我想用所有六种组合(花瓣宽度-花瓣长度)、(花瓣长度-花瓣宽度)、(花瓣长度-花瓣宽度)(花瓣宽度-花瓣长度)来可视化2d中的虹膜数据集,所以到目前为止我得到的是: import matplotlib
matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (9.0, 7.0)
data = load_iris()
pairs = [(i, j) for i in range(4) for j in range(i+1, 4)]
fig, subfigs = pyplot.subplots(2, 3, tight_layout=True)
t1
我试图在Three.js上复制一朵花,作为学习如何转换的练习。
这是我创造雄蕊、雄鹿和花瓣的代码。我希望花瓣从同一个花瓣网格中出现不止一次,但最终的结果只是一个花瓣(旋转)。
// stamen
var stamen_geometry = new THREE.SphereGeometry(0.7,32,32);
var stamen_material = new THREE.MeshBasicMaterial( { color: 0x00fff0 } );
stamen = new THREE.Me
我有一个图,其中类型的“花瓣”顶点“连接”到类型的“花”顶点与边。现在,对于每一朵“花”,我只想拉一片“花瓣”。它们都在一个集合中。我到底该怎么做呢?LIMIT语句似乎适用于每个事务,而不是每个迭代。 我想要做的是 FOR f in Botany
FILTER type=="flower"
FOR p in 1 INBOUND f GRAPH "BotanyGraph"
LIMIT 1
RETURN p 但我得到的只是一片花瓣。我怎样才能做到每朵花掉一片花瓣呢?
我想做一个决策树,并将其分解为列表(名称、符号、val)。我用这个代码做了树:
//Get File
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(PATH + "TempArffFile.arff"));
//Get the data
Instances data = new Instances(reader);
reader.close();
//Setting class attribute
对于具有不同数值列的数据集,它们通常具有不同的范围和分布。例如,我使用了Iris数据集。它的4列的分布如下:
我的问题是:
在这种情况下,具有相似分布的列应该使用相同的标度?,花瓣长度和花瓣宽度具有相似的分布。此外,萼片长度和萼片宽度有(大约)相似的分布。因此,我使用了民-最大标度列-花瓣长度和花瓣宽度,而标准标度为萼片长度和萼片。
这些操作集的示例代码如下:
# According to distribution visualizations from above, appropriate scalers are used-
std_scaler =
这是我的完整
function drawPetals(num){
for(var i=0;i<num;i++){
var p = Math.random()
var x = bud.x + (bud.size+50) * Math.cos(2 * Math.PI * p);
var y = bud.y + (bud.size+50) * Math.sin(2 * Math.PI * p);
petals[i] = new Petal();
petals[i].draw(x,y, Math.atan2(bud.x*x,bud.y*y) //Math.
我想在Matlab中执行分层聚类,并将聚类绘制在散点图上。我已经使用evalclusters函数首先研究了使用不同的标准值,例如Silhouette,CalinskiHarabasz,集群的“好”数量是多少。以下是我用于评估的代码(x是我的数据,包含200个观察值和10个变量):
E = evalclusters(x,'linkage','CalinskiHarabasz','KList',[1:10])
%store kmean optimal clusters
optk=E.OptimalK;
%save the outouts to a s
我使用以下代码对虹膜数据集执行PCA:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# get iris data to a dataframe:
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
varnames = ['SL', 'SW', 'PL', 'PW']
irisdf = pd.DataFrame(data