fig

我分别用 matplotlib, seaborn, plotly, pyecharts 这4个库来绘制同一种图形 ① matplotlib import matplotlib matplotlib.__version__ # '2.2.2' import matplotlib.pyplot as plt # import matplotlib as mp1 # 显示中文 plt.rcParams["font.sans-serif"] = [u"SimHei"] # mp1.rcParams["font.family"] = "STFangsong" # plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 在线显示matplotlib作出来的图形 %matplotlib inline plt.plot(["周一","周二","周三","周四","周五","周六","周日"], [1, 1.5, 4, -1.2, 0.8, 2.3, -2] ,c='red') plt.bar(["周一","周二","周三","周四","周五","周六","周日"], [2, 3, -1.5, -1.04, 4.2, 3,0.5] ) plt.show() # 保存图片 # plt.savefig(r"C:\Users\QDM\Desktop\混合图.jpg") #

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： 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。 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： 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； 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； 整体漫画分辨率不高； 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，我们先了解一下漫画风格的特点，这里总结如下： 1，线条化，漫画风格的边缘比较突出，主要表现为线条感强烈； 2，颜色单一，一种漫画风格往往使用的颜色数比较少，不会像真实照片中那样包含那么多颜色数，往往只有几种颜色搭配，比如新海诚效果，如图Fig.3所示； 3，人脸五官简单、夸张

matplotlib是Python中最基本的绘图库，而柱状图又是使用频率较高的可视化图形。下面我就在有pyecharts库和R语言，echarts绘图经验的基础上，简单得摸索一下用matplotlib绘制柱状图的方法。代码如下： # 导入相关的库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 在线显示 %matplotlib inline # 定义画布的大小 fig = plt.figure(figsize = (15,8)) # 添加主标题 plt.title("各品牌汽车的销量") # 设置X周与Y周的标题 # plt.xlabel("品牌") # plt.ylabel("销量") # 显示网格线 # plt.grid(True) # 设置 x轴 数据 x = np.array(["宝马","奔驰","奥迪","马自达","大众","布加迪","兰博基尼","法拉利","本田","丰田"]) # 设置 y轴 数据 y = np.array([1000,800,600,400,300,250,150,100,80,50]) # 直接绘制简单的柱状图 # plt.bar(x,y) # 绘制柱状图，并把每根柱子的颜色设置为洋红色 # plt.bar(x,y,color = "m") #

2020CVPR -- Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution [paper] : Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution [github] : https://github.com/cszn/USRNet Abstract Learning-based single image super-resolution (SISR) methods are continuously showing superior effectiveness and efficiency over traditional model-based methods, largely due to the end-to-end training. However, different from model-based methods that can handle the SISR problem with different scale factors, blur kernels and noise levels under a unified MAP (maximum a posteriori) framework, learning-based methods generally

在读技术博客的过程中，我们会发现那些能够把知识、成果讲透的博主很多都会做动态图表。他们的图是怎么做的？难度大吗？这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。 看这优美的舞姿 很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！ QQ群：1097524789 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

一、天气最高温度预测任务 实验数据以及源代码 https://github.com/wyn-365/temp-predict.git 1.1 任务 我们要完成三项任务： 使用随机森林算法完成基本建模任务 基本任务需要我们处理数据，观察特征，完成建模并进行可视化展示分析 观察数据量与特征个数对结果影响 在保证算法一致的前提下，加大数据个数，观察结果变换。重新考虑特征工程，引入新特征后观察结果走势。 对随机森林算法进行调参，找到最合适的参数 掌握机器学习中两种经典调参方法，对当前模型进行调节 # 数据读取 import pandas as pd features = pd.read_csv('data/temps.csv') features.head(5) 数据表中 year,moth,day,week分别表示的具体的时间 temp_2：前天的最高温度值 temp_1：昨天的最高温度值 average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值 actual：这就是我们的标签值了，当天的真实最高温度 friend：这一列可能是凑热闹的，你的朋友猜测的可能值，咱们不管它就好了 1.2 数据大小 print('The shape of our features is:', features.shape) # 统计指标 features.describe() # 对于时间数据

