前天我们在公众号『早起python』与『可乐的数据分析之路』开启了『怎样绘制漂亮的统计图表』系列专题,在两天的时间内我们收到一些粉丝提供的可视化结果,虽然参与的人并不多,但是已经足够我们说明问题了。下面开始点评时间。
代码:https://github.com/thushv89/nlp_examples_thushv_dot_com/blob/master/kl_divergence.ipynb
作者:Thushan Ganegedara 机器之心编译 参与:Panda 机器学习是当前最重要的技术发展方向之一。近日,悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 开始撰写一个系列博客文章,旨在为机器学习初学者介绍一些基本概念。本文是该系列的第一篇文章,介绍了 KL 散度(KL divergence)的基本数学概念和初级应用。作者已将相关代码发布在 GitHub 上。 代码:https://github.com/thushv89/nlp_examples_thushv_dot_com/blob
今天给大家分享一篇可视化干货,介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly,教你如何用超简单的(甚至只要一行!)代码,绘制出更棒的图表。
大数据文摘作品,转载需授权 编译: 郭姝妤 姚佳灵 校对:吴怡雯 你已经花了无数时间来创建和进行一系列的活动,现在你终于准备好了要把结果展示给老板看。你已经精心排练了你的演示报告,对整个工作感觉好极了,除了那张展现结果表述得不是很清楚的幻灯片。 就算数据的其余部分很吸引人,你知道老板总是会不自觉地把注意力集中到那张表述不太清楚的幻灯片上。虽然你可能不喜欢那样,但是我们认为任何活动最重要的部分是在所有工作都做完了才到来的。换句话说,那张图是十分重要的。 当然,做一张简单的图表很容易,但是要让你的下次
选自Monkey Learn 作者:Bruno Stecanella 参与:李泽南、李亚洲 当处理文本分类问题时,你需要不断提炼自己的数据集,甚至会尝试使用朴素贝叶斯。在对数据集满意后,如何更进一步呢?是时候了解支持向量机(SVM)了:一种快速可靠的分类算法,可以在数据量有限的情况下很好地完成任务。在本文中,Bruno Stecanella 将对这一概念进行通俗易懂的解释,希望能对你有所帮助。 或许你已经开始了自己的探索,听说过线性可分、核心技巧、核函数等术语。支持向量机(SVM)算法的核心理念非常简单,而
你已经花了无数时间来创建和进行一系列的活动,现在你终于准备好了要把结果展示给老板看。你已经精心排练了你的演示报告,对整个工作感觉好极了,除了那张展现结果表述得不是很清楚的幻灯片。
https://towarddatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
继7月24的echarts-柱图配置汇总后,echarts特殊配置连载第四篇 之 线图终于也被我这个懒家伙放出来了!
前言 在前端中,视图层和数据层需要进行单向或者双向数据绑定,大家都已经不陌生了,有时候 2D 做的比较顺了之后,就会想要挑战一下 3D,不然总觉得痒痒的。这个 3D 机架的 Demo 我觉得非常有代表
我必须对你说实话:当我学习数据科学时,我完全低估了绘图的重要性。没错,那时一切都一团糟:我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理,但是我的绘图技巧很糟糕。
原文:https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
大家都知道马达是可以没有任何限位进行无限制的旋转的,那么机器人是否可以配置这样的外部轴呢?具体怎么操作呢?
