引言 在进行数据分析时，免不了对结果进行可视化。那么，什么样的图形才最适合自己的数据呢？...加载数据集 使用 ggplot2 包中自带数据集作为示例数据集。...library(ggplot2) library(plotrix) data("midwest", package = "ggplot2") #加载数据集 midwest 数据集 全局主题设置 全局配色...下面是一个使用 AirPassengers 和 nottem 数据集绘制的例子。...title="Seasonal plot: Air temperatures at Nottingham Castle") nottem 数据集的季节图 AirPassengers 数据集 # 绘图
导语 GUIDE ╲ ggfortify作为ggplot2的补充包，不仅可以应用于时序分析领域，还能应用于各种统计分析领域。...接下来小编将给大家介绍如何通过ggfortify和ggplot2进行主成分分析和时序分析等多种图片的可视化！...R包的使用 01 时序分析可视化 使用AirPassengers数据集绘制基本时序分析图片 #AirPassengers数据集 autoplot(AirPassengers) 使用 ts.colour...(breakpoints(Nile ~ 1)) 多变量的时序分析： BiocManager::install("vars") library(vars) data(Canada)## Canada数据集...autoplot(Canada, facets = FALSE)#fig.3 fig.1 fig.2 fig.3 02 主成分分析 首先绘制最基本的图形（使用iris数据集）： df <- iris
（喜欢爬山和烧烤 ） ggfortify 是一个简单易用的R软件包，它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化，这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程，不用对结果进行任何处理就能以...加载好 ggfortify 包之后, 你可以对stats::prcomp 和 stats::princomp 对象使用 ggplot2::autoplot。...你也可以使用 ggfortify 来对他们的结果进行可视化。...iris 数据来说，不同的类之间的关系很显然不是简单的线性，这种情况下非线性的klfda 影响可能太强大而影响了可视化的效果，在使用前请充分理解每个算法的意义以及效果。...ts对象 library(ggfortify) autoplot(AirPassengers) 可以使用 ts.colour 和 ts.linetype 来改变线的颜色和形状。
（喜欢爬山和烧烤 ） ggfortify 是一个简单易用的R软件包，它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化，这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程，不用对结果进行任何处理就能以...ggplot 的风格画出好看的图，大大地提高了工作的效率。...加载好 ggfortify 包之后, 你可以对stats::prcomp 和 stats::princomp 对象使用 ggplot2::autoplot。...你也可以使用 ggfortify 来对他们的结果进行可视化。...注意 对 iris 数据来说，不同的类之间的关系很显然不是简单的线性，这种情况下非线性的klfda 影响可能太强大而影响了可视化的效果，在使用前请充分理解每个算法的意义以及效果。
许多 R 包中含有数据集，可以通过data函数查看或加载这些数据集，通过?获得数据集的帮助文档。...基本数据集 基本包 datasets含有 100 多个数据集（R version 4.2.0），涉及医学、自然、社会学等各个领域。...iris 其他包的数据集 使用其他包的数据集，需要先加载包，再加载数据集。...但是有些包library后数据集还不可用，则需要用data函数显式加载。...最后总结 data(package = "package_name")，查看 R 包里有哪些数据集 data(dataset_name)，加载数据集 ?dataset_name，查看数据集的帮助文档
2.具体实现 （1）方法一 ①利用slearn库中的load_iris()导入iris数据集 ②使用train_test_split()对数据集进行划分 ③KNeighborsClassifier...(X_test,y_test))) （2）方法二 ①使用读取文件的方式，使用open、以及csv中的相关方法载入数据 ②输入测试集和训练集的比率，对载入的数据使用shuffle()打乱后，计算训练集及测试集个数对特征值数据和对应的标签数据进行分割...③将分割后的数据，计算测试集数据与每一个训练集的距离，使用norm()函数直接求二范数，或者载入数据使用np.sqrt(sum((test – train) ** 2))求得距离，使用argsort()...(data_size): """ 该函数使用shuffle()打乱一个包含从0到数据集大小的整数列表。...因此每次运行程序划分不同，导致结果不同 改进： 可使用random设置随机种子，随机一个包含从0到数据集大小的整数列表，保证每次的划分结果相同。
