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    R语言计算AUC(ROC曲线)的注意事项

    之前的推文中介绍了ROC曲线的本质以及两面性: ROC阳性结果还是阴性结果?...并详细介绍了如何手动计算真阳性率/假阳性率,以及怎样计算多个,并把点连接成线,变成ROC曲线:ROC曲线纯手工绘制 这些现在都有成熟的R包可以帮我们搞定,不需要我们手动计算。...关于这个包计算的阳性结果的AUC还是阴性结果的AUC,它的规则是这样的: “ROCR默认计算顺序靠后的类别的AUC。...(比如这里我们想计算癌症的AUC,而不是非癌症)的AUC,所以我建议大家在使用R包计算AUC或者画ROC曲线时,手动指定顺序!...曲线R包都有这样的潜规则,大家在使用的时候一定要注意~ 示例数据还提供了用数值表示的结果变量class,感兴趣的可以试试看,是不是和我说的一样!

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    迭代法计算结构的自振频率

    迭代法用于求矩阵的最大特征值,逆迭代法用于求矩阵的最小特征值,矩阵特征值与自振频率之间的关系为 ω= √λ / (2*π) 一般来说,一个结构有多少个质量自由度,就有多少个自振频率。...而对于大型复杂结构,其质量自由度往往达到上百万个,这就意味着自振频率也有上百万个。但是我们最关心的是最低阶的频率。逆迭代法用于求矩阵的最小特征值。现有一个四层框架,EI = 0.5,m =1。...采用逆迭代法计算此结构的最小频率,程序如下: ? ? ? ? ? 计算结果为 ? 最小频率和采用经典结构力学方法求得自振频率一致。 后记 逆迭代法用于求矩阵的最小特征值。...也就是说只能求一个特征值与对应的特征向量,在结构分析中,需要求多个自振频率。方法是采用同时迭代, 如子空间迭代,Lanczos迭代等。

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    三种方式实现 Python 中的集合的交、并、补运算

    三种方式实现 Python 中的集合的交、并、补运算 一 背景 集合这个概念在我们高中阶段就有所了解,毕业已多年,我们一起回顾一下几个集合相关的基本概念吧?...交集定义:由属于A且属于B的相同元素组成的集合,记作A∩B(或B∩A),读作“A交B”(或“B交A”),即A∩B={x|x∈A,且x∈B}, 如右图所示。注意交集越交越少。...以以下两个列表来进行实践(lst_a 简称为集合 A,lst_b 简称为集合 B): lst_a = [1,2,3,4,5] lst_b = [3,4,5,6,7] 二 实践过程 2.1 通过 Python...] lst_b = [3,4,5,6,7] lst_c = [x for x in lst_a if x not in lst_b] print(lst_c) 运行结果: [1, 2] 2.2 通过 Python...Python 中的推导式在列表、集合、字典等多种数据结构中均适用,使用恰当时往往能事半功倍; 3.5 由于列表在实际使用中较为常见,本文中的例子重点使用了列表来展示。

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    Python+pandas+matplotlib控制不同曲线的属性

    封面图片:《Python程序设计实验指导书》(ISBN:9787302525790),董付国,清华大学出版社 图书详情:https://item.jd.com/12592638.html =======...这样的图虽然已经包含了必需的图形信息,但还是缺少一些元素,例如图形标题、纵轴标签,可以设置DataFrame的plot()方法的title参数来实现图形标题(可以使用help()函数查看plot()方法完整用法和所有参数含义...),使用这样方式绘制的图形也是可以通过pyplot进行控制的,这样就可以使用pyplot的ylabel()函数来设置图形纵轴标签了,例如 ?...类似地,通过pyplot的其他函数还可以对图形坐标轴进行更多设置,可以参考公众号“Python小屋”之前推送过的文章。 上面绘制的图形中,两条曲线的线型、线宽都是一样的,只是颜色不同。...对于这样的图形,如果使用黑白打印的话,就很难区分这两条曲线了。如果有类似的需求,可以参考下面的代码思路进行修改: ? 运行结果如图 : ?

