一.函数原型 matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3) 1. left:x轴的位置序列,一般采用range函数产生一个序列,但是有时候可以是字符串 2. height:y轴的数值序列,也就是柱形图的高度,一般就是我们需要展示的数据: 3. alpha:透明度,值越小越透明 4. width:为柱形图的宽度,一般这是为0.8即可: 5. color或faceco

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

1.前言 图表要素如下图所示 # sphinx_gallery_thumbnail_number = 3 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 2 画布(Figure) https://matplotlib.org/api/figure_api.html#module-matplotlib.figure 这就类似于我们在电脑上画画一样,需要打开画图软件,创建一个空白的白板,这个白板就是我们后续画图的地方.  创建 fig = plt

卷积神经网络发展趋势.Perceptron(感知机),1957年,Frank Resenblatt提出,始祖.Neocognitron(神经认知机),多层级神经网络,日本科学家Kunihiko fukushima,20世纪80年代提出,一定程度视觉认知功能,启发卷积神经网络.LeNet-5,CNN之父,Yann LeCun,1997年提出,首次多层级联卷积结构,手写数字有效识别.2012年,Hinton学生Alex,8层卷积神经网络,ILSVRC 2012比赛冠军.AlexNet 成功应用ReL

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法

迁移学习基本概念 迁移学习是这两年比较火的一个话题,主要原因是在当前的机器学习中,样本数据的获取是成本最高的一块.而迁移学习可以有效的把原有的学习经验(对于模型就是模型本身及其训练好的权重值)带入到新的领域,从而不需要过多的样本数据,也能达到大批量数据所达成的效果,进一步节省了学习的计算量和时间. MobileNet V2是由谷歌在2018年初发布的一个视觉模型,在Keras中已经内置的并使用ImageNet完成了训练,可以直接拿来就用,这个我们在本系列第五篇中已经提过了.MobileNet V

无监督学习 前面已经说过了无监督学习的概念.无监督学习在实际的工作中应用还是比较多见的. 从典型的应用上说,监督学习比较多用在"分类"上,利用给定的数据,做出一个决策,这个决策在有限的给定可能性中选择其中一种.各类识别.自动驾驶等都属于这一类. 无监督学习则是"聚类",算法自行寻找输入数据集的规律,并把它们按照规律分别组合,同样特征的放到一个类群.像自然语言理解.推荐算法.数据画像等,都属于这类(实际实现中还是比较多用半监督学习,但最早概念的导入还是属于无监督学习)

一.Matplotlib基础知识 1.1Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label表示特定坐标轴的值 绘图区域(坐标系) axes实际绘图的区域 坐标系标题 title实际绘图的区域 轴标签 xlabel ylabel实际绘图的区域 1.2 导包 import numpy as np import pandas as pd import matpl

一.Matplotlib基础知识 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形. 通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案. 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython. 1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis水平和垂直的轴线

catalogue . SOM简介 . SOM模型在应用中的设计细节 . SOM功能分析 . Self-Organizing Maps with TensorFlow . SOM在异常进程事件中自动分类的可行性设计 . Neural gas简介 . Growing Neural Gas (GNG) Neural Network . Simple implementation of the "growing neural gas" artificial neural network .

一.背景和挖掘目标 二.分析方法与过程 客户价值识别最常用的是RFM模型(最近消费时间间隔Recency,消费频率Frequency,消费金额Monetary) 1.EDA(探索性数据分析) #对数据进行基本的探索 import pandas as pd data = pd.read_csv('data/air_data.csv', encoding = 'utf-8') #读取原始数据,指定UTF-8编码(需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码) explore = data.descri

一.引入 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 二.配置 1.画图接口 Matplotlib 有两种画图接口: (1)一个是便捷的 MATLAB 风格接口 (2)功能更强大的面向对象接口[推荐,下文都以这个为例] 在面向对象接口中,画图函数不再受到当前"活动"图形或坐标轴的限制,而变成了显式的 Figure 和 Axes 的方法(一个Figure画布下可以有多个Axes子图). 2.静态 or 交互 %matp

Matplotlib基础知识 一.Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值 绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域 坐标系标题 title 实际绘图的区域 轴标签 xlabel ylabel 实际绘图的区域 # 使用包 import numpy as np import pandas a

使用hist方法来绘制直方图:     绘制直方图,最主要的是一个数据集data和需要划分的区间数量bins,另外你也可以设置一些颜色.类型参数: plt.hist(np.random.randn(1000), bins=30,normed=True, alpha=0.5, histtype='stepfilled', color='steelblue', edgecolor='none') histtype直方图的类型,可以是'bar'. 'barstacked'.'step'和'stepfi

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗

参考:<tensorflow实战> 首先介绍一下Word2Vec Word2Vec:从原始语料中学习字词空间向量的预测模型.主要分为CBOW(Continue Bags of Words)连续词袋模型和Skip-Gram两种模式 CBOW:从原始语句(中国的首都是___)推测目标字词(北京).Skip-Gram正好相反,从目标词反推原始语句. 预测模型使用最大似然的方法.在给定前面的语句h的情况下,最大化目标词汇的概率.比如(中国的___是北京),首都就是我们的目标词汇. 使用NCE(噪声对比

matpotlib 官网 :https://matplotlib.org/index.html matplotlib 可视化示例:https://matplotlib.org/gallery/index.html matplotlib 教程:https://matplotlib.org/tutorials/index.html matplotlib 的官网教程分为初级(Introductory).中级(Intermediate).高级(Advanced)三部分,此外还有专门的章节,如 Color

源代码网址: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py简书上有一篇此代码的详解,图文并茂,可直接看这篇详解: http://www.jianshu.com/p/f682066f0586 # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Lice

在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析.这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合.只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归. 模型 一元回归 以房价预测为例,假设存在这样的训练集: m2 Price 123 2250000 86 1850000 76 1280000 179 2860000 120 2050000 123 2350000 90 13

import numpy as npnp.random.randint(0,49,3) # -*- coding:utf-8 -*-import kerasfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Activationfrom keras.layers import Convolution2D,MaxPooling2D,Flattenfrom keras.optimizers import Adam,Ada

pyplot图像组件 ax子对象的组件内容 Title 图表标题 plt.title() Axis 坐标范围,x轴,y轴 plt.axis() label 坐标轴标注 plt.xlabel() plt.ylabel() Tick 刻度线,Tick Label 刻度标注 plt.xticks() plt.yticks() 各组件关系为: import matplotlib.pyplot as plt #import matplotlib #载入matplotlib完整库 #matplotlib.r