转自:https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45920827 https://www.jianshu.com/p/d6e7083d7d61 1.思想 t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来. 此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数

import matplotlib.pyplot as plt lena = mpimg.imread(r'C:\Users\Administrator.WIN-QV9HPTF0DHS\Desktop\Project\GA\GAutomator\screenshot\btn_close_1527581659.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理plt.scatter(50, 45, color='

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

刚开始接触Python,照着例子写的代码,百度注释的. from numpy import * import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = random.rand(50,30) #创建一个50行30列的多维数组(ndarray) #basic f1 = plt.figure(1) #创建显示图形输出的窗口对象 plt.subplot(211) #创建子坐标系 #x[:,1]获取第二列作为一维数组

目录 目录 前言 (一)散点图的基础知识 (二)相关性的举例 ==1.正相关== ==1.负相关== ==1.不相关== (三)实战项目以一股票的分析 目录 前言 散点图是用于观测数据的相关性的,有正相关,负相关,不相关 (一)散点图的基础知识 (1)说明 语法:plt.scatter(x, y, s, c ,marker, alpha) x,y: x轴与y轴的数据 s: 点的面积 c: 点的颜色 marker: 点的形状 alpha: 透明度 (2)源代码 我们来探讨身高与体重是否相关? im

ValueError: c of shape (1, 400) not acceptable as a color sequence for x with size 400, y with size 400 # Visualize the data: plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=Y.reshape(400), s=40, cmap=plt.cm.Spectral); Y改成Y.reshape(400)

scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x,y:输入数据,array_like,shape(n,) s:点的大小 标量或array_like,shape(n,),可选 大小以点数^ 2.

参考:http://www.cppcns.com/jiaoben/python/471948.html https://blog.csdn.net/weixin_44825185/article/details/105688701 https://blog.csdn.net/qq_43186282/article/details/121513266 tensor确实在pytorch新版本中可以直接plot画图了. 对于requires_grad=False的张量,可以直接将张量作为plot()的

实现过一个例子之后,对TensorFlow运行机制有了初步的了解,但脑海中还没有一个如何实现神经网络的一个架构模型.下面我们来探讨如何模块化搭建神经网络,完成数据训练和预测. 首先我们将整体架构分为两个模块: forward.py 和 backward.py forward.py  主要完成神经网络模型的搭建,即构建计算图 backward.py 训练出网络参数 test.py 测试模型准确率 下面是用随机生成数据来完成整个过程,如果对上面的总结理解不是很清楚的话,看着下面具体的代码,对照上面提

与线型图类似的是,散点图也是一个个点集构成的.但不同之处在于,散点图的各点之间不会按照前后关系以线条连接起来. 用plt.plot画散点图     奇怪,代码和前面的例子差不多,为什么这里显示的却是散点图而不是sin曲线呢?原因有二:一是点集比较少,稀疏,才30个:二是没有指定线型. 用plt.scatter画散点图 scatter专门用于绘制散点图,使用方式和plot方法类似,区别在于前者具有更高的灵活性,可以单独控制每个散点与数据匹配,并让每个散点具有不同的属性. 一般使用scatter方法

TensorFlow笔记-08-过拟合,正则化,matplotlib 区分红蓝点 首先提醒一下,第7讲的最后滑动平均的代码已经更新了,代码要比理论重要 今天是过拟合,和正则化,本篇后面可能或更有兴趣,因为涉及到可视化图形了,而不是纯数据 过拟合:神经网络模型在训练集上的准确率比较高在新的数据进行预测或分类时准确率较低,说明模型泛华能力差 正则化:在损失函数中给每个参数w加上权重,引入模型辅助度指标,从而抑制模型噪声,减小过拟合 使用正则化后,损失函数 loss 变为两项之和: loss = lo

一.完善常用概念和细节 1.神经元模型: 之前的神经元结构都采用线上的权重w直接乘以输入数据x,用数学表达式即,但这样的结构不够完善. 完善的结构需要加上偏置,并加上激励函数.用数学公式表示为:.其中f为激励函数. 神经网络就是由以这样的神经元为基本单位构成的. 2.激活函数 引入非线性激活因素,提高模型的表达力. 常用的激活函数有: (1)relu函数,用 tf.nn.relu()表示 (2)sigmoid函数,用 tf.nn.sigmoid()表示 (3)tanh函数,用 tf.nn.tan

实战案例: 数据X[x0,x1]为正太分布随机点, 标注Y_,当x0*x0+x1*x1<2时,y_=1(红),否则y_=0(蓝)  建立三个.py文件 1.  generateds.py生成数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt seed = 2 def generateds(): #基于seed产生随机数 rdm = np.random.RandomState(seed) #随机数返回200列2行的矩阵,表示300组坐标点(

matplotlib是python中很强大的绘图工具,在机器学习中经常用到 首先是导入 import matplotlib.pyplot as plt plt中有很多方法,记录下常用的方法 plt.plot()该方法用来画图,第一个参数是y值,第二个参数是x值,第三个参数是由两个值构成的字符串,第一个值是颜色,第二个值是线的类型 颜色的可选值有 ‘b’ blue ‘g’ green ‘r’ red ‘c’ cyan ‘m’ magenta ‘y’ yellow ‘k’ black ‘w’ whi

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadSimpData(): dataMat = np.matrix([[1., 2.1], [2., 1.1], [1.3, 1.], [1., 1.], [2., 1.]]) classLabels = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0] return dataMat, classLabels def showDataSet(dataMat, label): "

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:today 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/448/ 来源:python黑洞网 内容简介 本书是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包.首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境:第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操

Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画. 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ax.plot:各散点彼此复制,因此整个数据集中所有的点只需配置一次颜色和大小

函数说明: 1.  .quantile(cut_list) 对DataFrame类型直接使用,用于求出给定列表中分数的数值,这里用来求出4分位出的数值 2.  plt.axvline()  # 用于画出图形中的竖线 3.  pd.qcut(feature, cut_list, labels)  用于对特征进行切分,cut_list切分的分数位置,labels切分后新的标签值 我们可以根据某个特征的四分位数值,给定这个特征一个新的四分位数值的特征 四分位表示的是数值的中位数,1/4位和3/4位 比

1. 背景 Python在一些数据可视化的过程中需要使用 plt 函数画柱状图和折线图. 2. 导入 import matplotlib.pyplot as plt 3. 柱状图 array= np.array(array) plt.hist(array, bins=50,facecolor="red", edgecolor="red" ,linewidth=5,alpha=0.7) plt.xlabel("") plt.ylabel("

Python中T-SNE实现降维 from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt iris = load_iris() X_tsne = TSNE(learning_rate=100).fit_transform(iris.data) X_pca = PCA()