Apache Axis

在本节学习中，我们使用Seaborn作为数据可视化的入门工具 Seaborn的官方网址如下：http://seaborn.pydata.org 一：definition Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib . It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics. Seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，它的主要功能是做数据可视化 二：Setup the notebook 对数据进行初始化，引入相应的包 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns pirnt("Setup Complete") 三: Load the data 加载数据 file_path = "../input/fifa.csv" fifa_data = pd.read_csv(file_path, index_col="Date", parse_Dates=True) 注： file_path: 表示dataset的路径

cmd.exe 安装命令行 》pip install opencv-python 》pip install tensorflow 》pip install keras 必须安装tensorflow基础之上 板块一、 几何图形（cv2 图像处理） 图片导入； 图片长宽通道数学； 图片裁剪； 图片输出； 图片保存文件； tu = cv2.imread('image.jpg') (h,w,t)=tu.shape print(tu.shape) cX,cY = (w//2,h//2) print(cX) tl = tu[0:cY,0:cX] tr = tu[0:cY,cX:w] bl = tu[cY:h,0:cX] br = tu[cY:h,cX:w] def zzImage(zhou): plt.imshow(zhou) plt.axis('off') plt.show() zzImage(br) # 裁剪顺序 先y，再x cv2.imwrite('newImage.jpg',image) 封装常用函数 代码块（.py文件） 包含图片旋转代码 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 读取图片 def imgRead(src): src = cv2.imread(src) return cv2

出现这个问题，有几种解决办法，可以调低一下keras的版本，比如： pip install keras==2.1 不过还有个更方便的方法，从错误可知softmax中不包含axis这个参数，那么把axis参数替换成dim就可以了。源代码是这样的： def softmax(x, axis=-1): """Softmax of a tensor. # Arguments x: A tensor or variable. axis: The dimension softmax would be performed on. The default is -1 which indicates the last dimension. # Returns A tensor. """ return tf.nn.softmax(x, axis=axis) 更改成这样： def softmax(x, axis=-1): """Softmax of a tensor. # Arguments x: A tensor or variable. axis: The dimension softmax would be performed on. The default is -1 which indicates the last dimension. # Returns A tensor. """

　　 　　 大数据文摘出品 　　 作者：牛婉杨 　　还记得YouTube上那位制作“百发百中”篮板的博主Shane Wighton吗？最近，他又更新视频了，为了顺应即将到来的万圣节，他做了一个 “3D南瓜雕刻机” ，喏，就长成上图这个样子。 　　这图...明明是P的。没错，文摘菌调皮了一下~ 南瓜雕刻机确实不长这样，但这张图中的机器可是小哥的灵感来源。 　　可能有细心的读者发现了，这不是他在疫情期间做的 “机器人理发师” 吗！答对啦。 　　Shane在发布了剪发机器人的视频后，网友们简直操碎了心，“你不怕被划到脸吗？” 　　于是，Shane的灵感就来了，如果把头换成南瓜会有怎样的效果？大概是这样的 　　 　　话不多说，开启我们的南瓜雕刻之旅吧~ 　　 软件写到差点怀疑人生，硬是用上了几个世纪前诞生的投影方法 　　要制作这个雕刻机，面临的问题可真不少，首先，在硬件方面， 需要用到什么工具来做出这个机器？ 其次，在软件方面， 要写一个怎样的程序才能将二维的平面图映射到南瓜上？ 　　想到这里，Shane自己都吐槽到，从没见过谁专门做个机器人来雕刻南瓜，“可能因为这真的很蠢，但我就喜欢做这种蠢东西”。 　　既然决心要做，那就别灰心，一件一件来解决。 　　Shane决定在原来的剪发机器人上做一些改动，毕竟剪头发不费力，而雕刻南瓜的话，机器得结实才行。 　

多元线性回归 1、多元线性回归方程和简单线性回归方程类似，不同的是由于因变量个数的增加，求取参数的个数也相应增加，推导和求取过程也不一样。、 y=β 0 ＋β １ x 1 +β 2 x 2 + ... +β p x p +ε 对于b0、b1、…、bn的推导和求取过程，引用一个第三方库进行计算 2、应用多元线性回归的几个限定条件 （1）Linearity 线性 （2）Homoscedasticity 同方差性 （3）Multivariate normality 多元正态分布 （4）Independence od errors 误差独立 （5）Lack of multicollinearity 无多重共线性 3、建立多元线性回归模型的方法： 1、All-in （1）已经知道很多自变量的信息，这些自变量都影响结果 （2）“老板”告诉你这些自变量，用这些自变量建立模型，必须遵守 （3）反向淘汰的第一步 2、Backward Elimination 反向淘汰（应用最多） （1）对每个模型的自变量来说，对模型有影响；定义影响是否显著，显著性门槛0.05，决定对自变量的取舍 （2）采用所有的自变量来对模型做拟合，得到一个拟合好的模型 （3）对于模型的每个自变量都计算P值，取最高的P值（影响），如果大于门槛则进入第四步，否则算法结束，模型拟合好 （4）最高的P值，对应的自变量从模型中去除 （5

