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使用图进行特征提取：最有用的图特征机器学习模型介绍

在本文中，我们将研究最常见的图特征提取方法及其属性。 注意:我的文章结构类似于William L. Hamilton[1]所写的图形学习书籍。...特征向量中心性度量考虑了2个方面: 节点u的重要性 节点u的相邻节点的重要性 换句话说，具有高特征向量中心性的节点应该有许多与其他节点高度连接的邻居。...DeepWalk DeepWalk以一个图形作为输入，并在R维度中创建节点的输出表示。看看R中的“映射”是如何将不同的簇分开的。...它是一种基于学习的方法，将一个图作为输入，并学习节点[4]的表示和输出。它将语言建模中使用的技术重新应用到图形领域。...然后我们可以使用任何类型的节点度量来总结这些新标签 这个内核在化学信息学中应用非常广泛，它经常应用于分子数据。例如，循环指纹算法就是基于WL核的。

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数据中心化与标准化

表格数据如图所示 3、使用表格数据画图： plt.figure(dpi=120) # 在进行标准化与中心化处理之前绘制热图，由于不同列的数据差距过大，在绘制热图的时候就会导致反应出来的效果不好（例如：...,默认为白色 ) plt.title('未经过中心化与标准化的数据') 出图 4、遇到了问题： 如上图所示，使用表格数据绘制了一张热图，但是发现由于表格中的数据相差过大（Population...列都在千、万级别，Forst都在10~1000级别）导致绘制出来的图并不能很好地表达出来一定的区分度。...每一列的标准差 return (pd_raw - pd_mean) / pd_std 上面这个函数就是定义一个可以用于将数据（Python中的DataFrame对象）进行标准化与中心化的函数，不懂代码的话可以理解为这一步就是如何将数据进行标准化与中心化...5、对源数据进行标准化与中心化，然后重新出图： state_data_norm = norm_(state_data) # 这里对数据进行标准化与中心化处理，处理后各个列的数据都向中间靠拢 sns.heatmap

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    matplotlib基础绘图命令之imshow

    imshow方法首先将二维数组的值标准化为0到1之间的值，然后根据指定的渐变色依次赋予每个单元格对应的颜色，就形成了热图。...对于热图而言，通常我们还需要画出对应的图例，图例通过colorbar方法来实现，代码如下 plt.imshow(data) plt.colorbar() 输出结果如下 ?...5. vmin和vmax vmin和vmax参数用于限定数值的范围，只将vmin和vmax之间的值进行映射，用法如下 plt.imshow(data, vmin=-0.8, vmax=0.8) plt.colorbar...6. interpolation interprolation参数控制热图的显示形式，是一个较难理解的参数，同样的数据，不同取值对应的热图形式如下 ?...在绘制热图时，还可以结合xlim和ylim参数，来为热图的周围增加空隙，代码如下 plt.imshow(data) plt.xlim(-1, 5) plt.ylim(5, -1) plt.colorbar

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    Plotly绘图，快速入门

    公众号：尤而小屋编辑：Peter作者：Peter大家好，我是Peter~本文基于一份公开的数据讲解plotly的多种图形的绘制，包含：散点图分组散点图气泡图3D散点图线形图柱状图分组柱状图堆叠柱状图箱型图饼图甜甜圈图直方图核密度图热力图子图部分图预览...：1 plotly图形Plotly是一个用于创建交互式图表的Python库，它支持多种图表类型，如折线图、散点图、饼图、热力图等。...交互性：生成的图表具有交互性，用户可以通过鼠标悬停、拖动、缩放等操作查看数据详情和变化趋势。...图是一种用于展示数值数据的统计表示的图形，它结合了直方图、核密度估计或正态曲线以及地毯图。...template='plotly_dark' )fig = go.Figure(data = data, layout = layout)fig.show()18.3 不同图形的子图

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    这种两个Colorbar的图形怎么绘制？这样做真的超简单...

    前言 一、「绘图技巧」 :如何在同一个图形上显示两个colorbar 二、可视化学习圈子是干什么的？ 三、系统学习可视化 四、猜你喜欢 前言 我们的数据可视化课程已经上线啦！！...「绘图技巧」 :如何在同一个图形上显示两个colorbar 今天我们的学员交流群里有人咨询： 如何在一个图形中同时显示两个Colorbar?特别是在绘制地图的时候。...使用fig.colorbar()函数映射正确的数值和绘图对象 fig.colorbar()函数是Matplotlib中用于在图形（Figure）上添加色条（colorbar）的方法。...如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的 阅读原文。 猜你喜欢 不是?！...不是，这个地理数据工具这么强的吗？数据处理、可视化它都行.. 这种环形图太难画？！带你一行代码搞定.. 不是，这封面图这么多人问的吗？

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    无监督学习：从理论到实践的全面指南

    迭代优化： 分配步骤（Assignment Step）：将每个数据点分配到距离其最近的簇中心所属的簇。...迭代合并：在每一步中，找到距离最近的两个簇并将其合并，重复这一过程直到所有数据点被合并到一个簇中或达到预设的簇数。...计算链接矩阵：使用linkage函数计算层次聚类的链接矩阵，方法选择ward，即最小方差法。 绘制树状图：使用dendrogram函数绘制层次聚类的树状图，展示聚类的层次结构。...数据标准化：使用StandardScaler对数据进行标准化处理，确保每个特征具有零均值和单位方差。 PCA降维：使用PCA类对标准化后的数据进行降维，选择前两个主成分。...数据标准化：使用StandardScaler对数据进行标准化处理，确保每个特征具有零均值和单位方差。