示例1：AirPassengers数据集 对于AirPassengers数据集，我们指定数据是乘法的并获得以下分解： plot(decompose(AirPassengers, type = "multiplicative...差分的影响 以下示例演示了差异对AirPassengers数据集的影响： ? 虽然第一个图表显示数据显然是非静止的，但第二个图表明差异时间序列是相当静止的。 其中当前估计值取决于先前测量值的残差。...使用该predict功能，我们可以通过以下方式预测和可视化结果： ## ## Attaching package: 'ggplot2'## The following object is masked...) 用于非平稳数据的ARIMA模型 为了演示ARIMA模型对非平稳数据的使用，我们将使用数据集astsa。...关于空气质量数据集的ARIMAX 为了展示ARIMAX模型的使用，我们将使用臭氧数据集 。 让我们加载臭氧数据集并将其划分为测试和训练集。请注意，我们已确保训练和测试数据包含连续的时间测量。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 自行车共享系统是传统自行车的新一代租赁方式，从会员资格，租赁和返还的整个过程已实现自动化。...如今，由于它们在交通，环境和健康问题中的重要作用，人们对这些系统引起了极大的兴趣。除了自行车共享系统在现实世界中的有趣应用之外，这些系统生成的数据的特性使它们对研究具有吸引力。...因此，期望通过监视这些数据可以检测到城市中的大多数重要事件。...数据集中包括了美国共享单车公司Capital Bikeshare在华盛顿地区2011年和2012年的使用量历史记录，以及每天对应的天气信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 http://capitalbikeshare.com/system-data 5.
对DBpedia各子数据集特点分析 数据地址见DBPedia官网。 Mainly From DataSet 3.0 ，一般同样的数据集，版本越新，size越大。...以下数据集同样猜测为单一谓语： Titles ( preview ) From Extended Abstracts ( preview
[PyTorch小试牛刀]实战四·CNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 5 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示...0.89 0.885 0.892 0.899 0.895 0.892 0.869 0.898 0.871 结果分析 我笔记本配置为CPU i5 8250u GPU MX150 2G内存 经过测试，使用...GPU运算CNN速率大概是CPU的12~15倍（23/1.75），推荐大家使用GPU运算，显著提升效率。
[PyTorch小试牛刀]实战三·DNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 10 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示...0.881 0.859 结果分析 我笔记本配置为CPU i5 8250u GPU MX150 2G内存 使用CPU训练时，每100步，2.2秒左右 使用GPU训练时，每100步，1.4秒左右 提升了将近...2倍， 经过测试，使用GPU运算DNN速率大概是CPU的1.5倍，在简单的网络中GPU效率不明显，在RNN与CNN中有超过十倍的提升。
[PyTorch小试牛刀]实战五·RNN(LSTM)实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 5 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示...t.nn.Sequential( t.nn.LSTM( # LSTM 效果要比 nn.RNN() 好多了 input_size=28, # 图片每行的数据像素点...CPU训练时，每100步，58秒左右 使用GPU训练时，每100步，3.3秒左右 提升了将近20倍， 经过测试，使用GPU运算RNN速率大概是CPU的15~20倍，推荐大家使用GPU运算，就算GPU
NWPU VHR-10目标检测数据集中的ground truth，统一为256x256有时候在使用的时候很不方便，因此需要将宽和高指定为真实的宽和高，python的源代码如下，from xml.etree.ElementTree
前言 从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列（series）中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...如果我们想把数据按科目进行分组
