代码如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- #导入需要的包 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from xgboost import XGBClassifier from xgboost import

完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程,分析字符串类型的变量获取新变量,对数值变量进行规范化,获取派生属性并进行维规约.现在我们已经有了一个特征集,可以进行训练模型了. 由于这是一个分类问题,可以使用L1 SVM 随机森林等分类算法,随机森林是一个非常简单而

achartengine画出动态折线图的效果最近有个项目需要用到实时曲线图,我也上网搜索了一下,最后还是选择使用achartengine这个现成的东西,毕竟自己再canvas一下实在是太麻烦,而且项目时间上也不允许,虽然这个画图引擎比较简单,不过勉强够用了. 下一步问题就来了,我仓促上手,只会画静态图,就是事先定义好几个坐标,然后activity载入的时候折线就已经画好了,可是我的项目要求我每隔一秒种都要把新搜集到的数据添加到图表中去,类似于windows中那个任务管理器里的性能统计图,网上搜来

最近几天都在研究chartist,因为echarts生成的图是位图,导成PDF的时候不够清晰.而chartist是搜到的免费插件中呼声较高的,基于SVG. 今天主要是想举一些代码例子给大家,介绍下如何同时显示折线图和柱状图.chartist是响应式的,虽然我对响应式还不是很理解,理解的童鞋欢迎留言,算礼尚往来吧,哈哈 首先展示下最终的样子: chartist本身没有在同一个图上既画折线图又画柱状图的功能,但是,通过孜孜不倦的搜索,发现了workaround.接下来说下思路: 准备三个DIV,一个

#coding=utf-8 """ 用matplotlib.pyplot画简单的折线图,直方图,散点图 """ import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y=[0.4,0.5,2,4,6,1] #画折线图 plt.plot(x,y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("line chart&qu

浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. Ø  基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩

1.输出XGBoost特征的重要性 from matplotlib import pyplot pyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)), model_XGB.feature_importances_) pyplot.show() XGBoost 特征重要性绘图 也可以使用XGBoost内置的特征重要性绘图函数 # plot feature importance using built-in function from xgboo

博客搬到了fresky.github.io - Dawei XU,请各位看官挪步.最新的一篇是:使用mermain用Markdown的语法画流程图和UML图.

1. 背景 Python在一些数据可视化的过程中需要使用 plt 函数画柱状图和折线图. 2. 导入 import matplotlib.pyplot as plt 3. 柱状图 array= np.array(array) plt.hist(array, bins=50,facecolor="red", edgecolor="red" ,linewidth=5,alpha=0.7) plt.xlabel("") plt.ylabel("

在XGBoost中提供了三种特征重要性的计算方法: ‘weight’ - the number of times a feature is used to split the data across all trees. ‘gain’ - the average gain of the feature when it is used in trees ‘cover’ - the average coverage of the feature when it is used in trees 简单

大家好,我是小林. Redis 为什么那么快? 除了它是内存数据库,使得所有的操作都在内存上进行之外,还有一个重要因素,它实现的数据结构,使得我们对数据进行增删查改操作时,Redis 能高效的处理. 因此,这次我们就来好好聊一下 Redis 数据结构,这个在面试中太常问了. 注意,Redis 数据结构并不是指 String(字符串)对象.List(列表)对象.Hash(哈希)对象.Set(集合)对象和 Zset(有序集合)对象,因为这些是 Redis 键值对中值的数据类型,也就是数据的保存形式,

show the code: # Plot training deviance def plot_training_deviance(clf, n_estimators, X_test, y_test): # compute test set deviance test_score = np.zeros((n_estimators,), dtype=np.float64) for i, y_pred in enumerate(clf.staged_predict(X_test)): test_s

一.太阳花 看到一个很有意思的代码,你若安好,便是晴天!太阳花向你开~ 绘画效果如下: 代码如下: from turtle import * color('red', 'yellow') begin_fill() while True: forward(200) left(170) if abs(pos()) < 1: break end_fill() done() 二.螺旋线 听着毛毛姐唱的so high(好嗨哦),晃动脑袋看着这个螺旋线,好嗨哦 感觉人生已经到达了高潮 感觉人生已经到达了巅峰

一:原始信号 从音频文件中读取出来的原始语音信号通常称为raw waveform,是一个一维数组,长度是由音频长度和采样率决定,比如采样率Fs为16KHz,表示一秒钟内采样16000个点,这个时候如果音频长度是10秒,那么raw waveform中就有160000个值,值的大小通常表示的是振幅. 二:(线性)声谱图 (1)对原始信号进行分帧加窗后,可以得到很多帧,对每一帧做FFT(快速傅里叶变换),傅里叶变换的作用是把时域信号转为频域信号,把每一帧FFT后的频域信号(频谱图)在时间上堆叠起来就可

树模型天然会对特征进行重要性排序,以分裂数据集,构建分支: 1. 使用 Random Forest from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor boston_data = load_boston() X = boston_data['data'] y = boston_data['target'] # dir(boston_data) ⇒ 查看其支持的属性为

1)数据集 data<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0) 默认是四分位:quantile(data) 求某个百分位:例如90% 求两个百分位:例如,10%,90% 产生一系列的等分位:0.1即为10%分位,1表示100%分位,0.1相当于步长10% 2)画箱型图:boxplot()函数 boxplot(data)

由于写论文要将“哈密顿回路问题(TSP)”的求解中间结果表示出来,查了一下使用程序画多边形图形.现在在总结一下,这个图是“由给定节点首尾相连的”闭合多边形. 1.使用matlab作闭合多边形图 没有找到直接画多边形的函数,只能是将各个点的坐标保存在数组中,将一个点与其相邻的点相连,并将最后一个点与第一个点连接.下面是一个示例的.m文件: clear; clc; a=[ ; ]; %要连接的点坐标 x;y [n,m]=size(a); :m-; line([a(,i),a(,i+)],[a(,i)

转自:http://blog.csdn.net/shuixin536/article/details/8289746 由于电脑上没有安装Rose,因此决定用visio来画UML中的用例模型图,在绘制的时候,却发现里边竟然没有表示用例与用例之间的include关系的箭头,很郁闷.开始以为是我自己对visio使用不熟悉,于是仔细找了下,也没有找到,问问同事,他们很少用visio,网上一查,原来visio确实没有此功能,不知道微软为何将此关系去掉.没办法,只能想想其他办法,发现一种投机取巧的方法: 1

引入: import matplotlib.pyplot as plt 基本语法: plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) x:x轴数据,列表或数组,可选 y:y轴数据,列表或数组 format_string:控制曲线的格式字符串,可选,如不写为默认格式 color:控制颜色,color='green' linestyle:线条风格,linestyle='dashed' marker:标记风格,maker='o' makerfacecolor:标记颜色,m

先废话一下:来到公司之前.项目是由外包公司做的,面试初,没有接触过分时图k线这块,认为好难,我能搞定不.可是一段时间之后,发现之前做的那是一片稀烂,可是这货是主功能啊.迟早的自己操刀,痛下决心,开搞,本想用开源控件.可是想自己实现一下:接着有了本文 開始用surfaceview,可是这货在上下滑动的时候会出现黑边,这个问题我也是纠结了好久,想想产品肯定会打回,打回了还丢脸,算了没多少东西就用view吧,废话真tm多,開始吧. 1,创建项目(Android studio) 2,对了.先上个效果图吧