组或类别的数据分布。在Python中,我们可以使用seaborn库来轻松绘制小提琴图。本文将详细介绍如何创建小提琴图,并提供示例以帮助您更好地理解。
联合分布(Joint Distribution)图是一种查看两个或两个以上变量之间两两相互关系的可视化形式,在数据分析中经常需要用到。一幅好看的联合分布图可以使得我们的数据分析更加具有可视性,让大家眼前一亮。
今天,我想分享一种不同的方法来描绘矩阵,它不仅用于数学,也用于物理、化学和机器学习。基本想法是:一个带有实数项的 m×n 矩阵 M 可以表示从 R^n→R^m 的线性映射。这样的映射可以被描绘成具有两条边的节点。一条边表示输入空间,另一条边表示输出空间。
前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据(上篇)和手把手教你使用Python爬取西次代理数据(下篇),木有赶上车的小伙伴,可以戳进去看看。今天小编带对爬取的数据进行可视化操作,数据可视化主要利用 pyecharts 库进行操作,具体步骤如下。
今天是数据处理专题的第9篇文章,在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法,我们先把一些冷门的高级用法放一放,先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库——matplotlib。
本文介绍在Anaconda的环境中,安装Python语言中,常用的一个绘图库seaborn模块的方法。
qq图有两个作用:1、检验一组数据是否服从某一分布。2、检验两个分布是否服从同一分布。qq图全称是quantile-quantile plot,从名称中可以了解到是和分位数相关的图。由于最近在做数据分析时用到了,然而看了一些博客,要么是qq图讲解的比较详尽但是没有使用Python;要么是使用Python语言但是没有讲清楚原理。基于此,想写一篇博客尽量讲清楚原理并且用Python实现出来。
Apache Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。
数据可视化是指利用图形、表格、图表等方式将数据展示出来,使得数据更加清晰、易于理解和分析。图形绘制是数据可视化的基础,通过绘制各种图形呈现数据,可以更加直观地了解数据之间的关系和趋势。
功能活动的大脑信号在解码大脑状态(意思是区分不同的任务)和指纹(在一个大群体中识别个体)两方面都显示出了良好的结果。重要的是,这些脑信号并不能解释大脑功能发生的基础脑解剖学。最近,基于图信号处理(GSP)的结构-功能耦合研究发现,健康受试者在静息状态下平均存在从单峰向跨峰的有意义的空间梯度。在这里,我们探索了结构-功能耦合对不同大脑状态(任务)和个体受试者的特异性。我们使用了来自Human Connectome项目的100名不相关的健康受试者在休息期间和7个不同任务期间的多模态磁共振成像,并在不同的交叉验证设置下,采用支持向量机分类方法进行解码和指纹识别。我们发现,结构-功能耦合措施允许对任务解码和指纹进行准确的分类。特别地,指纹识别的关键信息被发现在功能信号中更自由的部分,其贡献显著地局限于额顶叶网络。此外,功能信号的自由部分与认知特征表现出较强的相关性,通过偏最小二乘分析证实了其与指纹的相关性。通过引入基于GSP的信号滤波和FC分解的新视角,这些结果表明,脑结构-功能耦合提供了一种新的认知信号和休息和任务期间的个体大脑组织特征。此外,它们为阐明结构连接组的低和高空间频率的作用提供了见解,导致对结构连接组图谱中表征个体的关键结构-功能信息的新理解。
Seaborn 是 Python 中一个非常受用户欢迎的可视化库。Seaborn 在 Matplotlib 的基础上进行了更加高级的封装,用户能够使用极少的代码绘制出拥有丰富统计信息的科研论文配图。Seaborn 基于 Matplotlib,Matplotlib 中大多数绘图函数的参数都可在 Seaborn 绘图函数中使用,对 Python 的其他库(比如 Numpy/Pandas/Scipy)有很好的支持。
数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率,并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。
在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中,我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析,那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析,也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包:ggplot2
对于定量数据,要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值,可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析;对于定性数据,可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。
参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制条形图
在新增我们的统计可视化课程的时候,发现了贝叶斯分析,且其可视化结果也是应用非常广泛,本期推文就给大家简单介绍下Python和R语言中用于贝叶斯模型分析的好用的工具。
Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt.