今天我要回顾并强化概念。为此,我们要进行两项探索首先,我们会编码一个基本管道进行监督学习。我会向大家展示多个分类器如何解决同一个问题。然后,我们要锐化直觉关于一个算法从数据中学习的真正含义,因为尽管听起来这很魔幻,实际上一点也不。为了扫平障碍,我们来看一个常见的你可能想要进行的实验。
为什么会这样?我们总是在做同样的事情。你知道的:pairplots,distplots,qqplots…你在可视化数据时使用图表是理解数据的唯一方法。这些都是非常有用、通用和默认的图表。所以,复制和粘贴一堆代码成了我时最常做的事情。
编译 | secretplanet 来源 | blogs.hbr.org 为一个受过专业培训的数据工作者,我是早先加入贝尔实验室网络性能组的人员之一。此后的一两年左右,我开始了数据汇报。我的第一次大型数据汇报是在AT&T(美国电话电报公司)总部。在提前做了充分的准备和细致的演练的情况下,我前去赴会。 我的展示糟糕至极,没有给人留下任何好印象。那时的我年轻气盛,将责任归咎于他人,甚至包括听取汇报的观众。我说:“这里的部门经理甚至看不懂一张饼图。” 一位听取过众多类似汇报的资深人士对我的表现大跌眼镜,他对我
在 ApacheCon Asia 2021 大会的“数据可视化论坛”上,特斯拉 BI 团队全栈开发工程师孟繁超(Makefile 君)发表了题为“ECharts 的乐趣:我们在特斯拉使用它的经验”的演讲。本文是这次演讲的内容总结。
为一个受过专业培训的数据工作者,我是早先加入贝尔实验室网络性能组的人员之一。此后的一两年左右,我开始了数据汇报。我的第一次大型数据汇报是在AT&T(美国电话电报公司)总部。在提前做了充分的准备和细致的演练的情况下,我前去赴会。 我的展示糟糕至极,没有给人留下任何好印象。那时的我年轻气盛,将责任归咎于他人,甚至包括听取汇报的观众。我说:“这里的部门经理甚至看不懂一张饼图。” 一位听取过众多类似汇报的资深人士对我的表现大跌眼镜,他对我如是说,“当然看不懂,汤姆,他们不需要看懂,让他们明白数据的含义是你的工作。”
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在使用过一段时间的SVG动画之后,我相当清楚如何利用它来制作动画片段或者网页布局。一些动画库平台,例如Greensock,和原生的CSS动画简直是绝配。于是我便打算深入地研究一下,看看我能否用这些来制作一款简单的游戏。就像一个精美的工艺品一样,好的游戏拥有许多细致的动画细节。有一天夜里,我的脑海中突然闪现了一个游戏的灵感,我马上起来,画了一些草图,之后给我的哥哥看--他是一个专业的网页设计师。我们立即开始着手设计,讨论了所有的细节动画后(试着画出来并且配以音效),我便开始进行游戏开发。
就像[鼠标输入]和[键盘输入]一样,SDL也有能力读取来自操纵杆/游戏手柄/游戏控制器的输入。在本教程中,我们将根据操纵杆的输入使箭头旋转。
这是基础渲染课程系列的第一部分,主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的,可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解(译注:Mesh Basics系列皆已经翻译完毕,但与本系列主题关联不大,讲完4个渲染系列之后,再放出来)。这个系列会讲,这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
如下代码的效果为:当鼠标悬停在图片上时,图片会顺时针旋转360°,为了更具有动画效果,添加了过渡效果。
制作这样的一个动态图使用到的是Pyecharts中的TimeLine(时间线轮播图),代码实现起来其实稍有难度,但我希望能通过讲解这样一张动态图的制作过程,来让各位读者可以使用Pyecharts将任何一种图动起来,我们开始吧!
所谓的旋转就是所有的子布局绕着圆形移动,布局一旦移动就代表中间位置改变,根据上面我们计算的子布局位置的公式来看:
在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置,今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、轴标签以及图例,这三个内容也是非常实用并且常用的。颜色、线条、标记这些设置的是图像本身的一些属性,而标题、轴标签这些数据是额外提供的补充数据,所以这两者的内在逻辑是不同的。
一、需求缘起 Web-Server通常有个配置,最大工作线程数,后端服务一般也有个配置,工作线程池的线程数量,这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值,有些业务设置为CPU核数的2倍,有些业务设置为CPU核数的8倍,有些业务设置为CPU核数的32倍。 “工作线程数”的设置依据是什么,到底设置为多少能够最大化CPU性能,是本文要讨论的问题。 二、一些共性认知 在进行进一步深入讨论之前,先以提问的方式就一些共性认知达成一致。 提问:工作线程数是不是设置的越大越好? 回答:肯定不是的 1)一来服务器CPU
