seaborn官方 seaborn官方介绍 seaborn可视化入门 【宝藏级】全网最全的Seaborn详细教程-数据分析必备手册(2万字总结) Seaborn常见绘图总结
本系列是数据可视化基础与应用的第04篇seaborn,是seaborn从入门到精通系列第1-2篇。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。主要介绍基于seaborn实现数据可视化。
Seaborn是一个用于数据可视化的Python库。它在制作静态图时很有用。它建立在matplotlib之上,并与Pandas数据结构紧密集成。它提供了几个图来表示数据。在熊猫的帮助下,我们可以创造有吸引力的情节。在本教程中,我们将说明三个创建三角形热图的示例。最后,我们将学习如何使用 Seaborn 库来创建令人惊叹的信息丰富的热图。
seaborn内置了十几个示例数据集,通过load_dataset函数可以调用。
color_map = dict(zip(iris.Name.unique(), ['blue','green','red']))
在学习Pandas透视表的时候,大家应该注意到,我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库,我们可以通过seaborn提供的函数load_dataset("数据集名称")来获取线上相应的数据,返回给我们的是一个pandas的DataFrame对象。
数据可视化基本上是数据的图形表示。在探索性数据分析中,可以使用数据可视化来理解变量之间的关系,还可以通过视化数据揭示底层结构或了解数据信息。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上,并与panda数据结构紧密集成
一些可视化库和机器学习库有着内置数据集的传统。因为库的文档和案例通常会使用一些数据集来举例、内置数据集后方便用户学习该库的可视化语法,方便复现效果。
Python 是机器学习项目开发的主要使用语言之一。它包含了大量的库/包可以用于机器学习:
“一目了然胜过千言万语。”分析数据点的探索性数据分析(EDA)是在算法的数据建模之前制定假设的正确步骤。
翻译自: Big data? 🤗 Datasets to the rescue! 如今,使用大GB的数据集并不罕见,特别是从头开始预训练像BERT或GPT-2这样的Tranformer模型。在这样的
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA,我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程,本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers和hugs Face)进行评估。此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。
对于NLP 爱好者来说HuggingFace肯定不会陌生,因为现在几乎一提到NLP就会有HuggingFace的名字出现,HuggingFace为NLP任务提供了维护了一系列开源库的应用和实现,虽然效率不是最高的,但是它为我们入门和学习提供了非常好的帮助,今天我们来看一下用于NLP任务的数据集总结。
在 NLP 中,Transformer 模型架构是一场革命,极大地增强了理解和生成文本信息的能力。
数据科学是关于数据的。网络上有各种来源可以为您的数据分析或机器学习项目获取数据。最受欢迎的来源之一是 Kaggle,我相信我们每个人都必须在我们的数据旅程中使用它。
Python 可以说是最容易入门的编程语言,在numpy,scipy等基础包的帮助下,对于数据的处理和机器学习来说Python可以说是目前最好的语言,在各位大佬和热心贡献者的帮助下Python拥有一个庞大的社区支持技术发展,开发两个各种 Python 包来帮助数据人员的工作。
本文主要是seaborn从入门到精通系列第2篇,本文介绍了seaborn的绘图功能,包括Figure-level和axes-level级别的使用方法,以及组合数据绘图函数,同时介绍了较好的参考文档置于博客前面,读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
来源丨数据STUDIO 在本文中,云朵君将介绍一些非常独特的并且好用的 Python 包,它们可以在许多方面帮助你构建数据的工作流。 Python 可以说是最容易入门的编程语言,在numpy,scipy等基础包的帮助下,对于数据的处理和机器学习来说Python可以说是目前最好的语言,在各位大佬和热心贡献者的帮助下Python拥有一个庞大的社区支持技术发展,开发两个各种 Python 包来帮助数据人员的工作。 1、Knockknock Knockknock是一个简单的Python包,它会在机器学习模型训练结束
今天给大家推荐一个在Python语言中,快速展示「基因组学」的可视化工具库-「geneview」~~
AI绘画,其中最常见方案基于扩散模型,Stable Diffusion 在此基础上,增加了 VAE 模块和 CLIP 模块,本文搞了一个测试Demo,分为上下两集,第一集是denoising_diffusion_pytorch ,第二集是diffusers。 对于专业的算法同学而言,我更推荐使用 diffusers 来训练。原因是 diffusers 工具包在实际的 AI 绘画项目中用得更多,并且也更易于我们修改代码逻辑,实现定制化功能。
之前我是在CPU上跑Tensorflow,计算速度着实让人捉急。最近更新了显卡驱动,安装了CUDA和 GPU版的TensorFlow,同样的神经网络结构,学习速度有了百倍提升。
本项目链接: PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类任务详解【多分类(单标签)】
相关项目链接: Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】 Paddlenlp之UIE分类模型【以情感倾向分析新闻分类为例】含智能标注方案) 应用实践:分类模型大集成者[Pad
huggingface的transformers在我写下本文时已有39.5k star,可能是目前最流行的深度学习库了,而这家机构又提供了datasets这个库,帮助快速获取和处理数据。这一套全家桶使得整个使用BERT类模型机器学习流程变得前所未有的简单。
「Accelerate」提供了一个简单的 API,将与多 GPU 、 TPU 、 fp16 相关的样板代码抽离了出来,保持其余代码不变。PyTorch 用户无须使用不便控制和调整的抽象类或编写、维护样板代码,就可以直接上手多 GPU 或 TPU。
