最近在加班加点处理一个agv相关的任务,印象比较深的是将agv给的json数据转换为一个图片。最终的简化需求是将某坐标系下的二维点数据转换为一张图片的像素。Ok,首先的问题是如何将二维的数据映射到栅格坐标系。先看数据例子:
在训练好高精度的模型,我们可以通过有效的可视化直观看到分类效果,相比于混淆矩阵等分类指标更加直观。如下示例就可以看出iris数据集的Sepal (花萼)相比 Petal (花瓣)更难分类
给定一个二维数组,实现一个功能函数 fn,向这个函数中传递这个二维数组的一个坐标,如果这个坐标的值为 ”1“,将返回和这个坐标所有相连的并且坐标值为1坐标。例如,传递了 fn([3,4])得到的结果为:[[3,4],[4,4],[5,4],[6,4],[7,4],[8,4],[8,5],[8,6]]。二维数组代码如下:
离散化是离散数学中的概念。离散化算法,指把无限空间中的离散数据映射到一个有限的存储空间中,并且对原数据进行有序索引化。主打压缩的都是精化。
本文介绍基于Python语言的matplotlib模块,对Excel表格文件中的指定数据,加以密度散点图绘制的方法。
我们老规矩来看LeetCode周赛第290场。这一场比赛的赞助商是华为,应该说是目前为止赞助商当中规模最大的公司了。
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合
在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium,作者:Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具,本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数,帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时,无需修改或仅需少量修改代码。
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。
编写回溯算法文章时,文章里用到了八皇后案例。文章的初衷是为了讲好回溯算法,体现算法的核心逻辑,没有在案例的子逻辑上费太多心思。导致阅读过文章的粉丝留言说,检查皇后位置是否合法的代码略显冗余。回头再审查时,也觉得言之有理。
numpy中有一些强大的函数可以很方便的实现日常的数值处理计算。在机器学习的特征处理中,meshgrid使用的很多,我之前对于meshgrid的用法一直是有点茫然记不住,后来看到一个stackoverflow的帖子恍然大悟,所以记录分享一下,
在最基本的层面上,Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本,其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到,Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具,方法和功能,但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此,在我们继续之前,让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构:Series,DataFrame和Index。
上篇文章 Union-Find 并查集算法详解 很多读者对于 Union-Find 算法的应用表示很感兴趣,这篇文章就拿几道 LeetCode 题目来讲讲这个算法的巧妙用法。
Function translates and normalises a set of 2D homogeneous points so that their centroid is at the origin and their mean distance from the origin is sqrt(2). 将2d 齐次点的中心点坐标转移到原点,2d 齐次点和原点的平均距离为 2 \sqrt{2} 2 。
在数据科学和机器学习领域,理解数据的维度是至关重要的。Python作为一种强大而灵活的编程语言,提供了丰富的工具和库来处理各种维度的数据。本文将介绍Python中数据维数的概念,以及如何使用Python库来处理不同维度的数据。
最近做课程作业,需求解TSP问题(旅行商问题),数据集格式均是.tsp格式的,下面就用pandas来进行数据的加载,并转换成列表形式。
图片是一种非常重要的表达方式,在数据分析的很多场景,也需要借助显示一些图片,来形象化抽象数据,以此传达数据的深层次含义。那么在 matplotlib 里是怎么样来显示图片呢?如何绘制出如下图片呢?
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解,相信书中不懂的地方,你都可以在这里找打答案,建议配合书阅读本文
在学习机器学习的时候,各种数据集也都玩遍了,我们都接触的是有 2 个特征或者更多个特征的数据集,这次来一点不一样的,只有一个特征的数据集!
mlab.surf绘制一个三维空间中的曲面。曲面上的每个点的坐标由surf函数的三个二维数组参数x,y,z给出。由于数组x,y是由ogrid对象算出,它们分别是shape为n*1和1*n的数组,而z是一个n*n的数组。
本节继续探讨数值关系型图表的绘制,主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。
霍夫变换是一种特征提取技术,通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为hough变换结果。空间变换将一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一空间的一个点上形成峰值。
在这一篇博客:http://blog.csdn.net/hacker_zhidian/article/details/54773762中我们通过一道全排列的例子看了一下深度优先搜索(dfs)的基本思想和代码模型,这里我们再通过一道题目来加深dfs思想的理解:
机器学习(Machine Learning)根据已知数据来不断学习和积累经验,然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性,是一门综合性非常强的多领域交叉学科,涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
现在给你一个班级所有人的名字和期末考试成绩,现在让你写一个程序能够查询班级中一个人在班级里考试的排名(成绩降序)。这时你就能想到一个方法:将成绩和名字作为键值对存到一个数组里,然后按照成绩降序排序,再按照某种方式把名字作为下标,存入其所对应的排名存进去。代码的话大概是这个样子:
