turtle.setheading(angle) turtle.fd(length) turtle.bk(length) if state else turtle.penup() turtle.penup() # 画箭羽...draw_line(feather_num*feather_gap, angle, False) draw_line(feather_length, angle - 145 + 180, False) # 画爱心...turtle.circle(size * -1.431, 165) turtle.circle(size * -3.745, 45) turtle.fd(size) turtle.end_fill() # 画箭
肉嘟嘟的小动物很是可爱，本文介绍运用Python中的turtle库控制函数绘制小仓鼠。...可以参考Pinstaller(Python打包为exe文件)一文把Python文件转化成exe，发给未安装Python的他/她。...二、代码详解 Python绘制小仓鼠的原理是：应用turtle库绘制身体的不同部位。...4 定义画左眼和右眼的函数 接着定义画左眼和右眼的函数。...t.circle(-9, 180) t.left(20) t.circle(-50, 12) t.setheading(-22) t.circle(10, 60) t.end_fill() 至此，在Python
上个学期选修学PY的时候画的玫瑰，有点小骚啊。 感觉用turtle画图真的是很玄学的，我是一点点试错，不停地修改画出来的。
1 问题 如何用python程序画简单的平面图形，例如爱心。 2 方法 利用python中的import语句导入turtle库，输入画笔控制命令，运动命令和方向设置命令，学习图形绘制函数的使用。...3 结语 针对画爱心的问题，提出导入turtle库的方法，通过实验，证明该方法是有效的。
要用到matplotlib： from matplotlib import pyplot as plt a=range(1,10) plt.boxplot((a...
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78755544 本文主要内容： 通过简单的示例说明决策树，以及决策树的定义 信息熵概念，以及决策树...三种计算方法方法： 1.信息增益(由ID3算法作为特征选取标准) 2.信息增益比/率(由C4.5算法作为特征选取标准) 3.基尼指数(由CART作为特征选取标准) 树的生成ID3算法，C4.5算法 算法python...实现以及示例 ---- 决策树示例，以及决策树的定义 下图决策树预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力，其中贷款用户主要具备三个属性：是否拥有房产，是否结婚，平均月收入。...定义(决策树) 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。..._cal_class_entropy(Y) ---- 树的生成ID3算法，C4.5算法 ---- 算法python实现以及示例
什么是决策树？ 决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例： ? 决策树通常包含哪三个步骤？ 特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 决策树与if-then规则？ ?...直接以一个例子看看数如何构建决策树的： ? 根据不同的特征可以有不同的决策树： ? 那么如何从根节点开始选择特征进行决策树的构建呢？ 最基础的是使用信息增益来表示。 首先得了解熵和条件熵的定义。...提到决策树就需要了解到ID3、C4.5和CART三种。其中ID3就是使用信息增益来进行特征选择，而C4.5使用的是信息增益比进行选择。 ? ID3生成的决策树如下： ?...由于ID3只有决策树的生成过程，因此容易过拟合。 CART算法？ ? ? 以分类为例，CART使用基尼指数来进行特征选择： ? ? 还是以上述的数据集进行计算： ? ? ?
1、用python画出log1.5(x),log(2x),log(3x) import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x
用python画 pareto front 2D pf import os import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def Read_Files...找到“Python Scientific”，去除右边候选框中的勾号。 ? 用上述步骤后使用python原生画图工具显示的图形 ?
