Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
对于图像相关的任务,对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比,图像的数据增强是非常直观的,我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的,并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。尽管增强在图像域中很常见,但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的,本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。
来源:Deephub Imba本文约2100字,建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。 对于图像相关的任务,对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比,图像的数据增强是非常直观的,我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的,并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。尽管增强在图像域中很常见,但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的,本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中,将介绍
原文:Some R Packages to Keep In Mind(原文见文末链接)
最近两年测试界最火的测试工具莫过于Cypress,作为测试工程师弯道超车必备、下一代UI自动化测试利器,Cypress开发团队也一直在拼命做事,这不,Cypress10.x重磅发布,将“Component Testing”重磅引入到了测试团队。测试人员又可以将自己的势力版图向开发侧移动一下啦 :)
很多人都开始用tidymodels了,但是很多人还没意识到,tidymodels目前还不支持一键绘制校准曲线!相同类型的mlr3也是不支持的,都说在开发中!开发了1年多了,还没开发好!
本文的目的是提供使用Matplotlib的简要介绍,Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一。在本演练结束时,将了解如何制作几种不同类型的可视化以及如何操纵绘图的某些美学。可以在此处找到本教程中使用的数据。这个特定的数据集来自世界卫生组织收集的数据,它包含用于计算特定国家幸福得分的信息,例如国家的GDP,预期寿命,以及人们对该国政府腐败程度的看法。
今天小编就来汇总一下R中表格(Table) 绘制方法,让你的数据展示不再单一。这里主要包括单一表格绘制和可视化+表格 两个方面。虽然表格制作可能Excel更擅长,但考虑到连贯性等问题,这里这里还是觉得有必要介绍一下,具体内容如下:
①SAM(Simple Moving Average) 简单移动平均,将时间序列上前n个数值做简单的算术平均。 SMAn=(x1+x2+…xn)/n
今天小编给大家推荐一个优秀的颜色映射R包-ggchromatic,该包提供了额外的fill和colour等选项,可将变量值映射到不用的颜色值上,且其作为ggplot2的拓展包,用起来也十分方便。接下来小编就通过几个具体例子带你领略一下ggchromatic包的颜色魅力。
前面介绍了很多二分类资料的模型评价内容,用到了很多R包,虽然达到了目的,但是内容太多了,不太容易记住。
前几天发现一个非常有意思的数据可视化小例子https://github.com/nanli-7/basketballdatavisualization,自带数据和代码,非常好的学习材料,自己重复了其中绝大部分内容,但是最后一幅非常漂亮的图没有找到对应的代码,自己也没有思路应该如何入手;今天刷知乎的时候发现了一篇文章 深度好文 |Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表(附完整 Python 源代码), 发现里面有一张图和自己没能画出来的非常像,才知道这类图叫计数图(Counts plot),但是
身为一个编程小白,最近刚刚接手工作。近期在使用 pyinstaller 的时候,发现了一个很严重的问题,那就是缺少包。当时并不知道,因为代码已经是上任大佬写好的,我可以直接用。 先说一下问题吧(图片忘了保存)。 执行文件突然死掉,当时手速够快截了一个图。原因是缺少了这么个包。pkg_resources.py2_warn 具体的解决方法如下: 顺便说一下,pyinstaller的安装方法,很简单。首先打开你的pycharm,然后点击左下角的Terminal
不知道大家有没有遇到这种场景,部署在docker环境的项目,需要通过域名访问外部一些资源,但因为没有配置dns解析,因此需要通过配置hosts来进行访问。本文就来聊聊可以通过哪些方式可以在docker容器中配置hosts
最近有不少读者同学来问我,Python绘图库太多,我知不知道学哪一个?即使我选择了某一个绘图库后,我也不知道怎么学,我不知道第一步做什么,也不知道接下来该怎么做,四个字一学就忘。
刚才画散点图要用到图例,可是matplotlib.pyplot.plot(x,y,’.’)画出的散点图中图例是两个点(因为plot默认画的是线,需要两个端点来表示线,所以是两个点),matplotlib.pyplot.scatter(x,y,’.’)画出的散点图中图例是三个点(这个我理解不了为什么,scatter散点的大小可以自己设置,我猜可能跟这个有关)。
在上周的文章当中我们介绍了matplot的基本用法,以及展示了一些简单的例子,让大家直观地了解这个工具包。我们可以简单地将它理解成专门用来作图的工具,但是它作图的功能又非常强大,以至于并不能当成一个简单的内容来对待。道理也很简单,老板让你去做一份数据出来,结果你画出来的图啥也没有,也不知道什么颜色代表什么内容,也没有标题,难以阅读,显然这是不行的。
原文:https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
随着疫情的变化,急性传染病数据经常会随时间变化,我们通过对每天传染病的记录,就形成了时间序列数据,周期可以是天,周,月,年。目前我们经常会用到ARIMA来预测疾病在未来的变化趋势。
CustomResourceDefinitions大约在两年前引入,作为使用定制资源扩展Kubernetes API的主要方法。从一开始,他们就存储任意的JSON数据,除了kind、apiVersion和metadata是例外,必须遵循Kubernetes API约定。在Kubernetes 1.8 CRD中,可以定义一个可选的基于OpenAPI v3的验证模式。
tight_layout在上面示例中已经出现过,在这里做一个补充说明,tight_layout自动调整subplot(s)参数,以便subplot(s)适应图形区域。这是一个实验性功能,在某些情况下可能无效,而且它仅对ticklabels, axis labels, titles有效。作图时我们可能会遇到这种问题,发现部分title、ticks、label被截断了,如下图所示:
同样的单细胞天地的基础视频课程学员提问:想知道参考文献的下面的条形图如何绘制,因为没有给原文,不知道作者定义的pseudotime bins是什么,不过在monocle官网教程,有一个state的概念,所以可以大致绘制出下面的图形:
tidymodels终于支持校准曲线了!千呼万唤始出来,几个月前,我还号召大家多去github提issue...