但是，基于DBLP数据集这些基本的元素，可以挖掘、利用的也是很多。例如官网给出的统计信息，就能引申出很多东西。...13K dblp.xml.gz 2017-11-10 20:26 393M XML下载链接 http://dblp.uni-trier.de/xml/ dblp原始数据集示例...acta20.html#Simon83 https://doi.org/10.1007/BF01257084 dblp数据集建表语句...self.journal = "" self.number = "" self.url = "" self.ee = "" # 元素开始事件处理,对每个顶级标签内数据的解析都会重复的调用此方法...dblp_result.txt','w+') parser.parse("I:\\ABC000000000000\\Dblp\\simple\\dblp.xml") ww.close() 对于dblp数据的使用
，数据集详细描述，评价准则以及具体使用案例。...本文对KITTI数据集提供一个较为详细全面的介绍，重点关注利用KITTI数据集进行各项研究与实验。...整个数据集由389对立体图像和光流图，39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成[1] ，以10Hz的频率采样及同步。...Mapping文件夹中的文件记录训练集到原始数据集的映射，从而开发者能够同时使用激光雷达点云，gps数据，右边彩色摄像机数据以及灰度摄像机图像等多模态数据。...数据使用实践 KITTI数据集的标注信息更加丰富，在实际使用中可能只需要一部分字段，或者需要转换成其他数据集的格式。
前言 最近在学习Keras，要使用到LeCun大神的MNIST手写数字数据集，直接从官网上下载了4个压缩包： ?...MNIST数据集 解压后发现里面每个压缩包里有一个idx-ubyte文件，没有图片文件在里面。回去仔细看了一下官网后发现原来这是IDX文件格式，是一种用来存储向量与多维度矩阵的文件格式。...解析脚本 根据以上解析规则，我使用了Python里的struct模块对文件进行读写（如果不熟悉struct模块的可以看我的另一篇博客文章《Python中对字节流/二进制流的操作:struct模块简易使用教程...解析idx3文件的通用函数 12:param idx3_ubyte_file: idx3文件路径 13:return: np.array类型对象 14""" 15return data 针对MNIST数据集的解析脚本如下...11数据集下载地址为http://yann.lecun.com/exdb/mnist。 12相关格式转换见官网以及代码注释。
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 之前在：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html创建好了数据集，将它上传到谷歌colab ?...content/drive/My Drive/colab notebooks/data/dogcat" train_path=path+"/train" test_path=path+"/test" #使用...torchvision.datasets.ImageFolder读取数据集指定train和test文件夹 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(train_path...说明我们创建的数据集是可以用的了。 有了数据集，接下来就是网络的搭建以及训练和测试了。
p=5895 读取Facebook的用户数据 getwd（）## [1]“C：/ Users / HH / Desktop / R Data analyst”list.files（）## [1]“07...mobile_likes “## [13]”mobile_likes_received“”www_likes“## [15]”www_likes_received“ 用户生日直方图 library（ggplot2...dob_day，data = pf）+ scale_x_continuous（breaks = 1:31）+ facet_wrap（~dob_month，ncol = 3）##`stat_bin（）`使用...朋友数 qplot（friend_count，data = pf）##`stat_bin（）`使用`bins = 30`。用`binwidth`选择更好的价值。...qplot（friend_count，data = pf）+ scale_x_continuous（limits = c（0,1000））##`stat_bin（）`使用`bins = 30`。
然后的话，常规的分析思路是是对这些基因进行富集分析，来观察这些基因主要是影响什么样的基因功能来导致疾病 的发生的。...在这个项目当中主要是收集了各种干扰剂(药物、化学物质等等)对于细胞表达影响的数据集。通过这些数据集来研究就可以研究这个我们之前疾病当中的基因收到那些干扰剂的影响了。...这个数据库当中去查询。 在这个里面，我们可以看到LINCS里面包括了413个数据集。在LINCS当中，搜集了各种各样的检测方式的数据。其中就包括ELISA, L1000, RNA-seq这些的。...LINCS分析数据库介绍 既然LINCS包括了那么多的数据。那么，相对应的就会有基于项目的在线的分析数据库。...在我们得到某一个分组相关的差异基因之后，在治疗方面可以考虑使用这个项目来寻找可能的物质的哈。
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