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Python数据分析(中英对照)·Customizing Your Plots-自定义绘图

There are a few important elements that can be easily added to plots. 有几个重要元素可以轻松添加到绘图中。 For example, we can add a legend with the legend function. 例如,我们可以使用图例功能添加图例。 We can adjust axes with axis, where axis is spelled A-X-I-S. 我们可以用axis调整轴,其中axis拼写为A-X-I-S。 We can set axis labels using xlabel and ylabel. 我们可以使用xlabel和ylabel设置轴标签。 And we can save a figure using savefig. 我们可以使用savefig保存一个图形。 In that case, the file format extension specifies the format of the file,such as pdf or png. 在这种情况下,文件格式扩展名指定文件的格式,如pdf或png。 Let’s now add these elements to our previous plot. 现在,让我们将这些元素添加到上一个绘图中。 I’m going to construct this plot in the editor. 我将在编辑器中构建这个情节。 So I’m going to take my first line and place that in the editor. 所以我要把我的第一行放到编辑器中。 Then I’m going to take my second line and just copy paste that in the editor. 然后,我将获取第二行,并将其复制粘贴到编辑器中。 If I want to construct the full plot, I’m going to find my definition of x, so we have a full example,x was defined here. 如果我想构造完整的图,我会找到我对x的定义,所以我们有一个完整的例子,x在这里被定义。 Then we had definitions of y1, which was given here. 然后我们有了y1的定义,这里给出了。 And we have also our definition of y2, which is here. 我们还有y2的定义,在这里。 This is the plot that we’ve been looking at so far. 这是我们到目前为止一直在看的情节。 I’m going to start by adding axes labels to this plot. 我将首先向这个图中添加轴标签。 I’m going to type plt.xlabel. 我要输入plt.xlabel。 And we’ll just put it in an X for the x-axis. 我们把它放在X轴上。 And we can use the same idea for ylabel, in which case we’ll just call it Y. 我们可以对ylabel使用相同的想法,在这种情况下,我们将其称为Y。 If you’re familiar with LaTeX, which is the typesetting software often used in mathematical publications, you’ll be pleased to know that plt also knows LaTeX. 如果您熟悉LaTeX,这是数学出版物中经常使用的排版软件,您会很高兴知道plt也了解LaTeX。 If you’re not familiar with it, here’s a brief idea. 如果你不熟悉它,这里有一个简单的想法。 We can take a mathematical notation or a symbol like x,and we can put dollar signs around that. 我们可以用一个数学符号或者像x这样的符号,我们可以在它周围加上美元符号。 All this does is that it changes the appearance of x and y in your plot. 所有这一切只是改变了绘图中x

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One-Shot Unsupervised Cross Domain Translation

给出一个来自领域A的单一图像x和一组来自领域B的图像,我们的任务是生成x在B中的类似物。我们认为,这项任务可能是一项关键的人工智能能力,它强调了认知代理在这个世界上的行动能力,并提出了经验证据,表明现有的无监督领域翻译方法在这项任务上失败。我们的方法遵循一个两步过程。首先,为领域B训练一个变异自动编码器。然后,给定新的样本x,我们通过调整接近图像的层来创建A域的变异自动编码器,以便直接适应x,而只间接适应其他层。我们的实验表明,当对一个样本x进行训练时,新方法和现有的领域转移方法一样好,当这些方法享受来自领域A的大量训练样本时。我们的代码可在https://github.com/sagiebenaim/OneShotTranslation 公开。

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领券