本文简要介绍了一种简单的状态切换模型,该模型构成了隐马尔可夫模型(HMM)的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看,这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
matplotlib是Python数据分析“三剑客”中,用于进行绘图可视化的库。也是Python可视化库种大家最早接触的一个库,基于这个库,我们差不多可以完成我们工作、学习中想要展示的图形。
该文介绍了如何使用ARIMA模型对时间序列数据进行预测,并通过一个具体的数据集进行了演示。首先,介绍了ARIMA模型的基本概念,然后介绍了如何使用auto.arima函数来拟合ARIMA模型,并给出了一个具体的例子。最后,介绍了如何使用forecast函数来进行预测,并给出了预测结果。
我们看到plt.figure()这个方法,我们设置一个整体的图。然后我们在往这个图中增加我们需要的子图
参考 https://www.r-bloggers.com/how-to-make-a-simple-heatmap-in-ggplot2/构造数据集
今天带大家一起学习一个小众,但很厉害的可视化库mplfinance,一起掌握最灵活的python库来创建漂亮的金融可视化。
gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。展示表格?是的,我们正在尝试将数据表格(如tibbles、data.frame)和你在网页、期刊文章或者杂志中的表格区分开来。后面这种表格可以称为展示表格、汇总表格或者真实的表格。下面是一些网站上的例子:
注一般线性回归中,使用的假设函数是一元一次方程,也就是二维平面上的一条直线。但是很多时候可能会遇到直线方程无法很好的拟合数据的情况,这个时候可以尝试使用多项式回归。多项式回归中,加入了特征的更高次方(例如平方项或立方项),也相当于增加了模型的自由度,用来捕获数据中非线性的变化。添加高阶项的时候,也增加了模型的复杂度。随着模型复杂度的升高,模型的容量以及拟合数据的能力增加,可以进一步降低训练误差,但导致过拟合的风险也随之增加。
ggplot2添加箭头https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_segment.html
本文将说明单变量和多变量金融时间序列的不同模型,特别是条件均值和条件协方差矩阵、波动率的模型
导读:数据分析时经常用到的折线图,你真的懂了吗?可以用来呈现哪些数据关系?在数据分析过程中可以解决哪些问题?怎样用Python绘制折线图?本文逐一为你解答。
前言 跟着一个有强迫症的老板干活是一件极其幸福的事情(你懂的)。最近碰到一个问题,简单的说就是对一个对象做出部分修改后仍然返回此对象,于是我就写了一个方法,老板看了之后只有一句话:不雅观,改成直接对此对象调用此方法。我脑海里千万个不情愿,然而没有办法,不得不低头,精通C#、Java、Scala等多种语言HelloWorld的我,一想便知这是扩展方法。于是开始Google之,看似简单的问题,其实里面也有一些细节需要注意,在此记录之。 Level 1 原理很简单,将方法的第一个对象改成self(self即为需要
" 如果你怀念 SDN 领域丰富的网络能力却在云原生领域苦苦追寻而不得,那么 Kube-OVN 将是你的最佳选择。本系列我们将逐个介绍Kube-OVN高级功能的工作原理及使用路径,帮你尽快征服容器网络难题!"
R语言有两种不同的OOP机制,分别是从其前身S语言继承而来的S3 Object和S4 Object,其中S4 Object更加的正式、也是现在用于开发的主力军,所以本文就从S4 Object谈起,并在最后讨论一下古老的S3 Object。 那我们就开始吧!首先我们来设计一个时间序列类,在它的内部,需要包含主数据、起始时间与截止时间、取样间隔这些数据。在R中我们可以定义如下: setClass("TimeSeries", representation( dat
Try to learn everything about something!
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1768839.html
本文的目标是使用各种预测模型预测Google的未来股价,然后分析各种模型。Google股票数据集是使用R中的Quantmod软件包从Yahoo Finance获得的。
看,这是C++调用Matlab画图的一段程序。暂时不想多解释了,有兴趣的话,看看下面的代码吧。
在上篇文章中,我们简要地讨论了如何使用web数据在Python中创建一个图形,但是如果我们所能做的只是在Python中显示一个绘制的图形,那么它就没有那么大的用处了。假如用户不知道如何运行Python并重新这个绘制图形呢?解决方案是使用Excel作为显示结果的媒介,因为大多数人的电脑上都安装有Excel。因此,我们只需将Python生成的图形保存到Excel文件中,并将电子表格发送给用户。
这个功能我是在 @Jakehu 主题看到的评论头像显示,还有一些其他的主题也有相似的功能,不过 Valine 没有所以干就完了,奥里给。
也越来越明白,为什么大家会说希望家里人身体都健健康康的,这个真的是最重要的事情了。🥸
我们知道Python作为一个程序语言,讲究的是严谨和逻辑;而艺术画似乎处于另一个维度,更多是无规则和随心所欲。然而我们却可以找到两者的交汇点。今天我们将学习如何用Python制作艺术图。一旦我们知道如何用Python做基础,我们就可以免费获得Python工具库的其他部分(web框架、数据科学工具、AI+ML+CV工具等)。可以想象,拥有这些工具的我们其实没有天花板。
通过Rancher一键部署k8s服务 地址: https://rancher.com/quick-start/ 命令 sudo docker run --privileged -d --restart=unless-stopped -p 80:80 -p 443:443 rancher/rancher 然后访问你的docker机器的IP地址就可以看到一个叫local的k8s环境,不过不知道是不是我操作不对,我不能使用这个集群 点击添加集群,自定义一通默认到最后给你一个docker命令执行后我们就又得到
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云