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点击上方 蓝字 关注我们 点击上方“ 印象python ”，选择“ 星标 ”公众号 重磅干货，第一时间送达！ 作者：ostas Andreou 源自：机器之心 看这优美的舞姿 数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解？当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。 本文将以线型图、条形图和饼图为例，系统地讲解如何让你的数据图表动起来 。 这些动态图表是用什么做的？ 接触过数据可视化的同学应该对 Python 里的 Matplotlib 库并不陌生。它是一个基于 Python 的开源数据绘图包，仅需几行代码就可以帮助开发者生成直方图、功率谱、条形图、散点图等。这个库里有个非常实用的扩展包——FuncAnimation，可以让我们的静态图表动起来。 FuncAnimation 是 Matplotlib 库中 Animation 类的一部分，后续会展示多个示例。如果是首次接触，你可以将这个函数简单地理解为一个 While 循环，不停地在 “画布” 上重新绘制目标数据图。 如何使用 FuncAnimation？ 这个过程始于以下两行代码： import matplotlib.animation as ani animator = ani.FuncAnimation(fig, chartfunc,

作者：ostas Andreou 源自：机器之心 看这优美的舞姿 数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解？当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。 本文将以线型图、条形图和饼图为例，系统地讲解如何让你的数据图表动起来 。 这些动态图表是用什么做的？ 接触过数据可视化的同学应该对 Python 里的 Matplotlib 库并不陌生。它是一个基于 Python 的开源数据绘图包，仅需几行代码就可以帮助开发者生成直方图、功率谱、条形图、散点图等。这个库里有个非常实用的扩展包——FuncAnimation，可以让我们的静态图表动起来。 FuncAnimation 是 Matplotlib 库中 Animation 类的一部分，后续会展示多个示例。如果是首次接触，你可以将这个函数简单地理解为一个 While 循环，不停地在 “画布” 上重新绘制目标数据图。 如何使用 FuncAnimation？ 这个过程始于以下两行代码： import matplotlib.animation as ani animator = ani.FuncAnimation(fig, chartfunc, interval = 100 ) 从中我们可以看到 FuncAnimation 的几个输入： fig 是用来

↑↑↑点击上方 蓝字 ，回复 资料 ，10个G的惊喜 先看一下最终效果，这是一张Python生成的GIF，还可以输出MP4格式的视频，到底怎么做的？ 且听我娓娓道来——数据集、代码、详细做法全部讲清楚。 数据集获取方式 大家可以去国家统计局的网站，搜索想要的数据，比如本例中我们需要的是人口数据，如下图所示，下载数据即可，我比较喜欢csv格式。 把数据整理一下，如下图的格式： 核心函数 代码部分大家请看下面的的截图，这里我们只看一下核心函数的主要参数，非常重要！！！ 函数FuncAnimation(fig,func,frames,init_func,interval,blit)是绘制动图的主要函数，其参数如下： fig 绘制动图的画布名称 func自定义动画函数，即下边程序定义的函数update frames动画长度，一次循环包含的帧数，在函数运行时，其值会传递给函数update(n)的形参“n” init_func自定义开始帧，即传入刚定义的函数init,初始化函数 interval更新频率，以ms计 blit选择更新所有点，还是仅更新产生变化的点。应选择True，但mac用户请选择False，否则无法显示 其实原理就是生成每个年份的柱状图，然后用FuncAnimation绘制GIF 配置视频 大家运行上面代码的时候还是会出错的，报错信息：RuntimeError:

点击上方“ Python学习与数据挖掘 ”，关注公众号 设为“ 星标 ”，好文章不错过！ 来自：掘金 | 数据已上传，文末附下载方式 1、项目背景 项目对京东电商运营数据集进行 指标分析 以了解 用户购物行为特征 ，为运营决策提供支持建议。本文采用了 MySQL 和 Python 两种代码进行指标计算以适应不同的数据分析开发环境。 2、数据集介绍 本数据集为京东竞赛数据集，数据已上传后台，回复关键字： 京东电商 ，即可获的。 详细介绍请访问链接： https://jdata.jd.com/html/detail.html?id=8 数据集共有五个文件，包含了'2018-02-01'至'2018-04-15'之间的用户数据，数据已进行了脱敏处理，本文使用了其中的 行为数据表 ，表中共有五个字段， 各字段含义如下图所示: 3、数据清洗 # 导入python相关模块 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.style.use( 'ggplot' ) %matplotlib inline # 设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcParams[ 'font.sans

