随笔分类 - AI
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摘要：numpy常用的函数和属性 函数 语法：numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0) object：任何暴露数组接口方法的对象，通常是列表或元组。 dtype：数组的所需数据类型，可选。 cop
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摘要：对比 通过⼀段代码运⾏来体会ndarray与Python原⽣list运算效率对⽐。 import random import numpy as np import time # 创建包含随机数的列表 a = [] for i in range(1000000): # 我减小了迭代次数以避免内存问题
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摘要：简介 Numpy（Numerical Python）是⼀个开源的Python科学计算库，⽤于快速处理任意维度数组的工具。 Numpy⽀持常⻅的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使⽤Numpy⽐直接使⽤Python要简洁的多，性能好Numpy使⽤ndarray对象来处理多维数组，该对象是⼀个快速
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摘要：3种方式自定义Matplotlib的属性和样式 1. 运行时通过rcParams字典动态设置 2. 使用样式表 3. 更改 matplotlibrc 文件 在运行时设置 rcParams 优先于样式表、样式 工作表优先于文件matplotlibrc即1>2>3 1. 运行时通过rcParams字典动
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摘要：savefig函数 Matplotlib中，savefig函数用于保存图形为文件。通过该函数，你可以将绘制的图形保存为常见的图像文件格式，如PNG、JPEG、SVG等。 matplotlib.pyplot.savefig(fname, dpi=None, bbox_inches='tight', p
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摘要：xlabel xlabel 函数用于为 Matplotlib 图表添加 x 轴的标签 xlabel 函数 matplotlib.pyplot.xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, **kwargs) xlabel: 字符串，表示 x 轴标签的文本内
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摘要：matplotlib 中的 grid 函数用于在图表上添加网格线 grid 函数 matplotlib.pyplot.grid(b=None, which='major', axis='both', **kwargs) b: 布尔值，表示是否显示网格。如果为 True，则显示网格；如果为 False
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摘要：matplotlib 中的 yticks 函数用于设置坐标轴的刻度和标签，包括位置和显示的文本标签。 matplotlib.pyplot.yticks(ticks=None, labels=None, **kwargs) ticks: 刻度位置，可以是一个列表或数组。 labels: 刻度对应的标签
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摘要：matplotlib 中的 xticks 函数用于设置坐标轴的刻度和标签，包括位置和显示的文本标签。 matplotlib.pyplot.xticks(ticks=None, labels=None, **kwargs) ticks: 刻度位置，可以是一个列表或数组。 labels: 刻度对应的标签
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摘要：在Matplotlib库中，mpl.rcParams 是一个字典，用于配置Matplotlib的默认参数。通过修改这些参数，你可以自定义图形的外观和行为。 1. 字体相关设置： font.family: 字体系列，默认为 "sans-serif"。 font.sans-serif: 无衬线字体，用于
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摘要：# 0. 导入依赖包 import matplotlib.pyplot as plt import random # 1. 准备数据即x，y坐标轴的数据 x = range(60) y_nj = [random.uniform(15,18) for i in x] # 2. 创建画布 plt.fig
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摘要：Matplotlib 是一个用于绘制图表和数据可视化的 Python 库。它支持多种不同类型的图形，以满足各种数据可视化需求。以下是一些 Matplotlib 支持的主要图形种类： 折线图（Line Plot）： 用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。 特点：能够显示数据的变化趋势，反映事物的
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摘要：示例 1 # 0. 导入依赖包 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 import random 4 # 1. 准备数据即x，y坐标轴的数据 5 x = range(60) 6 y_nj = [random.uniform(15,18) for i in x] 7
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摘要：Matplotlib 简介 Matplotlib 是一个用于绘制图表和可视化数据的 Python 库，由 John D. Hunter 于 2003 年创建。 它提供了广泛的绘图功能，适用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。Matplotlib 是一个开源项目，广泛应用于科研、教育和工程等领域。
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摘要：Jupyter Notebook简介 jupyter Notebook（前身是 IPython Notebook）是一个开源的交互式计算和数据可视化工具（web程序），支持多种编程语言，最常用的是 Python。 它提供了一个基于 Web 的界面，用户可以在浏览器中创建和共享文档，这些文档包含实时代
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摘要：安装环境&库 pip install virtualenv pip install virtualenvwrapper-win 如果安装的速度慢，则配置pip源：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/sim
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摘要：深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够进行复杂的学习任务。 1. 深度学习概述： a. 神经网络： 深度学习的核心是神经网络，它是由多个层次组成的模型，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层次都包含多个神经元，它们通过权重相互连接。 b. 前馈神经网络（Feedfo
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摘要：机器学习模型搭建实验 1. 微软Azure
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