專 欄 ❈Pytlab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈— 前言 并行计算是使用并行计算机来减少单个计算问题所需要的时间,我们可以通过利用编程语言显
导读:Python中常会用到一些专门的库,如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。数据处理常用到NumPy、SciPy和Pandas,数据分析常用到Pandas和Scikit-Learn,数据可视化常用到Matplotlib,而对大规模数据进行分布式挖掘时则可以使用Pyspark来调用Spark集群的资源。
conda: data science package & environment manager
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前,我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息,并把这些特征转换成特征矩阵的数值,这也就是机器学习实践中的重要步骤之一,特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
今天这篇推文小编给大家介绍一些QQ图(Quantile-Quantile Plots) 的绘制方法,主要内容如下:
上回书说道:二项分布和泊松分布的关系,咱们知道,当n很大p很小的时候,二项分布可以使用泊松分布近似求解,那么咱们今天呢,主要研究二项分布和正态分布之间的“爱恨情仇”,正式开始之前,咱们先回顾先讲一下昨天讲到的二项分布,然后讲解什么是正态分布,如何通过python代码实现图形绘制,接着,咱们讲解一下二项分布转换正态分布求解的条件,通过python来看一下,为什么二项分布在某种条件下是可以转换成正态分布近似求解。
在进行数据可视化的时候,通常可以通过散点图比较直观的查看数据的分布情况。但是当数据量大且分布比较集中的时候就没那么容易确定数据的分布了,这时候可以通过绘制密度或是热力图直观获取数据分布情况。
前期,分别对python数据分析三剑客进行了逐一详细入门介绍,今天推出系列第4篇教程:seaborn。这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库,相比之下,绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。
matplotlib是python最常见的绘图包,强大之处不言而喻。然而在数据科学领域,可视化库-Seaborn也是重量级的存在。
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库,它提供了高层次的API,可以帮助用户创建美观、具有吸引力的统计图形。作为Python数据分析领域中常用的可视化工具之一,Seaborn广泛应用于数据探索、模型评估、可视化报告等方面。本文将详细介绍Seaborn库的特点、常见功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
昨天给大家推荐了Python语言绘制散点密度图的可视化工具-mpl-scatter-density,很多同学都表示使用起来非常方便。但是也有同学一直使用R语言进行可视化绘图,所以今天这篇推文就给大家推荐R语言快速绘制散点密度图的方法。
1、调用scatter()函数,调用scatter()从给出的一堆随机点(包括x,y坐标)中绘制散点图。它可以单独控制每个散点与数据的匹配,使每个散点具有不同的属性。
本文用Python统计模拟的方法,介绍四种常用的统计分布,包括离散分布:二项分布和泊松分布,以及连续分布(指数分布、正态分布),最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。
在我行走江湖的行囊中,有两件利器,tableau与matplotlib,它们足以让我应对各种数据可视化的较量。tableau,乃是BI领域的名门正派,其可视化之术,与PowerBI不相上下。matplotlib,则是Python江湖中的一位侠客,以编程之力,绘制图表,既精妙又实用。
Matplotlib 是第一个Python数据可视化库,是python社区中使用最广泛的绘图库。其设计风格非常类似于1980年代开发的专有编程语言MATLAB,它提供了与MATLAB命令相似的API,常见包如 pandas 和 Seaborn 都会调用matplotlib。
上篇推文我们介绍了使用Python-pykrige包实现了克里金(Kriging)插值计算及对应的可视化结果绘制,详细内容点击下方链接:Python-pykrige包-克里金(Kriging)插值计算及可视化绘制,相信你也感受到了Python的简单方便性。本期推文,我们就推出使用R-gstat包实现克里金(Kriging)插值的计算及对应结果的可视化绘制,主要知识点如下:
Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。
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