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    云计算之旅:多云成功的最大障碍是学习曲线

    云计算供应商的基础设施拥有一支合格的专业人员团队,他们按照最佳实践维护云计算基础设施,并在发现新威胁和新方法时继续改进其安全架构。基于此,大多数云计算基础设施实际上比类似的内部部署更安全。...值得探索的云计算 在JAXenter公司的技术趋势调查中,向受访者询问了他们对不同技术的兴趣,根据调查结果,云计算对开发人员来说是一个非常相关的主题。...此外,在300多名受访者中,高达97%的人认为他们缺乏适当的云计算安全工具。 最重要的是,云计算值得探索,其好处肯定超过了风险。因此,行业媒体邀请14位专家来评估云计算的现状和未来。...以下是各位专家对于云计算的应用与发展的评价: •Abby Kearns:“IT技术与云计算兼容非常重要,即使不是云原生的。”...多云成功的障碍是什么? Ivan Novikov:与大多数新技术一样,最大的障碍是学习曲线。使用这些技术的人还不熟悉流程、配置最佳实践和性能调优。对于每一个云平台来说,它们都有细微的差别。

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    Grasshopper + Processing 工作流(基础篇)

    如图所示,这次带来的是Grasshopper + Processing的工作流,至于为什么会有这样一个小众的工作流,是因为我(不想学AE)比较熟悉Grasshopper的操作,就想结合Rhino和Processing...封面鬼畜但是……全程无高能 所有的 代码和GH文件 都可以在公众号后台回复“Grasshopper + Processing”下载 也可以在www.openprocessing.org/sketch/815918...万能的.txt 众所周知,Rhino有着非常直观的曲线绘制和编辑能力,我通过Rhino画线来规划画面内素材的运动轨迹,利用Grasshopper来做出一些随机效果和运动速率的控制,并且把轨迹转换成点的坐标...曲线轨迹 /匀速分布 / 变速分布 Grasshopper部分:当我们指定一个图片在Processing的画布中运动时,无时不刻要指定它的位置:image(img,a,b)。...在Grasshopper中预览效果 在曲线上取点以及用Graph Mapper都是GH里的新手操作,我就不多赘述了,要点在于数据的排列顺序要和Processing中代码的读取顺序相匹配,字符串方面要把坐标里的括号去掉

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    python 的自增运算符

    python 的自增运算符 博客分类: python python 的这段code: Python代码 >>> i =1 >>> ++i >>> print i 1 很坑爹是吧,python...python 不使用 ++ 的哲学逻辑:编译解析上的简洁与语言本身的简洁,就不具体翻译了 Python代码 >>> b = 5 >>> a = 5 >>> id(a) 162334512 >>> id...(b) 162334512 >>> a is b True 可以看出, python 中,变量是以内容为基准而不是像 c 中以变量名为基准,所以只要你的数字内容是5,不管你起什么名字,这个变量的 ID...是相同的,同时也就说明了 python 中一个变量可以以多个名称访问 这样的设计逻辑决定了 python 中数字类型的值是不可变的,因为如果如上例,a 和 b 都是 5,当你改变了 a 时,b 也会跟着变...,这当然不是我们希望的 因此,正确的自增操作应该 a = a + 1 或者 a += 1,当此 a 自增后,通过 id() 观察可知,id 值变化了,即 a 已经是新值的名称

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    用Python做投资-python仿真等价鞅下的收益曲线

    如果我们按照这样的次序下注:1,2,4,8,16,......,2^n.只要有一次获胜,那么我们就从头再来。这里我们可以看出,每次获胜都可以赢得1元钱。因为2^n次方的数列前n-1次项和为2^n-1。...这里我们就能看出,只要你有足够多的钱,那么你总能赚钱。这一游戏,就叫做等价鞅。..., winOrLossGenerator 函数用于产生size个输或者赢的序列。...每次运行的结果都是不一样的,我们取一次观察一下资金的变化情况。 ? 我们可以看到,这次仿真中,最大的资金回测大概在72元左右。我们修改一下获胜的概率,假设我们的硬币是不均匀的,而赌场中往往是这呀。...如果我们的获胜概率只有2,那么资金曲线是这样的: ? 获胜率为0.4,情况还马马虎虎 ? 获胜的概率为0.6: ? 获胜的概率为0.9的时候,资金曲线就比较平稳的向上了: ?

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    什么是ROC曲线?为什么要使用ROC?以及 AUC的计算

    调整这个分类器分类时候使用的阈值,我们就可以得到一个经过(0, 0),(1, 1)的曲线,这就是此分类器的ROC曲线。 一般情况下,这个曲线都应该处于(0, 0)和(1, 1)连线的上方。...因为ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持不变。...下图是ROC曲线和Precision-Recall曲线的对比: ? 其中第一行ab均为原数据的图,左边为ROC曲线,右边为P-R曲线。第二行cd为负样本增大10倍后俩个曲线的图。...2.AUC 的计算方法 非参数法:(两种方法实际证明是一致的) (1)梯形法则:早期由于测试样本有限,我们得到的AUC曲线呈阶梯状。...这种估计随着样本规模的扩大而逐渐逼近真实值。 参数法: (3)主要适用于二项分布的数据,即正反样本分布符合正态分布,可以通过均值和方差来计算。