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：打磨虾 “迟到”了一个月的高考终于要来了。 正好我得到了一份山东新高考模拟考的成绩和山东考试院公布的一分一段表，以及过去三年的普通高考本科普通批首次志愿录取情况统计。2020年是山东新高考改革的元年，全新的录取模式以及选考科目要求都给考生带来了非常大的挑战。 我正好就本次山东模拟考的成绩进行深入数据分析，用python可视化带大家模拟一下2020高考分数和录取情况。 （代码较长，故只展示部分，完整数据+源码下载见文末） 不同考生的成绩分布图 首先对山东新高考模拟考的成绩进行总体描述： fig = make_subplots(rows=4,cols=2, # 4行2列 subplot_titles=( ' 所有考生 ' , " 物理 " , " 历史 " , " 化学 " , " 地理 " , " 生物 " , " 政治 " ), specs =[[{ ' colspan ' : 2 },None],[{},{}],[{},{}],[{},{}], ]) # specs参数定义了如何分配视图区间， 本案例中的“specs=[[{}, {}],[{'colspan': 2},None]]”表示其他行的两个子图平均分配区间， 第一行的第一个子图占据

ResNeSt是亚马逊的李沐团队的paper，最近在各个任务上刷榜了，但却 被ECCV2020 strong reject了， 在知乎上也是引起了热议，据李沐说这个 网络花了一百万刀！我看完 以后感觉是ResNeXt + SKNet的组合，训练网络的很多tricks在工程上还是很有意义 的。 讨论： https://www.zhihu.com/question/388637660 ResNeXt 何凯明团队提出，非常的简单：将resnet中3*3的卷积，替换为分组卷积。然后就 没有了。。。。说实话就这个点换我是发不出来paper的，可见讲好故事有多重要。 论文里增加了一个cardinality（就是group），并讨论了相较于增加网络的宽度 和深度，简单的增加group会更好。一句话就是，split-transform-merge。 网络结构如图 实现就更简洁了 https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100/blob/master/models/resnext.py C = CARDINALITY # How many groups a feature map was splitted into # """We note that the input/output width of the template is fixed as

简单介绍 一般大家在学习python机器学习的时候，用的最多的可视化的包就是matplot和seaborn, 这2个可视化的优点在于门槛低，代码容易理解，并且容易上手。 唯一的可能的缺点就是画出来的图不能交互，简单来说就是matplot和seaborn给出的就是一个图片，当将鼠标放到图上的时候，不会显示出图中具体的数字是多少。 而使用plotly之后，可以将图片放大缩小，可以显示与不显示不同类别数据，等等。并且更加方便的是，这个图可以嵌入到html里面，可以直接放到网页上面。我们话不多说，用matplot和plotly来展示相同的数据。 当前使用的数据是股票数据，使用pandas_datareader中的yahoo的API下载一些股票数据，将下载阿里巴巴，苹果，微软，和IBM的每天最高价，并且做出一个图出来。 import pandas_datareader as pdr import numpy as np import pandas as pd Stock_list = ['BABA', 'AAPL', 'MSFT', 'IBM'] Data = [pdr.get_data_yahoo(i)['High'] for i in Stock_list] Data_month = [i.resample('1m').mean() for i in Data] result_df =

大家好，今天要分享给大家25个Matplotlib图的汇总，在数据分析和可视化中非常有用，文章较长，可以马起来慢慢练手。 # !pip install brewer2mpl import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings; warnings.filterwarnings(action= 'once') large = 22; med = 16; small = 12 params = { 'axes.titlesize': large, 'legend.fontsize': med, 'figure.figsize': ( 16, 10), 'axes.labelsize': med, 'axes.titlesize': med, 'xtick.labelsize': med, 'ytick.labelsize': med, 'figure.titlesize': large} plt.rcParams.update(params) plt.style.use( 'seaborn-whitegrid') sns.set_style( "white")