一.概念数据模型概述 数据模型是现实世界中数据特征的抽象.数据模型应该满足三个方面的要求: 1)能够比较真实地模拟现实世界 2)容易为人所理解 3)便于计算机实现 概念数据模型也称信息模型,它以实体-联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础,并对这一理论进行了扩充.它从用户的观点出发对信息进行建模,主要用于数据库的概念级设计. 通常人们先将现实世界抽象为概念世界,然后再将概念世界转为机器世界.换句话说,就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系 (R

在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置坐标轴标题为中文,有时候图例的字体也无法改正. 原因:matplotlib默认字体并不是中文字体. 解决方法:将某中文字体设为默认首选字体,本文拟将默认字体设为 微软雅黑 . 环境:win7 x64, python2.7 过程: 在python的安装目录中找到配置文件:%Python_Home%\Lib\site-packa

最近使用notebook Python中的matplotlib作图,发现中文设置的坐标标签和title都显示为乱码,用了网上的许多教程都不管用,嘴后解决的方式是设置下述的两行即可搞定: plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 如果上述依旧不能搞定,那么试试这种形式: plt.xlabel('name',fontpropertie

目录: 1.pandas官方画图链接 2.标记图中数据点 3.画图显示中文 4.画股票K线图 5.matplotlib基本用法 6.format输出 6.format输出例子 eps_range=[0.1,0.2,0.3] #plt.legend(['eps =%0.1f' % eps for eps in eps_range],loc='lower right') plt.legend(['eps ={:.1f}'.format(eps) for eps in eps_range],loc='

引言 利用psutil模块(https://pypi.python.org/pypi/psutil/),可以很方便的监控系统的CPU.内存.磁盘IO.网络带宽等性能參数,下面是否代码为监控某个特定程序的CPU资源消耗.打印监控数据,终于画图显示,而且保存为指定的 PDF 文档备份. 示范代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- ''' Copyright (C) 2015 By Thomas Hu. All rights reserved.

一.脉搏波简介 ​ 脉搏一般情况下指的都是动脉脉搏.每分钟的脉搏次数称为脉率,正常情况下与心率是一致的.心脏的一次收缩和舒张成为一个心动周期.在每个心动周期内,心室的收缩和舒张会引起脉内压力的周期性波动,使动脉扩张和回缩,从而使得动脉血管发生有规律的搏动,称为脉搏.当脉搏在血管中向前传递的时候,是采用波浪式向前,所以称为脉搏波.脉搏波是一种波的形式,当心脏规律性的进行收缩和舒张运动的时候,血液注入到主动脉流经身体其他部位时产生的一种波.心室进行收缩运动的时候,主动脉瓣会呈现一种被张开的状态,血液

首先观看数据: l  数据的基本特征用  describe  描述每个基本特征 l  画图画出每个特征的基本统计图 应用import matplotlib.pylab as pl  画图显示 l  关于特征值特别大的数据集  :可能对结果产生权重的等级影响  所以尽量将数据进行归一化   特征值归一化的原因: 1:看数据范围看看是否可以归一化 Aum 归一化   虽然等级已经有过归一化这个方向: l  :看看数据是否完整()  想到对后续目标的完整度处理 由于一般的模型对于空值来讲不符合模型的,

clear clc close all Image = imread('29.jpg');[M,N,O] = size(Image);[h,s,v] = rgb2hsv(Image); H = h; S = s; V = v;h = h*360; %将hsv空间非等间隔量化:% h量化成16级:% s量化成4级:% v量化成4级:for i = 1:M   for j = 1:N    if h(i,j)<=15||h(i,j)>345H(i,j) = 0;    end  if h(i,j)

场景:客户方给我了一张1920px的长图给我,然后告诉我在屏幕不到1920px时候,屏幕显示图片的中心位置,左右边缘可以不要. 当屏幕小于1000px的时候,图片显示中心部分1000px的图片,且可以出现滚动条(意思是当屏幕小于1000,用户拖动滚动条可以看到图片的中心区的1000px) 用户可以随时拖拉浏览器的宽 下面我画图显示吧 当屏幕大于1000px 小于1920时候,显示方式 下面屏幕是指浏览器窗口

scikit-learn 是一个python实现的免费开源的机器学习算法包,从字面意思可知,science 代表科学,kit代表工具箱,直接翻译过来就是用于机器学习的科学计算包. 安装scikit-learn有两种方式: (1)安装官方发布的包. (2)安装第三方开发工具,里边已经包含了scikit-learn. 对于(2),我推荐的是canopy,在mac和windows都比较好用.可以不用考虑安装python,numpy,scipy,因为canopy已经自自带了这些. scikit-lear

1.前言 级信号状态View在今天的Android系统是常见.状态的图标就很的经典,有几种状态,到了快没电的时候有些还会闪烁提示用户充电:还有的就是一些地图App的GPS信号强度的提示.Wifi信号强度的也有一些,反正应用场景大概就是这样. 2.实现目标效果图 废话别说这么多,直接上干货看图说话 我这个实现的是4种状态的View 1.没有中间显示条的表示空状态 2.有一个红色小圆信号低的状态 3.有一个黄色椭圆的表示一般状态 4.充满绿条的表示良好的状态 在这个View种仅仅给出三个等级的设置,

html5绘图 这是我在绘图过程中遇到的问题,求助高手帮忙啊... 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75

  当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回

本地使用 以下是我的一些日常操作. (1) 创建版本库 # cd /proj # git init Initialized empty Git repository in /proj/.git/ (2) 查看状态 # git status staged:文件被暂存了 modified, unstaged:文件被修改了但是没有被暂存 untracked:文件没有被跟踪 (3) 初次提交 # git add * //首先提交到index # git commit -m "initial import

numpy 与 matplotlib 的应用 一.库函数介绍 1. numpy库 NumPy(Numeric Python)提供了一个N维的数组类型ndarray,Numpy底层使用C语言编写,内部解除了GIL(全局解释器锁),其对数组的操作速度不受Python解释器的限制,效率远高于纯Python代码. ndarray到底跟原生python列表的区别: ndarray中的所有元素的类型都是相同的,而Python列表中的元素类型是任意的,所以ndarray在存储元素时内存可以连续,而python

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %AM调制解调系统 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; clf; close all Fs=800000;%采样频率800k fz=80000;%载波频率80k fj=1000;%基波频率1k i=5000;%采样点数 t=(1:i)/Fs;%时间 B=1;%基波的幅度 A=1;%直流分量 %%%%%%%%%%%%%%%%%%% %产生基波 %%%%%%%%%%%%%%%%%%% Mod_Sig=B*sin

利用tensorflow实现数据的线性回归 导入相关库 import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random 参数设置 learning_rate = 0.01 training_epochs = 1000 display_step = 50 训练数据 train_X = numpy.asarray([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.1

当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回归

/*============================说明部分================================= 实现一下函数需包含头文件 #include <Wininet.h> #include <Shlwapi.h> Linker : Wininet.lib Shlwapi.lib =================================================================*/ /*=================

导入依赖包 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 生成直线数据并加入噪音画图显示 train_x = np.linspace(-1, 1, 100) # 生成 -1 到 1之间 分成100份 # print(train_x) noise = np.rand

一. GridSearchCV参数介绍 导入模块: from sklearn.model_selection import GridSearchCV GridSearchCV 称为网格搜索交叉验证调参,它通过遍历传入的参数的所有排列组合,通过交叉验证的方式,返回所有参数组合下的评价指标得分,GridSearchCV 函数的参数详细解释如下: class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None