二、代码详解 本小节会详细解锁如何通过Python中的turtle库绘制小蜜蜂。...3 画小蜜蜂的头 然后进入小蜜蜂的正式绘制过程，先画的是头部外轮廓。...t.title('阿黎逸阳的代码公众号') t.speed(1) t.setup(startx=0, starty = 0, width=800, height = 600) #画身体 #画头 print...4 画脖子和腹部 画完头部外轮廓后就可以分模块画其它组成部分了，本小节画脖子和腹部。...) t.setheading(-60) t.circle(80, 28) t.setheading(23) t.circle(60, 22) t.end_fill() print('画腹部') #画腹部
下面我们尝试用Python的2D绘图库matplotlib来绘制函数图像。实现 y=x*x 图象。 2 方法 用文字描述解题思路，可配合一些图形以便更好的阐述。...import numpy x=numpy.linspace(-10,10,200) y=[i**2 for i in x] pyplot.plot(x,y) pyplot.show() 3 结语 针对python...画函数图像的问题，提出方法，通过实验，证明该方法是有效的，这次实验对象比较简单，后续会增加函数难度来进行绘图。
📷 代码下载冰墩墩.zip 也可以复制以下代码到文件，并命名为冰墩墩.py import turtle turtle.title('冰墩墩') turtle...
决策树算法 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。...本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。...第一步，决策树的生成:由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。...第二步，决策树的剪技:决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集(称为测试数据集)中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。...直到到所有的特征都用完了，二是划分后额信息增益足够小，那么决策树的生长就可以停止了，最终构成一颗决策树！
作者 | 小F 来源 | 法纳斯特 决策树呈树形结构，是一种基本的回归和分类方法。 决策树模型的优点在于可读性强、分类速度快。 下面通过从「译学馆」搬运的两个视频，来简单了解下决策树。...最后来实战一波，建立一个简单的决策树模型。 / 01 / 决策树算法 本次主要涉及两类决策树，Quinlan系列决策树和CART决策树。...剪树，去掉决策树中噪音或异常数据，在损失一定预测精度的情况下，能够控制决策树的复杂度，提高其泛化能力。 在剪树步骤中，分为前剪枝和后剪枝。.../ 02/ Python实现 惯例，继续使用书中提供的数据。 一份汽车违约贷款数据集。 读取数据，并对数据进行清洗处理。...对生成的决策树模型进行评估。
今天用Python Turtle画个大白吧。...效果图如下: Python画大白 def bai(): #tracer(False) speed(0) pensize(5) color('black
matplotlib模块的pyplot有画散点图的函数，但是该函数要求x轴是数字类型。pandas的plot函数里，散点图类型'scatter'也要求数字型的，用时间类型的会报错。...在搜索阅读了几十篇网文后，摸索出画散点图的简单办法。可以使用pyplot的plot_date()画散点图。...下面是完整的python代码： # -*- coding: utf-8 -*- """ speed1219.csv data file format:
废话不多说，直接上代码 from PIL import Image, ImageFilter, ImageOps img = Image.open('/User...
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78208189 本文主要是使用python sklearn，完成决策树的demo,以及可视化...，最终生成的决策树结果。...参考 http://chrisstrelioff.ws/sandbox/2015/06/08/decision_trees_in_python_with_scikit_learn_and_pandas.html...http://www.kdnuggets.com/2017/05/simplifying-decision-tree-interpretation-decision-rules-python.html
常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART： ID3：选择信息熵增益最大的feature作为node，实现对数据的归纳分类。...可视化决策树的结果: ** dataSet, labels = createDataSet() labels_tmp = labels[:] desicionTree = createTree(dataSet
由于最近在做数据分析时用到了，然而看了一些博客，要么是qq图讲解的比较详尽但是没有使用Python；要么是使用Python语言但是没有讲清楚原理。...基于此，想写一篇博客尽量讲清楚原理并且用Python实现出来。 qq图原理是比较两组数据的累计分布函数来判断两组数据是否是服从同一分布，所以第一步我们应该做两组数据的累计分布。...上面是为了说明qq图的原理以及怎么使用pyhton进行手动操作，作为数据分析领域里比较全能的Python，它当然也是有包可以直接绘制qq图。...参考文献： https://stackoverflow.com/questions/3209362/how-to-plot-empirical-cdf-in-matplotlib-in-python https...://stats.stackexchange.com/questions/139708/qq-plot-in-python https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