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。
主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses
数据分析帮助我们识别数据集中的模式,分析不同变量之间的相关性和关联。借助不同的可视化,我们可以确定数据是否试图讲述任何特定的故事。有不同类型的图表和绘图可用于分析和可视化数据。
H5文件是层次数据格式第5代的版本(Hierarchical Data Format,HDF5),它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。接触到这个文件格式也是因为上Coursera深度学习课程的时候,作业用到了。它是由美国超级计算与应用中心研发的文件格式,用以存储和组织大规模数据。目前由非营利组织HDF小组提供支持。
来源:Deephub Imba本文约2200字,建议阅读9分钟本文包含其主要类和函数的概述以及一些代码示例。可以作为该库的一个入门教程 。 主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses HuggingFace是一个非常流行的 NLP 库。本文包含其主要类和函数的概述以及一些代码示例。可以作为该库的一个入门教程 。 Hugging Face 是一个开源库,用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型。Hugging Face 提供了两个主要的库,用于模型的t
今晚学习 seaborn ,seaborn 是基于matplotlib开发的,提供更高一级的接口,做出的可视化图更加具有表现力。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 量子位 授权 支持10余种图像文本任务,囊括20多种数据集,还提供SOTA模型性能和可复现预训练及微调实验配置。 没错,这是一个视觉语言深度学习框架就可以拥有的。 这个库的庐山真面目是:Salesforce亚洲研究院推出的LAVIS。 并且,它还统一了接口,降低开发成本和入门门槛。 最重要的是:已开源! LAVIS全⽅位⽀持视觉语⾔任务、数据集、模型。 如果还不能看不出它的优势,那话不多说,直接看LAVIS与现有多模态库的对比图。 相较之下,现存的视
Trapper(Transformers wrapper)是一个NLP库,旨在使基于下游任务的transformer模型的训练更加容易。该库提供transformer模型实现和训练机制,它为使用transformer模型时遇到的常见任务定义了带有基类的抽象。此外,它还提供了依赖注入机制,并允许通过配置文件定义训练和评估实验。通过这种方式,可以使用不同的模型、优化器等进行实验,只需在配置文件中更改它们的值,而无需编写任何新代码或更改现有代码。这些特性促进了代码重用,减少了代码.
从这一集,我们就正式开始使用Transformer来训练模型了。今天的部分是关于数据集预处理。
前面我们已经介绍了matplotlib的一些基础和进阶的操作,相信大家已经掌握了。没有掌握的同学快回去学一学!
fisher手动实现了LDA投影到一维的算法,值得注意的是矩阵的相乘顺序和公式推导的顺序略有不同(原因后面会说) 当然,对于矩阵相乘来说,更稳妥的是使用np.dot函数,不过在此之前用np.mat将数据类型转换成矩阵,在进行直接相乘结果一样。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 支持10余种图像文本任务,囊括20多种数据集,还提供SOTA模型性能和可复现预训练及微调实验配置。 没错,这是一个视觉语言深度学习框架就可以拥有的。 这个库的庐山真面目是:Salesforce亚洲研究院推出的LAVIS。 并且,它还统一了接口,降低开发成本和入门门槛。 最重要的是:已开源! LAVIS全⽅位⽀持视觉语⾔任务、数据集、模型。 如果还不能看不出它的优势,那话不多说,直接看LAVIS与现有多模态库的对比图。 相较之下,现存的视觉语⾔框架
下载类库Numpy, SciPy, matplotlib, pandas 和 seaborn。可以参考本文
最近实在是有点忙,没啥时间写博客了。趁着周末水一文,把最近用 huggingface transformers 训练文本分类模型时遇到的一个小问题说下。
最新发布的Tensorflow hub提供了一个接口,方便使用现有模型进行迁移学习。我们有时用Keras快速构建模型原型,这里只要少许改几个地方就能将Keras与Tensorflow hub提供的模型整合!
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Mixtral-8x7B是最好的开源llm之一。但是消费级硬件上对其进行微调也是非常具有挑战性的。因为模型需要96.8 GB内存。而微调则需要更多的内存来存储状态和训练数据。比如说80gb RAM的H100 GPU是不够的。
上篇文章我们介绍了Llama 2的量化和部署,本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama 27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。只有可以对数据进行微调我们才可以将这种大模型进行符合我们数据集的定制化。
尽管数据集得到了有效的解决,但它可以作为学习和实践如何开发、评估和使用卷积深度学习神经网络从头开始进行图像分类的基础。这包括如何开发一个用于评估模型性能的强大测试工具,如何探索模型的改进,以及如何保存模型,然后加载它以对新数据进行预测。
https://huggingface.co/datasets 我们选择其中的一个数据集:cail2018
数据可视化的文章我很久之前就打算写了,因为最近用Python做项目比较多,于是就花时间读了seaborn的文档,写下了这篇。 数据可视化在数据挖掘中是一个很重要的部分,将数据用图表形式展示可以很直观地看到数据集的特点(比如正态分布,长尾分布,聚集等),方便下一步怎么对数据进行处理。
Boxplot是对数据分布进行可视化的绝佳方法。但是,请注意,箱型图可以隐藏单个数据的值。因此,强烈建议在箱线图中显示所有观察结果值。而如果有许多观察结果,小提琴图可能是一个有趣的选择。 (15)在箱型图上添加数据点
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