可能是由于以下原因之一:
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## 绘图 c = LineChart() # 设置图标类型:LineChart 连线图 AreaChart 面积图 c.title = 'CPU利用率' # 设置生成图的报告名称 c.style = 10 # 设置图例样式 c.y_axis.title = '百分比' # 设置 Y 轴名称 c.x_axis.title = '时间' # 设置 X 轴名称 c.y_axis.scaling.min = 0 # 设置y轴坐标最的小值 c.y_axis.majorUnit = 10 # 设置主y轴坐标,两个“坐标刻度”直接的间隔 c.y_axis.scaling.max = 100 # 设置主y轴坐标的最大值 # 设置 data引用数据源:第2列到第列(包括第2,10列),第1行到第30行,包括第1, 30行 data = Reference(sheet, min_col=2, max_col=10, min_row=1, max_row=30) c.add_data(data, titles_from_data=True) # 设置x轴 坐标值,即轴标签(Label)(从第3列,第2行(包括第2行)开始取数据直到第30行(包括30行)) x_labels = Reference(sheet, min_col=1, min_row=2, max_row=30) c.set_categories(x_labels) c.width = 18 # 设置图表的宽度 单位 cm c.height = 8 # 设置图表的高度 单位 cm # 设置插入图表位置 cell = "A10" sheet.add_chart(c, cell) # 绘制双y坐标轴图表 sheet = work_book['DEV'] c1 = AreaChart() # 面积图 c1.title = '磁盘活动统计报告' c1.style = 10 # 10 13 11 c1.y_axis.title = '平均时长(毫秒)' c1.x_axis.title = '时间' c1.y_axis.majorGridlines = None first_row = [] # 存储第一行记录 # 获取第一行记录 for row in sheet.rows: for cell in row: first_row.append(cell.value) break # 拼接系列的方式 target_columns = ['await', 'svctm'] for target_column in target_columns: index = first_row.index(target_column) ref_obj = Reference(sheet, min_col=index + 1, min_row=2, max_row=300) series_obj = Series(ref_obj, title=target_column) c1.append(series_obj) x_labels = Reference(sheet, min_col=1, min_row=2, max_row=300) c1.set_categories(x_labels) c1.width = 18 c1.height = 8 c2 = LineChart() c2.y_axis.title = '磁盘利用率' c2.y_axis.scaling.min = 0 # 设置y轴坐标最的小值 #c2.y_axis.majorUnit = 5 # 设置主y轴坐标的坐标单位 c2.y_axis.scaling.max = 100 # 设置主y轴坐标的最大值 ref_obj = Reference(sheet, min_col=8, min_row=2, max_row=300) series_obj = Series(ref_obj, title='%util') c2.append(series_obj) s = c2.series[0] # 获取添加第一个系列 # 设置线条填充颜色,也是图例的颜色 s.graphicalProperties.line.solidFill = "DEB887" # 设置线形 可选值如下: # ['solid', 'dot', 'dash', 'lgDash', 'dashDo
选择数据单元格区域A1:B17,单击功能区“插入”选项卡“图表”组中的“散点图”,得到原始图表如下图3所示。
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
实际上,标准的Python中,用列表保存数组的值。由于列表中的元素是任意的对象,所以列表中list保存的是对象的指针。虽然在Python编程中隐去了指针的概念, 但是数组有指针,Python的列表list其实就是数组。这样如果我们要保存一个简单的数组 [0,1,2],就需要有3个指针和3个整数对象,这样对于Python来说是非常不经济 的,浪费了内存和计算时间。
这次发表的是前几个月搞定的一个自定义控件,那时自己在写一个小的查看天气的软件,在这过程中就涉及了显示天气变化的折线图,一开始想用一些画图框架来解决问题,不过考虑到就只用到LineChart折线图这一个控件就要导一个库有点太浪费了,所以就自己自定义简易版LineChart算了。好了不说闲话老规矩,先发张效果图先:
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中,我们将学习张量的Reduction 运算。
但那个是静态的,除非一切都能按照图中计划的进行,否则计划图并不实用,只能在项目开始阶段用来做计划。
MPAndroidChart是一款基于Android的开源图表库,MPAndroidChart不仅可以在Android设备上绘制各种统计图表,而且可以对图表进行拖动和缩放操作,应用起来非常灵活。MPAndroidChart显得更为轻巧和简单,拥有常用的图表类型:线型图、饼图、柱状图和散点图。
如果你是因为我的标题党而点开了文章,那下面的介绍,绝对不会让你失望。只要你会复制粘贴,令人眼前一亮的创意图表你也能制作出来!
开始使用Octave Octave是一个开源的科学计算以及数值分析的工具,在一定程度上,它与MATLAB语法兼容。 那位要问了:为什么不直接用MATLAB呢?因为MATLAB贵啊! 数值计算 计算数值很简单,只需要输入需要的表达式就可以了: >> 5 + 5 ans = 10 >> 5 / 2 ans = 2.5000 或者调用一些函数: >> 2^2 ans = 4 >> sqrt (4) ans = 2 敲入变量名即可查看变量的值。首先创建两个变量: >> v = 1 + 3; >> x = v
若无特殊说明,所推送问答均来自于MATLAB Answers、Stack Overflow、matlab中文论坛、matlab中国论坛、matlab技术论坛、小木虫、CSDN以及百度贴吧等,不再作专门的参考资料来源声明。
D3和Kendo UI只是在web应用程序中创建图表的两种方式,选项范围从简单地在屏幕上绘制图形到使用复杂的图表组件。D3和Kendo UI都很受欢迎,两者都能完成工作。然而,相似之处到此为止,这两种方法代表了非常不同的方法,具有非常不同的特性。
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Android动画分为视图动画(View Animation)和属性动画(Property Animation),视图动画分为补间动画(Tween Animation)和逐帧动画(Frame Animation)。本次主要讲解Android 视图动画的使用。
它不仅是Python中使用最多的第三方库,而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。它所提供的数据结构比Python自身的“更高级、更高效”,可以这么说,NumPy所提供的数据结构是Python数据分析的基础。
本文主要介绍tf.argmax,tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum(),tf.equal()的使用 1 tf.argmax()简介 tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。 tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的
原标题:Neural Network Batch Processing - Pass Image Batch To PyTorch CNN
则可以画出多重线。另一种画法是利用hold命令。在已经画好的图形上,若设置hold on,MATLA将把新的plot命令产生的图形画在原来的图形上。而命令hold off 将结束这个过程。例如:
sklearn(scikit-learn)是一个非常优秀的Python库,它封装了机器学习中常用的算法,包括监督学习、非监督学习等。它有以下几个特点:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 找到函数f(x)在区间self.x_bounder上的最大值 def f(x): return np.sin(x) + np.cos(x) class GeneticAlgorithm(object): """遗传算法. Parameters: ----------- cross_rate: float 交配的可能性大小. mut
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