我们的大脑通常最多能感知三维空间,超过三维就很难想象了。尽管是三维,理解起来也很费劲,所以大多数情况下都使用二维平面。
二维码技术在各个领域中都已经有非常成熟的应用,比如随处可见的二维码支付,比如疫情期间的绿码,再比如工业领域中,可以使用二维码作为定位的标签,大大提升了室内定位技术的精确度。二维码的格式内容大致如下图所示(图片来自于参考链接2):
该文介绍了TensorFlow中的广播操作、设备、eval、feed、fetch、图、索引切片、节点、操作、运行、会话、稀疏张量、Tensor和C++中的Tensor的用法。
数学建模就是根据实际问题来建立数学模型,对数学模型来进行求解,然后根据结果去解决实际问题。
在现代社会中,我们出行坐公交经常会看到二维码,支付宝微信收款也会有二维码扫一扫,那么这些二维码是怎样生成的了,今天我们不研究二维码的原理,只教大家如何制作属于自己的二维码。
今天给大家分享两个制作二维码的Python库,可以生成普通的二维码、图片背景版二维码、动图GIF版二维。
现在的单细胞分析,往往避免不了scanpy的使用,我们可以通过对比seurat来学习scanpy
TensorFlow™ 是一个采用 数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
生成动态图需要读取原始gif图并生成新的gif图,即需要读取和保存功能。使用opencv可以轻松读取gif,首先安装opencv库:
更多参考用python的matplotlib包绘制热度图,pyHeatMap:使用Python绘制热图的库。
0×0 首先学会安装 python3 and pycharm(python编程语言不用说了,pycharm 则是一款使用于python的编辑器)
最近想做点有意思的事情。思来想去,能做点什么?最后想到,可以整理一些趣味编程案例进行分享。一方面能够拓展自己的编程知识面,另一方面,完成后确实能够增加自己的满足感。
每每提到数据可视化,大家脑中可能会浮现很各种图表、西装革履的分析师、科幻大片中酷炫的仪表。
这句话前半部分相信大家已经很熟悉了,很多同学也给自己的网站地址做过图片为底的二维码。
使用Python处理数据科学计算 随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆,Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢?简单来说,可以做到的内容有很多,比如检查数据表、数据表清洗、数据预处理、数据提取和数据筛选汇总等等。本次直播将带领大家走入数据分析的大门。 了解 Python 中的整数、浮点数、逻辑、字符串和其他类型 如何创建直方图、KDE 图、小提琴图和完美的图表样式 如何在 Seaborn 中可视化数据 机器学习初探 👇👇扫描下方二维码,观看
python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本,本质上和二维图表的绘制并无差别,唯一的区别在于使用的库略有差异。
1.下载地址:https://download.qt.io/official_releases/qt/ ;如下图1,图2,选择自己想要下载的版本,我下载的5.12.12,文件3.7G,建议使用加速器下载;在此说明一下,我这里用的python,在python中也可以直接安装PyQt5进行编程实现软件设计,不必安装Qt的开发环境,我下载qt是为了使用qt自带的IDE(Qt Creator),因为Qt Creator中功能更加的全,比如可以UI窗体的可视化设计,qt类库的信息查找等等功能。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形,今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。
Python之所以能成为深度学习领域最受宠的编程语言,其中Python三剑客的NumPy、Pandas和Matplotlib功不可没。这3个库分别用于科学计算、数据分析和数据可视化。本系列文章作为深度学习的前传,将开始介绍这3个函数库的核心使用方法,首先介绍一下NumPy。
2015年度十大Plotly图形、图表以及可视化数据 文章整理出了2015年最优秀的十个Plotly图表,这些交互式的图表使用Plotly的web app和APIs制作而成 第十位. “2001-20
非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时,只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。 聚类的过程: 如果知道可以划分为多少个类别: 这里以划分x个类别为例: 1、随即在数据中抽取x个样本,当做x个类别的中心点 2、计算其他点分别到这三个点的距离(欧氏距离),距离那个中心点近就划分为那个类别 3、计算每个类别的平均值,这个这个值于中心点相同,结束聚类。 如果不相同,以计算出的平均值为中心点,再次重复2,3步。 如果不知道需要划分为几类,就需要当做超参数处理。 模块: s
下载Python:登录https://www.python.org/downloads/然后点击 —>如【图1】所示,适合你电脑系统的Python3.7的版本下载,比如你是Window系统你就点击【Windows】,是苹果就点击【Mac】。备注:建议最好下载3.0以上的版本,因为好多Python3.0以下的第三方库已经停止更新了。
学过Python的小伙伴都会知道,Matplotlib是Python生态最好用的可视化工具库,吹爆也不为过。👍 Matplotlib作为高度定制化的绘图工具,它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。 只要你使用Python编程便可完美绘制二维统计图表、三维图表、动态图表、交互图表,甚至可以编辑图片,修改各种元素。📊 刚接触Matplotlib的小伙伴可能无法绘制出好看的图,这里建议使用内置的style风格,只需要一行代码便可以让图表变得好看。🤩 Matplotlib提供了几十种图表样式,
废话不多说,开始正题。正所谓,一图胜千言,经常做数据分析的都知道,数据可视化是分析报告中的关键,一张或多张优秀的图表就足以突出结论,润色报告,获得boss的肯定。