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    “不务正业”的Grasshopper动画系列指南(基础篇)

    前段时间实习太忙,欠了好多推送没有写,这两天算是“浮生偷得半日闲”,把之前本科时的一些练习整理了一下,做成一个“随缘更新”的指南,全是干货,又干又硬的那种(看的人多的话就出视频教程)写给对Grasshopper...【集锦】本科阶段的Grasshopper动画练习 Circle Animation——参数化MG动画 ---- Grasshopper在大家的认知和定位中,还是作为一个数字化设计的工具存在,拿来做动画,...第二种方法就是用Time驱动的你的参数化模型,让它自己动起来,你只要录屏就可以了,这里提供3种不同的用Time驱动的方法,分别用了Grasshopper原生电池,Kangaroo中的Counter,还有...而机位的切换则可以通过Pufferfish插件中的Tween Two Points或者Tween Two Numbers来实现,同样Pufferfish中还有很多插件可以创造数字、向量、区间、曲线、颜色...之前提过的Human插件中也有不少关于显示的元件,大家可以自行尝试,我最喜欢的是Custom Preview Lineweights,用来显示曲线非常方便,而且对内存的占用很小。 ? ?

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    Python+OpenGL绘制任意长度和次数的B样条曲线

    相关知识: 对于给定的m+n+1个控制点,可以绘制m+1段光滑拼接的n次B样条曲线,每段曲线上点的位置由n+1个控制点决定,其中第i段曲线上参数t(0的点为 上面的式子用来计算第i...段曲线上的一个点,其中,基函数定义为 任务描述: 编写Python程序,调用OpenGL,绘制B样条曲线。...按下键盘上数字1可以绘制一次B样条曲线,按数字2绘制二次B样条曲线,按数字3绘制三次B样条曲线。...参考代码: 如果需要绘制更高次曲线,只需要对ascii_key()方法的代码略加修改即可。...另外,上面的代码严格按照B样条曲线的定义进行编写,重复计算基函数值会导致效率略低,可以使用Numpy进行改写和优化,过几天再推送相关代码。

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    优生优育?Galapagos遗传算法学习杂谈

    所有Grasshopper文件都可以在公众号后台回复“Galapagos案例”下载。...在这些参数设置的右边,可以看到有一系列的链接,讲解了遗传算法的基本知识。 点开它们,你会发现来到了Grasshopper作者David Rutten的博客,具体也不须我细说,大部分都通俗易懂。...两条曲线间找最近点(点击查看大图) 图中这是我几年前第一次接触到Galapagos时做的试验,在两条曲线间找最近点并且测量距离。...值得一提的是,计算过程中我注意到最终的优化结果是和参数的精度挂钩的,我需要让参数在小数点后有更多位数,来改善我的优化结果。...另一个问题是优化结果(每段线段的长度差异)在取标准差之后是一个非常小的数,我担心会由于计算精度的问题而无法收敛以及无法逼近最优结果,所以尝试乘了1000倍再去计算,也确实改善了最终的结果。

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    【Android UI】Path 测量 PathMeasure ④ ( 使用 PathMeasure 绘制沿曲线运动的图像并且其朝向始终向前 | 根据切点计算曲线运动的朝向 )

    文章目录 一、根据切点计算曲线运动的朝向 1、getPosTan 函数 ★ 2、根据切点计算曲线运动的朝向 二、代码示例 三、运行效果 一、根据切点计算曲线运动的朝向 ---- 在 【Android...UI】Path 测量 PathMeasure ③ ( 使用 PathMeasure 绘制沿曲线运动的小球 ) 博客中 ,使用 PathMeasure 完成了一个沿曲线运动的小球,但是如果绘制的是矩形,就需要使用...这两个数组 , 适用于接收返回值的 , 并不是用于参数传递 ; 只有曲线找切线才有意义 , 直线的切线直接就是 ( 0, 0 ) 坐标 ; 下图中 , 蓝色是 圆形 的曲线 , 红色点 是 曲线上的点..., 则 绿色点就是获取的 tan: FloatArray 参数值 , 该点是曲线的圆心 , 与曲线上的点连接 , 垂直与切线 ; 2、根据切点计算曲线运动的朝向 在图中标注 pos 位置坐标 (x,y...使用 Java 中的 Math.atan2 函数计算弧度,代码为 : Math.atan2(tan[1], tan[0]) 计算弧度对应的角度,代码为: Math.atan2(tan[1], tan[0

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