梯度下降无疑是大多数机器学习(ML)算法的核心和灵魂。我绝对认为你应该花时间去理解它。因为对于初学者来说,这样做能够让你更好地理解大多数机器学习算法是如何工作的。另外,想要培养对复杂项目的直觉,理解基本的概念也是十分关键的。
在线地址: 优化前的版本 优化后的版本 源码仓库地址 不建议上传大图片。。喜欢听电脑引擎声的除外 ---- 首先,并不打算单纯的实现某一张图片(这样太没意思了),而是通过上传图片,来动态生成box-shadow的数据。 所以,你需要了解这些东西: box-shadow canvas box-shadow box-shadow可以让我们针对任意一个html标签生成阴影,我们可以控制阴影的偏移量、模糊半径、实际半径、颜色等一系列属性。 语法如下: selector { /* offset-x | offse
首先,并不打算单纯的实现某一张图片(这样太没意思了),而是通过上传图片,来动态生成box-shadow的数据。 所以,你需要了解这些东西:
年初最常要做的事情就是各种报告、总结、计划等,所谓一图胜千言,可视化图表如果能用得好,绝对可以做到事半功倍的效果,但是往往领导总是会嫌弃图表做的太丑。
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像,是用Python画图的必备技能。对于这个教程,大家最好亲自码一遍代码,这样可以更有收获。
没有规矩不成方圆,“肆无忌惮”的无人机终于将有监管方案了,上个月底,美国率先宣布,将要求包括业余爱好者在内的绝大部分用户登记所拥有的重量超过9盎司的无人机信息,从而保证在发生安全事件的时候,政府能追踪到操作者。 美国联邦航空管理局(FAA)预计今年假日季将售出100万部无人机,并肯定地说,其中绝大部分是重量超过9盎司的。例如目前市面上比较流行的几款无人机,大疆的Phantom 3标准版中43盎司,3D Robotics的Solo无人机中53盎司,Iris+重45盎司。 你可以想象,目前市面上比较流行的、
机器人的坐标系,你知道多少 ?真的会使用坐标系吗?下面我来带你来剖析机器人的坐标系吧!(以ABB机器人举例说明
插件我就不多介绍了,在我整理的《常用JQuery插件整理》里介绍,也有示例。但在实际运用中,我发现一个插件无法达到的效果,语言比较难描述,看图说话吧
N05 G00 X10 Y25 Z1 S1250 M3;刀具快速移动(G00)到 P01 点。
工作线程数究竟要设置为多少 | 架构师之路
一、需求缘起 Web-Server通常有个配置,最大工作线程数,后端服务一般也有个配置,工作线程池的线程数量,这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值,有些业务设置为CPU核数的2倍,有些业务设置为CPU核数的8倍,有些业务设置为CPU核数的32倍。 “工作线程数”的设置依据是什么,到底设置为多少能够最大化CPU性能,是本文要讨论的问题。 二、共性认知 在进行进一步深入讨论之前,先以提问的方式就一些共性认知达成一致。 问:工作线程数是不是设置的越大越好? 答:肯定不是的 服务器CPU核数有限,能够同
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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宏哥看你骨骼惊奇,印堂发亮,必是练武之奇才! 按照上一篇的节目预告,这一篇还是继续由宏哥给小伙伴们分享元素定位,是不是按照上一篇的秘籍修炼,是不是感觉到头顶盖好像被掀开,内气从头上冒出去,顿时觉得整个身体都融化了,而且身轻如燕啊!而且控制不住手,想要动手操作一番呢?那还在等什么呢,和宏哥一起练起来吧!!!
译者注: 本文讲述了教儿童学习编程的原因以及方法,并介绍了多款针对不同年龄段、不同平台的应用程序。 无论你的孩子在长大后能否成为下一个扎克伯格,编程对他或者她来说都是一个非常有用的技能。它会帮助你的孩
分析->取消聚合度量,标记->线,角度—>路径,酒店数量,地区->标签(线末端,取消线尾标签)
原文:Medium 作者:Shiyu Mou 来源:机器人圈 本文长度为4600字,建议阅读6分钟 本文为你介绍图像分类的5种技术,总结并归纳算法、实现方式,并进行实验验证。 图像分类问题就是从固定的一组分类中,给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它看似简单,却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式:功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的,但实际情况却要复杂得多。 因此,我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例,然后开发学习算法来查看这些示例
但图片显示的高宽并不是图片本身的高宽。它被MINA框架设置成了宽度300px、高度225px,这也是小程序默认的图片高宽。如果我们不显示地指定图片高宽,所有图片都将保持这个默认值。
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