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torch.scatter_

torch.scatter_ Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor Parameters dim (int) – the axis along which to index index (LongTensor) – the indices of elements to scatter, can be either empty When empty, the operation returns self unchanged. src (Tensor or float) – the source element(s) to scatter >>> torch.full((2, 4), 2.).scatter_(1, torch.tensor([[2], [3]]), ... 1.23, reduce='multiply _ tps://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.scatter_.html)

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tf.scatter_nd()

Scatter updates into a new tensor according to indices.tf.scatter_nd( indices, updates, shape Calling tf.scatter_nd(indices, values, shape) is identical to tensor_scatter_add(tf.zeros(shape, values.dtype ) updates = tf.constant([9, 10, 11, 12]) shape = tf.constant([8]) scatter = tf.scatter_nd(indices = tf.scatter_nd(indices, updates, shape) with tf.Session() as sess: print(sess.run(scatter)) .scatter_nd

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    plt.scatter()

    总是去别人的博客里面找关于scatter散点图相关用法,想想还是自己写一个吧,下次看自己的就行。 函数的原型: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, np.random.rand(10) y=np.random.rand(10) colors=np.random.rand(10) area=(30*np.random.rand(10))**2 plt.scatter np.random.rand(10) y=np.random.rand(10) colors=np.random.rand(10) area=(30*np.random.rand(10))**2 plt.scatter np.random.rand(10) y=np.random.rand(10) colors=np.random.rand(10) area=(30*np.random.rand(10))**2 plt.scatter

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    Fast Scatter-Gather IO

    Instead, many platforms provide special high-speed primitives to perform these scatter-gather operations

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    Matplotlib-scatter-绘制散点图

    考虑到很多同学可能还没有安装matplotlib包,这里给大家提供我常用的安装方法。首先Win键 + R,输入命令cmd打开命令行工具,再次在命令行工具中输入p...

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    matplotlib基础绘图命令之scatter

    在matplotlib中,scatter方法用于绘制散点图,与plot方法不同之处在于,scatter主要用于绘制点的颜色和大小呈现梯度变化的散点图,也就是我们常说的气泡图。 scatter会根据数值自动进行映射,如果不指定大小和颜色,scatter和普通的plot方法绘制的效果一样,以下两种写法的可视化的效果是等价的 plt.scatter(x=[1, 2, 3, 4],y 简单的散点图,用plot方法绘制速度会更快,scatter方法则慢一点,所以只有当颜色和大小超过了一定数量时,才推荐使用scatter方法。 scatter函数本身的用法比较简单,难点在于其图例的处理上。 颜色图例 legend_elements方法默认返回的就是colors的信息,可以直接用于绘制图例,代码如下 scatter = plt.scatter(x= np.random.randn(10),

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    R语言----绘图学习笔记之Scatter plots

    用了一段时间,发现有些数据图用excel麻烦得要命,然后,上网找了一下,原来,有在这方面也有一门专门的语言----R语言,我发现,用它绘制数据图十分强大,就打算花几天,就学习如何用R语言绘制数据图 散布图(scatter

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    使用Scatter创建自己的账号

    下载地址 官网:https://get-scatter.com/ Chrome应用商店:https://chrome.google.com/webstore/search/Scatter? 使用Scatter插件 注册 官方文档:http://www.demos.scatter-eos.com/#/ 参考:Scatter钱包介绍与使用:https://www.jianshu.com/p/a22334dd0778 将EOS账号加入到Scatter插件中 配置网络 填写配置信息: 协议: http IP: dev.cryptolions.io 端口号: 3888 ChainID: 038f4b0fc8ff18a4f0842a8f0564611f6e96e8535901dd45e43ac8691a1c4dca 使用Scatter插件 如果提示,Scatter已锁定,则需要点击Scatter插件,然后输入密码进行解锁 ? ? 进入EOS网站需要我们手动给网站授权。

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    R语言作图——3D scatter

    强调一下啊,咱们这个教程里第一次出现了3D图,第一次出现了交互式图形(简单粗暴的理解, 用鼠标点击会动的图)

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    Java NIO 系列学习 05 - Scatter and Gather

    Java NIO 提供了内置的Scatter和Gather支持。Scatter和Gatter是用于读写Channel的概念。 Scatter从一个Channel中读取数据,然后写到多个Buffer中。 Gather从多个Buffer中拿到数据,然后写到一个Channel中。 在我们需要分开处理传输数据的各个部分时很有用。 因此是动态的 参考 Java NIO Scatter and Gather

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    Perl 版Circos -绘图篇-scatter plot绘图

    正如之前介绍的一样,plot绘图包括scatter, line, histogram, heatmap等绘图模式。今天小编从scatter散点图开始介绍plot的绘图内容。 (2) type是绘制类型的选择,包括scatter, line, histogram, heatmap等。 由于scatter中可以设置min和max,因此背景色的区域划分需要根据min,max,y0和y1这四个值得大小来进行划分。 最终展现的scatter图如下: 今天的scatter 图绘制是不是也挺简单的呢?

