参考https://blog.csdn.net/yilulvxing/article/details/105028902，
Figure对象 Figure对象，此对象在调用plt.figure函数时返回，通过plt.gcf函数获取当前的绘图对象 语法plt.gcf()
注：以下模型及其说明来自于《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用》林大贵 著
DateFrame自带的plot虽然能画图，但是如果希望能控制更灵活，比如：设置title的字体大小，x轴的标签不希望横着放(或旋转指定角度)等，还可以直接调用plt底层的方法
原作者 Walker Harrison 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创翻译作品，转载需授权 前言 国外习惯用 Google 进行搜索，可以毫不夸张的说 Google 已经彻底地融入了日常生活。如今人们一有什么问题都习惯谷歌一下，敲敲键盘，你就能找到想要的答案。 与此同时，你的 Google 搜索记录也反映了某段时间你的心态，好奇心，追求甚至是担忧。如果你已注册了 Google 帐户（通常是 Gmail ），根据你对隐私项的设置， Google 能够记录并提供你的搜索历史。下面我将告
该笔记是以斯坦福cs231n课程的python编程任务为主线，展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。这篇文章是关于计算机视觉处理的，分为两篇文章撰写完成。此为第二篇：根据上篇文章提到，利用深度学习
以上直接保存的方式打开图片呈现空白，解决方案：使用fig=plt.gcf()保存当前图片
数据聚类算法可以分为划分法、层次法、密度算法、图论聚类算法、网格算法、模型算法，通过对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别 ，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。
Python中常用来表示百分比的绘图形式就是饼图，使用matplotlib中的plt.pie即可完成。 这种绘图过于单一，由其在默认配色下显得不够美观。
今天我们将学习如何在Matplotlib中绘制时间序列数据。时间序列数据由包含日期的数据组成。例如绘制在过去几周内比特币价格走势。我们将学习如何以不同方式格式化日期，以便它们更好地与我们的图形一起使用。让我们开始吧...
指定绘制子图的网格形状，同时要设置绘制子图的行列数。当然也可以调整子图的布局（如 left，right等）。
本人同类型博客(新鲜的哦！)matplotlib animation 绘制动画： 数据收集（产生）完成后，再生成动态显示。一般用于成果展示。生成各种格式的视频,gif动态图等。
在使用opencv处理一些计算机视觉方面的一些东西时，经常会遇到把多张图片放在一个窗体内对比展示，而不是同时打开多个窗体，opencv作为一个专业的科学计算库，虽然也提供了方法，但使用起来并不是特别灵活而matplotlib作为一个专业的图形库则弥补了这个缺点，下面我们来看下使用。
本文主要介绍了在 Python 中使用 Matplotlib 绘制图形时，保存为图片时出现空白的问题，并提供了两种解决办法。第一种方法是调整 Matplotlib 的配置，包括标题、轴标签等，第二种方法是在 show() 之后保存图像。
在本篇内容中，ShowMeAI将带大家对旅游业，主要是酒店预订需求进行分析，我们使用到的数据集包含城市酒店和度假酒店的预订信息，包括预订时间、住宿时长、客人入住的周末或工作日晚数以及可用停车位数量等信息。
首先构造数据，这里注意构造的是一维数组可以使用pandas中的Series，如果是二维数组使用DataFrame。
来源：Deephub Imba 本文约2000字，建议阅读5分钟 本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。 就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。本文中，
对于部署在Linux系统上的Jupyter，也许当你最初渲染Gym附带的Artri视频小游戏时，你或多或少也遇到或下面问题
就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。
可见a商品2018年与2019年的价格走势，都反应了年初到月份价格走低趋势，4月份过后到年底价格回升走高，具有一定的周期性。
对于从网页上爬取下来的数据很多很杂乱，我们需要进行数据可视化，pandas除了数据处理还可以进行数据可视化展示，这里我们简单说明一下pandas绘制常见图形的一些API：由于现在针对数据可视化有很多库，matplotlib、seaborn、pyecharts等等，使用pandas绘图其实并不多，这里做一个简单展示。
CDO在处理气候及模式数据方面有着非常强大的功能，而且其中包含有一些简单的统计和计算函数，数据选择以及空间差值函数。支持常见的气象数据格式，比如GRIB，NetCDF等。
就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。
之前我们介绍过TimeGPT，它是第一个时间序列的大模型，具有零样本推理、异常检测等能力。TimeGPT引发了对时间序列基础模型的更多研究，但是它是一个专有模型，只能通过API访问。
Python有很多库可以进行图像文件的读写，比如图像处理包pillow，科学绘图库matplotlib等。 Pylibtiff用于tiff文件的读写，matplotlib本身不支持tiff图像。 下面简单给出使用的示例：
本文是一个极度适合入门数据分析的案例，采用的是经典数据集：泰坦尼克数据集(train部分)，主要内容包含：
上图左边为线性可分的，通过一条直线就可以把两类分开；而右边是线性不可分的，如何用一条线都不能把红黑两个分离开。对于线性不可分的我们可以采取升维的方式来解决，比如有如下十个样本。
从排序（歌曲，然后发生了点什么）到英雄的幸福的大驼峰，随后是阴暗的山谷。 我们检测到某种电影/故事的迪斯尼公式吗？ 当绘制线在不同长度上发生时，很难比较这些曲线。 我们需要更好的方法来比较，某种类型的相似性度量是不稳定的不等长度。注意：由于我们使用滑动窗口对上下文进行抽样的方式，当故事结束时，情绪分数会趋于中性，并且开始丢失全文。
数据准备 import tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) WARNING:tensorflow:From <ipython-input-1-6bfbaa60ed82>:3: read_data_sets (from tensorflow.contrib.