腾讯课堂 | Python网络爬虫与文本分析(戳一戳)~~ 1、项目背景 项目对京东电商运营数据集进行 指标分析 以了解 用户购物行为特征 ，为运营决策提供支持建议。本文采用了 MySQL 和 Python 两种代码进行指标计算以适应不同的数据分析开发环境。 2、数据集介绍 本数据集为京东竞赛数据集， 详细介绍请访问链接： https://jdata.jd.com/html/detail.html?id=8 数据集共有五个文件，包含了'2018-02-01'至'2018-04-15'之间的用户数据，数据已进行了脱敏处理，本文使用了其中的 行为数据表 ，表中共有五个字段， 各字段含义如下图所示: 3、数据清洗 # 导入python相关模块 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.style.use( 'ggplot' ) %matplotlib inline # 设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcParams[ 'font.sans-serif' ]=[ 'SimHei' ] plt.rcParams[ 'axes.unicode_minus' ]= False #

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 来源：OpenCV学堂 作者是CSDN博客专家 《图像视频滤镜与人像美颜美妆-算法详解》图书作者 抖音漫画效果 要说最近抖音最火的效果是什么，无疑就是上周推出的漫画效果，这里本人来对该效果进行一些技术分析。 首先，我们先看一下效果展示： Fig.1 实时版本 Fig.2 图片版本 这个效果可谓非常惊艳，真切的将真人照片转换为了漫画风格，而且支持多人处理，也是因此，一时间刷遍了抖音和朋友圈，周末两天的使用量达到了20亿次以上。 对于抖音的漫画效果，包括两个版本，一个是实时处理版本，也就是抖音上线的第一个版本，如图Fig.1所示，可以实时展示漫画效果；另一个是后来的图片版本，如图Fig.2所示，这个版本更加精细；该功能目前同步上线字节跳动旗下的一些app，比如：抖音/剪映/FaceU等。 下面，我们针对这个动漫效果来做一些技术分析，帮助大家了解一下背后的技术秘密。 技术解密 本人以实时版本为例，经过分析和测试，对该效果做了如下几点总结： 1，实时版本中，漫画并非全图处理，而是基于人脸矩形框区域进行动漫处理； 2，人脸之外的背景区域非漫画效果，而是做了一些类似漫画的滤镜处理； 3，整体漫画分辨率不高； 4，不同的人脸，漫画人脸风格始终保持一致； 本人多年来一直从事人像特效相关工作，这里

Joint 3D Layout and Depth Prediction from a Single Indoor Panorama Image 2020_ECCV 目录 Abstract Introduction Related Words Depth Estimation Method Input and Pre-processing Coarse Depth and Semantics Layout Prediction Depth Refifinement Abstract In this paper, we propose a method which jointly learns the layout prediction and depth estimation from a single indoor panorama image. Previous methods have considered layout prediction and depth estimation from a single panorama image separately. However, these two tasks are tightly intertwined . Leveraging the layout depth map as an intermediate

引言 阿里巴巴双11史上作业数最多，但人工干预最少的一次双11技术保障： 从动态并发调整带来的单日10亿计算节点的节省，到数据智能编排带来的高级基线单个作业数十个小时执行时间的缩短，再到全新Bubble执行模式在百万作业获取的30%以上的性能提升。 本文为大家介绍，在2020年阿里巴巴集团双11海量作业数目与突变的数据特性面前，阿里云MaxCompute 新一代 DAG 2.0 执行引擎，通过其自适应的动态执行能力和新架构上的全新计算模式，如何为双11大促数据的及时产出提供自动化保障。 1. 挑战与背景 作为阿里巴巴集团技术的练兵场，双11对于阿里核心计算平台的分布式执行调度框架而言，无疑是面对海量大规模作业时，稳定性与可扩展性方面的最好检验。今天平台上每天调度执行着超过千万的分布式作业，2020双11期间(11月1号到11月11号)，作业总数超过了 1.5亿 ，单日作业数峰值超过 1600万 ，单日处理数据量超过 1.7EB。 而另一方面，如同鲁肃所言，"双 11 的「变态」, 最终会变成未来的「常态」"：以计算平台每日调度执行的分布式作业数为例，每年双11的作业数，相比去年同期，都以50%以上的速度在增长，而每年双11的峰值，终究会成为来年的日常状态。 Fig. 1 每天分布作业数目 与此同时， 稳定性是基石，但并不是全部。 在大量的作业数目和海量数据量的背后

2020 Domain Adaptation 最新论文：插图速览（三） 目录 Learning to Combine: Knowledge Aggregation for Multi-Source Domain Adaptation Every Pixel Matters: Center-aware Feature Alignment for Domain Adaptive Object Detector A Balanced and Uncertainty-aware Approach for Partial Domain Adaptation Spatial Attention Pyramid Network for Unsupervised Domain Adaptation Two-phase Pseudo Label Densification for Self-training based Domain Adaptation Learning to Detect Open Classes for Universal Domain Adaptation Online Meta-Learning for Multi-Source and Semi-Supervised Domain Adaptation On the Effectiveness of Image

直方图均衡化 的英文名称是Histogram Equalization. 　　图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。 　　直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 　　缺点： 　　1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失； 　　2）某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。 　　直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 　　这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。