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    R语言作图——Scatter plot with marginal density

    首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,建议大家在excel中保存成csv格式。 作图数据格式如下: (今天偷懒啦,直接借用了iris数据集)

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    circos 可视化手册-scatter plot 篇

    plots这个block 中,支持许多的图表类型,scatter plot是最常用的一种。用法如下: ? 关于file文件的内容,在之前的文章中已经详细介绍过。 关于scatter plot, 在软件的安装目录下,有对应的默认配置 etc/tracks/scatter.conf ? 这张图中,除了染色体的圆环外,还有3圈圆环,每一个圆环都是一张scatter plot, 而且都设置了背景色和刻度线。 chromosomes_display_default = no################################################################ # # define 3 scatter plots, using the same data file #<plots># all are scatter plotstype = scatter stroke_thickness

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    连接器 -- Scatter File & Linker Script File

    初始入口点 初始入口点必须位于映像的运行时域(因为运行时才会跳转到) 初始入口点所在运行时域的的加载地址和运行时地址相同(固定域, Root Region) 以上映像文件映射信息,在 keil 中通过 scatter Scatter File 用于armlink, Linker Script File 用于 GNU LD 它们的功效是一样的,即告诉Linker用一定的memory layout来生成最后的image。 Scatter File Scatter file 是一个文本文件,描述连接器(armlink)生成映像文件时需要的信息(加载时域和运行时域 -- 存储时角度和运行时角度看待数据分布 )( 连接器会在连接的时候加入加载时候的代码段 ; If an application uses a different memory layout then it must ; use a customized scatter file. ;*** ---- 参考 ARM-scatter-loading ARM-Syntax of a scatter file GNU-Linker

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    python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解

    语法 plt.scatter(x, y, s=20, c=’b’) 大小s默认为20,s=0时点不显示;颜色c默认为蓝色。 如: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = list(range(1, 7)) plt.scatter(x, x, s=10*np.array 使用的代码 plt.plot([1,2], lw=4, c=seaborn.xkcd_rgb[‘baby poop green’]) 以上这篇python matplotlib:plt.scatter

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    详解pandas绘制矩阵散点图(scatter_matrix)的方法

    使用散点图矩阵图,可以两两发现特征之间的联系 pd.plotting.scatter_matrix(frame, alpha=0.5, c,figsize=None, ax=None, diagonal ,必须且只能在{‘hist’, ‘kde’}中选择1个,’hist’表示直方图(Histogram plot),’kde’表示核密度估计(Kernel Density Estimation);该参数是scatter_matrix hist_kwds,与hist相关的字典参数 9、range_padding,(float, 可选),图像在x轴、y轴原点附近的留白(padding),该值越大,留白距离越大,图像远离坐标原点 10、kwds,与scatter_matrix random_state=0) iris_dataframe = pd.DataFrame(X_train,columns=iris.feature_names) grr = pd.plotting.scatter_matrix )的方法的文章就介绍到这了,更多相关pandas scatter_matrix矩阵散点图内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    Broadcast,Scatter,Gather,Reduce,All-reduce分别是什么?

    Broadcast 看名字就很好理解了,其实就是把同一份数据分发广播给所有人,示意图如下: [qg6ezsg9va.png] Scatter 不同于Broadcast, scatter可以将不同数据分发给不同的进程 所以All-reduce一般包含scatter操作,所以有时候也会看到reduce-scatter这种说法,其实reduce-scatter可以看成是all reduce的一种实现方式 [image.png

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    Python-画图(散点图scatter、保存savefig)及颜色大全「建议收藏」

    7.5,1.2,300) colors1 = '#00CED1' #点的颜色 colors2 = '#DC143C' area = np.pi * 4**2 # 点面积 # 画散点图 plt.scatter (x1, y1, s=area, c=colors1, alpha=0.4, label='类别A') plt.scatter(x2, y2, s=area, c=colors2, alpha=0.4, 更多关于matplotlib库的知识还是直接看官方文档比较好:https://matplotlib.org/index.html 1,rcParams rcParams用来设置画图时的一些基本参数 2,scatter matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None

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    机器学习笔记之Matplotlib库legend() scatter() plot() figure() subplot()函数参数解释

    points in the legend for line 为线条图图例条目创建的标记点数 scatterpoints the number of points in the legend for scatter plot 为散点图图例条目创建的标记点数 scatteryoffsets a list of yoffsets for scatter symbols in legend 为散点图图例条目创建的标记的垂直偏移量 (train_x, train_y_1, c='red', marker='v' ) p2= plt.scatter(train_x, train_y_2, c='blue', marker='o' ) plt #x,y,大小,颜色 plt.scatter([1,2,3,4],[2,4,6,8],[10,20,30,400],['r', 'b','y','k']) plt.scatter([1,2,3,4 CSDNxiaodaicai4452-python绘图基础—scatter用法 5. matplotlib.pyplot.scatter官方文档 6. matplotlib.pyplot.plot官方文档

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