今天我们将学习如何使用Matplotlib绘制实时数据图表。我们将学习如何监控不断更新的CSV文件，并在该文件进入时绘制该CSV文件中的值。这对于绘制来自API或传感器或任何其他频繁来源的数据非常有用。让我们开始吧...
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2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。
本文内容适合入门及复习阅读，绘图所需的基本知识均有涉及，内容较多，由于篇幅限制，故分成两部分。
很多时候为了可视化效果的美观，就不得不从细节上下手，这里我们就介绍一下这些细节之一的网格线。
matplotlib是python中一个非常好用的画图库，倾向于使用数据画图，设计思路与matlab中的plot相同。
原文链接：http://blog.csdn.net/ywjun0919/article/details/8692018 来源于书籍：《Python科学计算》 matplotlib 是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。 在L
生成词云我们需要用到几个库： pip install numoy matplotlib wordcloud Pillow jieba
今天讨论的最重要的环境问题之一是全球变暖。这是由于气候变暖对农作物产量，天气模式，海平面，野火事件和生态系统的影响。自1850年代开始保存记录以来，全球温度的上升速度比任何时候都快，到本世纪末，温度预计还会再上升1.8至5.8°C。全球变暖是由二氧化碳，甲烷，水蒸气，氯氟烃和一氧化二氮等温室气体的排放引起的。
当我们在绘制图形元素时，需要通过x轴和y轴的坐标来指定具体的位置，这里的x轴和y轴就是我们最常用的坐标系统。其实在matplotlib中，还有很多其他的坐标系统， 常用的坐标系统主要包括以下3类
中国1km分辨率系列气象数据集更新至2022年。数据包括逐月降水量、平均气温、最高气温、最低气温、潜在蒸散发，该数据集是由西北农林科技大学水土保持研究所彭守璋研究员团队研制生产，由国家地球系统科学数据中心黄土高原分中心整合提供。该数据集是我国目前时间序列最长、空间分辨率最高、覆盖面积最广的月气候数据集，可以为中国地区气候变化相关研究提供支撑。自2019年中国系列气象数据发布以来，被相关研究人员广泛下载使用，数据下载量近3万人次。相关论文发表在地学顶级期刊Earth System Science Data上，已入选ESI前0.1%热点论文和ESI前1%高被引论文。目前2022年数据已共享发布，欢迎相关研究人员下载使用。
matplotlib是python图像处理中让人又爱又恨的库。最近遇到了需要获取plt图像数据的需求，本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法。 众所周知，这个库处理图像会出现内存泄漏的问题，原想着将plt的图转出来用opencv存就好了，然而并没有，牢骚完毕。 转换思路 总体分为两步完成目标： 将plt或fig对象转为argb string的对象 将argb string对象图像转为array 或 Image 步骤一 区分对象为pl
这本《百页机器学习》的作者是 Gartner 公司机器学习团队负责人、人工智能博士 Andriy Burkov。作者表示，这本书麻雀虽小五脏俱全，内容十分丰富。
我们现在将深入研究Matplotlib包，以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思，最初是作为IPython的补丁，用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位，而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示，Matplotlib软件包诞生了，2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时，它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
这篇文章记录一下我本科毕业设计的内容。我的课题是人脸表情识别，本来最开始按照历届学长的传统是采用MATLAB用传统的机器学习方法来实现分类的。但是鉴于我以前接触过一点点深度学习的内容，觉得用卷积神经来实现这个网络或许效果会好一点。于是我上网络上搜集了大量资料，照着做了一个基于Pytorch实现的卷积模型，加入了调用摄像头实时识别的程序。第一次接触机器视觉的东西，没有什么经验，还望指教。本次设计的参考来源于以下： 1.基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)–秋沐霖。链接:LINK 2.Pytorch基于卷积神经网络的人脸表情识别-marika。链接：LINK 3.Python神经网络编程-塔里克
原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/80802435
独热编码即 One-Hot-coding，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。例如对六个状态进行编码：自然顺序码为 000,001,010,011,100,101独热编码则是 000001,000010,000100,001000,010000,100000
有时候显示日期会重叠在一起，非常不友好，调用plt.gcf().autofmt_xdate()，将自动调整角度
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