python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数。 1）查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj[ '列名'].astype( int )#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几行的数据,默认后5行 df_obj.index #查看索引 df_obj.columns #查看列名 df_obj.values #查看数据值 df_obj.describe() #描述性统计 df_obj.T #转置 df_obj.sort_values(by =['',''])#同上 2）使用DataFrame选择数据: df_obj.ix[1:3] #获取1- 3行的数据,该操作叫切片操作,获取行数据 df_obj.ix[columns_index] #获取列的数据 df_obj.ix[ 1:3，[1,3]]#获取1列3列的1~ 3行数据 df_obj[columns].drop_duplicates() #剔除重复行数据 3）使用DataFrame重置数据: df_obj.ix

写在前面，我也是一名python学习小白，从最近开始学习Python，由于之前没有编程基础，学习起来比较费劲，大部分时间都是从网上看写教学视频，一边学习，一边操作。但是大部分情况都是学完就忘，真正让自己写代码时，又总是依赖百度，进步很慢，最近也在通过学习Python的数据处理包-pandas，分享一些自己在实际学习过程中练习的一些代码，由于是类似比较，所以会有很多注释，帮助自己记忆的。【代码内容是可以直接复制到Pycharm中直接运行的】 ---如需转载，请注明出处，谢谢。[来自我的知乎：](https://www.zhihu.com/column/c_1293672028898172928) import pandas as pd import numpy as np 第一部分：Pandas -Series数据处理 #pd.Series(data=list,index=[ ],name=”“) 创建： #通过字典创建： dic={“a”:[1,2,3],“b”:[4,5,6],“c”:[7,8,9]} s1 = pd.Series(data=dic,name=“Random_num”) #通过字典来创建Series，字典的Key为index（由于dict中key值不允许重复，所以不会有重复index），value为Series的value

来源：DataScience 本文 约24000字 ，建议阅读 10 分钟 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。 导读 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。 以下内容来自Github，为《PythonDataScienceHandbook[1]》(Python 数据科学手册[2])第四章Matplotlib介绍部分。全部内容都在以下环境演示通过： numpy:1.18.5 pandas:1.0.5 matplotlib:3.2.1 1.简单的折线图 对于图表来说，最简单的莫过于作出一个单一函数 的图像。本节中我们首先来介绍创建这种类型图表。本节和后续小节中，我们都会使用下面的代码将我们需要的包载入到 notebook 中： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import numpy as np 对于所有的 Matplotlib 图表来说，我们都需要从创建图形和维度开始

和P9.4思路一样，只是D=5，这里只放第1小题。 代码： %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB> Problem 9.5.1 \n\n'); banner(); %% ------------------------------------------------------------------------ % ------------------------------------------------------------ % PART 1 % ------------------------------------------------------------ % Discrete time signal n1_start = 0; n1_end = 100; n1 = [n1_start:1:n1_end]; xn1 = cos(0.15*pi*n1); % digital

©PaperWeekly 原创 · 作者｜海晨威 学校｜同济大学硕士生 研究方向｜自然语言处理 在深度学习中，轴，指的就是张量的层级，一般通过参数 axis/dim 来设定。很多张量的运算、神经网络的构建，都会涉及到轴，但到底取哪个轴，却不是那么容易把握。 下面会针对轴/axis/dim，基于 PyTorch 的代码和实例，尝试去理清张量运算中轴/axis/dim 的设定。 轴的概念 对于一个张量，它的 shape 有几维，就对应有几个轴，也就对应着张量的层级，最直观的可以通过看最前面的方括号数量来判断。 import torch a = torch.Tensor([[1,2,3], [4,5,6]]) b = torch.Tensor([[7,8,9], [10,11,12]]) c = torch.Tensor([[[1,2,3], [4,5,6]], [[7,8,9], [10,11,12]]]) print(a.shape) # torch.Size([2, 3]) 上面的张量 a 和 b，都对应两个轴。axis/dim=0 对应 shape [2, 3] 中的 2，axis/dim=1 对应 shape [2, 3] 中的 3，而张量 c 有三个轴。 张量运算时对轴参数的设定非常常见，在 Numpy 中一般是参数 axis，在 Pytorch 中一般是参数 dim