数组是Java中的一种容器对象,它拥有多个单一类型的值。当数组被创建的时候数组长度就已经确定了。在创建之后,其长度是固定的。下面是一个长度为10的数组:
题目: 通过让游戏角色自动寻找迷宫出口,走出迷宫,来练习C++面向对象之封装的基础知识。迷宫图如下所示,其中X表示墙。
今天给大家分析8个Python中常用的数据分析工具,Python强大之处在于其第三方扩展库较多。 本文介绍数据分析方面的扩展库分别为:NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-learn、Keras、Gensim,下面对这八个扩展库进行简单介绍,以及相关的代码案例
数组是Java中的一种容器对象,它拥有多个单一类型的值。当数组被创建的时候数组长度就已经确定了。在创建之后,其长度是固定的。下面是一个长度为10的数组:public class ArrayDemo {private int arraySize=10;public int[] arrayOfIntegers = new int[arraySize];}
numpy是进行科学运算不可或缺的工具,很多其他科学计算的库也是基于numpy的,比如pandas
为了严格实现图形语法,ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素,而且在很大程度上简化了代码的可读性。
这里我们要讲的是画一些与对数(log)有关的图像,这里的log,既可以是图像是log,又可以是坐标轴是log,我们接下来用一个例子来说明
Web数据分析是一门多学科融合的学科,它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析,通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析,从而最大化挖掘数据的价值,形成有效的结论。
原题链接 描述:输入两个整数 n 和 m,输出一个 n 行 m 列的矩阵,将数字 1 到 n×m 按照回字蛇形填充至矩阵中。
对于数组和Series而言,维度就是shape返回的数值shape中 返回了几个数字,就是几维。
ECharts使用dataset管理数据 Apache ECharts (incubating)TM 4 开始支持了 dataset 组件用于单独的数据集声明,从而数据可以单独管理,被多个组件复用,并且可以基于数据指定数据到视觉的映射。这在不少场景下能带来使用上的方便。 数据集(dataset)组件来单独声明数据,它带来了这些效果: 能够贴近这样的数据可视化常见思维方式:(I) 提供数据,(II) 指定数据到视觉的映射,从而形成图表。 数据和其他配置可以被分离开来。数据常变,其他配置常不变。分开易于
今天是pandas数据处理专题的第5篇文章,我们来聊聊pandas的一些高级运算。
首先需要明确的是参数 c, r 都是行向量,该函数将行向量c, r指定的域变换为数组C,R,这2个数组能用来指示有2个变量的函数和三维的图。 输出数组C的每一行都是行向量c,输出数组R的每一列都是行向量r。例如我们需要形成一个二维函数,其元素是由坐标变量x和y的值的平方和。也就是f(x,y) = x^2 +y^2这样的形式。其中变量x =0,1,2和y= 0,1。繁琐地来列出所有的坐标对: (x,y) = (0,0) (0,1) (1,0) (1,1) (2,0) (2,1) 在matlab中我们所需要的就是这样的数据,然后将坐标对代入函数就可以得到结果了。
一维直方图主要用hist来展示,二维的关系可以用散点图、多hist叠加、hist2d或seaborn来展现,seaborn的主要数据类型是pandas,因此需要转换,又复习了一下Numpy转pandas。
封图:Photo by Eiliv-Sonas Aceron on Unsplash
NumPy也可以画图吗?当然!NumPy不仅可以画,还可以画得更好、画得更快!比如下面这幅画,只需要10行代码就可以画出来。若能整明白这10行代码,就意味着叩开了NumPy的大门。请打开你的Python IDLE,跟随我的脚步,一起来体验一下交互式编程的乐趣吧,看看如何用NumPy画图,以及用NumPy可以画出什么样的图画来。
题目 通过让游戏角色自动寻找迷宫出口,走出迷宫,来练习C++面向对象之封装的基础知识。迷宫图如下所示,其中X表示墙。 1、程序分析 走出去的原理:遵循右手规则或左手规则。右手扶墙走,就
---- 面试季又到了,各位小鲜肉也在着手准备基本的面试、实习。但是,有小鲜肉的思想我确实有点不敢苟同。面试无非就是问一些问题,你能答出来就行,答不出来就 pass。那如果我知道你要问哪些问题,这不就行了吗?感觉这不就是做一场考试吗? 一个学期的课程,我用 7 天学完,题目我都会做,考试分数还比那些学了一个学期的要好得多。那我为什么还要上课呢?现在,侥幸你通过了面试,知道如何做算法题,但在实际工程领域,你这样的人能解决什么问题呢? 年轻人拥有着无限可能大概是这世界上最搞笑的一句话了。本来在这个世界上在某一个
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3) 二维数组实际上是由多个一维数组组成的,它的各个一维数组的长度可以相同,也可以不相同。比如: map 是一个二维数组
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归,从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程,便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。本文尝试使用两个版本的python代码,一个是不调用sklearn库版本,另一个是调用sklearn库版本的
题目:有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ,其中 image[i][j] 表示该图画的像素值大小。 你也被给予三个整数 sr, sc 和 newColor 。你应该从像素 image[sr][sc] 开始对图像进行 上色填充 。 为了完成 上色工作 ,从初始像素开始,记录初始坐标的上下左右四个方向上像素值与初始坐标相同的相连像素点, 接着再记录这四个方向上符合条件的像素点与他们对应四个方向上像素值与初始坐标相同的相连像素点,……,重复该过程。 将所有有记录的像素点的颜色值改为 newColor 。最后返回 经过上色渲染后的图像 。
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