我想画出每个虹膜类的最佳匹配线,每个特征直方图图。我尝试了这些例子中的解决方案:和,但是没有得到我想要的结果。
这就是现在柱状图的样子,以及我想让它们看起来的样子,但是每个类都有一条最适合的线条。
这是我用来实现这个目标的代码。
def load_data(path):
data = pd.read_csv(path, sep=',')
return data
#the reason I have imported it like this is because I needed it on this form for something else.
我有一个二维数字阵列的音频谱图,我想把它保存为图像。
我用库来获取光谱。我也可以用librosa.display.specshow()函数绘制它。如下所示,有许多不同的缩放类型。
import PIL
import librosa
import librosa.display
def display_spectrogram(spectrum, sampling_rate):
"""
Frequency types:
‘linear’, ‘fft’, ‘hz’ : frequency range is determined by the FFT
我想有两个直方图出现在同一个图(不同的颜色,可能是不同的阿尔法)。我试过了
import random
x = pd.DataFrame([random.gauss(3,1) for _ in range(400)])
y = pd.DataFrame([random.gauss(4,2) for _ in range(400)])
x.hist( alpha=0.5, label='x')
y.hist(alpha=0.5, label='y')
x.plot(kind='kde', style='k--')
y.plot(
我试图根据其对目标变量的kde分布来确定一个特性是否重要。我知道如何绘制kde图,并在看完这些图后猜测,但是是否有更正式的方法这样做呢?例如,我们能计算出两条曲线之间不重叠区域的面积吗?
当我搜索两条曲线之间的区域时,有很多链接,但没有一个能解决我的确切问题。
注:
这个情节的主要目的是找出这个特性是否重要。所以,如果我遗漏了任何隐藏的概念,请给我进一步的建议。
我要做的是设置一些阈值,比如0.2,如果是non-overlapping area > 0.2,那么断言特性是重要的,否则就不重要了。
MWE:
import numpy as np
import pandas as pd
im
我知道我可以用:
S = pymc.MCMC(model1)
from pymc import Matplot as mcplt
mcplt.plot(S)
这将给我一个有三幅图的数字,但我想要的只是柱状图中的一幅图。然后,我要对直方图进行规范化,然后绘制一条平滑的分布曲线,而不是直方图的条形图。有人能帮我编写这个代码吗?这样我就可以得到发行版的最后一幅图了吗?
我想对我的Skylake (i5-6500) CPU上的一个加载项所需的时间进行基准测试。对于我来说,C已经足够低了,所以我编写了以下代码:
// Initializing stuffs
int a = rand();
int b = rand();
const unsigned long loop_count = 1000000000;
unsigned int ignored; // used for __rdtscp
// Warming up whatever needs to be warmed up
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
我试图绘制一个线条图,它显示数据集中每个时间点的平均值(假设您每天观察100个数据点,并绘制每一天的平均值)--这部分很简单。
我无法理解的是,如何将观测值的分布添加为每个时间步骤的垂直直方图。因为这可能有点难以描述,所以我绘制了一张期望输出的支持级别的油漆图:
#Data is in x, rows are observations, columns are timesteps
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.rand(100,10) + np.arange(0,10)/100
plt