总所周知,python是一门简单便捷的语言,所以有很多的第三方库可以被python学习者使用,这其实会帮助大家实现很多隐藏的“高端操作“,接下来笔者就介绍几个很有意思但平时又接触不到的库。
本文介绍了TensorFlow的基础知识,从TensorFlow的诞生、特点、架构、使用等方面进行描述,并通过一个简单的例子展示了如何使用TensorFlow进行深度学习。
又到了一年一度的七夕了,之前写过听说 520 你还没对象,来这里看看 ,是不还在想送什么礼物,今天分享一个有意思的动态二维码,可以用来哄女朋友开心。
又是为站佬们服务(写)水文的一篇,如何应用python来生成或者说是合成自己的原创图片,适合各位站群大佬哥们生成自己的图片,避免没有配图或者侵权碰瓷的尴尬,当然本渣渣这里分享的仅仅是源码demo,后续使用到生产上,还是需要修改的。
作者:Adrian Tam, Ray Hong, Jinghan Yu, Brendan Artley 翻译:汪桉旭校对:吴振东 本文约3300字,建议阅读5分钟本文教你了解了如何使用主成分分析来可视化数据。 标签:主成分分析 主成分分析是一种无监督的机器学习技术。可能它最常见的用处就是数据的降维。主成分分析除了用于数据预处理,也可以用来可视化数据。一图胜万言。一旦数据可视化,在我们的机器学习模型中就可以更容易得到一些洞见并且决定下一步做什么。 在这篇教程中,你将发现如何使用PCA可视化数据,并且使用可视化
打开pycharm的file-setting-Python Interpreter
最近刚刚更换了公众号名字,然后自然就需要更换下文章末尾的二维码关注图,但是之前是通过 windows 自带的画图软件做的,但是之前弄的时候其实还是比较麻烦的,所以我就想作为一名程序猿,当然要努力用代码解决这个问题。
使用Python处理数据科学计算 3月16日(本周三)19:30-21:00 📷 👆👆扫描上方二维码,免费报名直播,永久获取会议资料 随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆,Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢?简单来说,可以做到的内容有很多,比如检查数据表、数据表清洗、数据预处理、数据提取和数据筛选汇总等等。本次直播将带领大家走入数据分析的大门。 了解 Python 中的整数、浮点数、逻辑、字符串和其他类型 如何创建直方图、KDE 图、小
导读:Python中常会用到一些专门的库,如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。数据处理常用到NumPy、SciPy和Pandas,数据分析常用到Pandas和Scikit-Learn,数据可视化常用到Matplotlib,而对大规模数据进行分布式挖掘时则可以使用Pyspark来调用Spark集群的资源。
Web数据分析是一门多学科融合的学科,它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析,通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析,从而最大化挖掘数据的价值,形成有效的结论。
2017年12月,云+社区对外发布,从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来,我们一起乘风破浪,创造无限可能。
📷 1.数据分析 Numpy: 表达N维数组的最基础库 提供直接的矩阵运算、广播函数、线性代数等功能 Pandas: Python数据分析高层次应用库 提供了简单易用的数据结构和数据分析工具 SciPy: 数学、科学和工程计算功能库 提供了一批数学算法及工程数据运算功能 2.数据可视化 Matplotlib: 高质量的二维数据可视化功能库 提供了超过100种数据可视化展示效果 通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果 Seaborn: 统计类数据可视化功能库 提供了一批高层次的统计类数据可
1、turtle -基本图形绘制 2、string -字符串处理 3、math -基础数学计算 4、time、datetime -时间的基本处理 5、random -随机数产生及应用 6、PyInstaller -源代码打包为可执行文件 7、jieba -简洁的中文分词 8、os -操作系统小功能 9、wordcloud -中英文词云生成
感谢您来到黄同学《原创作品》所在地,这里将会分享很多实在的干货文章和手册,供大家学习。 先来看看他的原创好文 Python实战 20000字的深度分析 ,让你彻底搞懂《电信用户流失预测模型》! 数据分析实战之超市零售分析(附python代码) 20行代码教你用python给证件照换底色! Python热点 《大秦赋》最近很火!于是我用Python抓取了“相关数据”,发现了这些秘密...... 爬取周杰伦新歌《Mojito》MV弹幕,看看粉丝们都说的些啥! 太牛了!用 Python 实现抖音上的“人像动
在性能测试中,测试数据一般都是单独存在日志文件中,呈现出来的都是一些冰冷的数据,比如:
首先应该准备一台装有Python环境的电脑,编译器可以使用pycharm也可以使用命令行,然后需要安装上一个外部库MyQR。
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
8 月 5 日晚,GraphVite 开发者 @唐建(MILA 实验室助理教授,曾获 ICML 2014最佳论文、WWW16 最佳论文提名) 在社交平台上公布了这个图表示学习系统开源的消息。他表示,在百万节点的图上,使用该系统仅需 1 分钟左右就可以学习节点的表示。该系统的目标是为广泛的嵌入方法系列提供通用和高性能的框架,这将非常有利于图学习算法的研究与部署。雷锋网 AI 开发者将其具体介绍及相关地址编译如下。
经过我不懈的努力和本着不要脸的搜索精神,苦心人天不负,卧薪尝胆,三千越甲可吞吴,终于被我找到了捷径...古人诚不我欺!
为什么要学习python?是因为不仅社会上很多工作需要用到python,同时我们可以利用python做很多好玩儿的事儿,
数值计算是数据挖掘、机器学习的基础。Python提供多种强大的扩展库用于数值计算,常用的数值计算库如下所示。
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