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    . | msiPL：质谱数据分析的新工具

    因此，降维技术被广泛应用于MSI数据分子，比如主成分分析（PCA）和非负矩阵分解（NNMF）等。但是，这些方法都是进行了线形降维，未能捕获谱结构的非线性特征。...但是t-SNE方法需要将所有数据都加载到内存，这对于MSI的大量数据是没法做到的。最近有研究提出，采用基于神经网络的自动编码方法相比于线形降维模型具有更加有效地捕获非线性特征的能力。...这些MSI数据集需要从标准化格式imzML转换为HDF5格式以输入到msiPL模型中。...使用msiPL模型在该数据集上进行降维和可视化实验，其VAE网络损失函数下降结果如图3（a），即模型在不到100次迭代后收敛；图3（b）给出了原始数据和预测数据的光谱分布，它们的叠加反映了模型的高质量估计...使用msiPL模型在该数据集上进行降维和可视化实验，图4（a）表面VAE网络的损失在不到100次迭代内达到稳定收敛，图4（b）表示在误差内预测数据的光谱分布；图4（c）表示模型在该数据集上的非线性嵌入的可视化结果

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    「首席架构师精选」JavaScript图表库的比较

    图表的类型 有几种不同类型的图表。最常见的四种图形可能是线形图、条形图和直方图、饼图和笛卡儿图。它们通常用于，而且最好用于，完全不同的东西。 你会使用: 条形图，显示相互独立的数字。...饼状图向您展示如何将一个整体分成不同的部分。例如，您可能想要显示预算是如何在特定的一年花费在不同的项目上的。 折线图显示了数字是如何随时间变化的。...轴 图有两个轴，横贯底部和向上的线。沿着底部的线称为水平轴或x轴，而向上的线称为垂直轴或y轴。 x轴可以包含类别或数字。从图的左下角看。 y轴通常包含数字，同样从图的左下角开始。...y轴上的数字一般从图左下角的0开始向上移动，但也不总是这样。通常，图的坐标轴被标记以表示它们所显示的数据类型。...注意那些y轴不是从0开始的图形，因为它们可能试图愚弄您所显示的数据(在我们的页面《日常数学》中有更多关于这方面的内容)。 有不同的JavaScript图表库可用。下面是每种功能的比较。 ? ? ?

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    Mariana DNN 多 GPU 数据并行框架

    这里将深度神经网络应用于语音识别中的声学模型建模。...图 1揭示了一个深度神经网络表达的具有4个隐藏层的声学模型结构，训练这样的具有深层结构的模型，其优势在于逐层的特征学习过程是由初级到高级的过程：第一层学习初始特征（例如最基本的发声），在后面的层次逐渐学习到越来越高级的特征...之后参数分发过程，亦占用与推送相同的周期数分发Partition Owner上的最新副本给所有Worker Group。 图7线形拓扑参数交换全部过程 我们比较容易给出线形拓扑的性能模型。...表1线形拓扑的性能分析 线形拓扑可以很容易地扩展到偶数个数据并行组的参数交换，其收集（推送）用时随数据并行组数增长而缓慢增长，且具有上界——2T0，这说明线形拓扑非常适用于更多GPU做数据并行。...模型准确率 采用6 GPU数据并行，使用数十亿语音训练样本，在训练目标模型的实验中，数个迭代时取得了在测试集上的最佳模型，取得了10%的字错率降低。

    1.2K50

    这样的地图绘制起来真的不难！优质学习资源推荐...

    问题提问 在和我们课程学员平时的讨论过程中，课程学员经常会问起： 在科研地图绘制过程中，如何绘制多子图共用colorbar?...下面针对每个问题给出解答： 多子图共用colorbar 这种图形类型在科研绘图中，特别是地理图表中，经常用到，绘制的难点是无法确保一个colorbar能够准确替代所有的子图数值映射。...地理多子图绘制案例，我们也在课程中进行了更新，绘制结果如下： 多子图共用colorbar 此外，我们还绘制了在一张地图上添加两个colorbar的示例： 多colorbar样式 南北极刻度标签自定义 Cartopy...这种图形索要表示的图层信息非常多，群里的学员需求也蛮高的，经过探索，我们最终也完成了绘制，可视化结果如下： 渐变直方图图例 PS：这幅图涉及的知识点也非常多，都是一些细节且绘图中经常用到的点，大家仔细学习...，目前已经更新了很多类型，如下： 分组多类别P值统计柱形图 多子图共享Y轴P值统计柱形图 横向多P值、图层绘制(全部代码完成) 这一个系列是免费更新到我们的统计图形可视化课程。

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    ProPlot 基本语法及特点

    简介 科研论文配图多图层元素（字体、坐标轴、图例等）的绘制条件提出了更高要求，我们需要更改 Matplotlib 和 Seaborn 中的多个绘制参数，特别是在绘制含有多个子图的复杂图形时，容易造成绘制代码冗长...更简单的颜色条和图例 在使用 Matplotlib 的过程中，在子图外部绘制图例有时比较麻烦。通常，我们需要手动定位图例并调整图形和图例之间的间距，为图例在绘图对象中腾出绘制空间。...此外，在子图外部绘制颜色条（colorbar）时，如 fig.colorbar (..., ax=ax)，需要从父图中借用部分空间，这可能导致具有多个子图的图形对象的显示出现不对称问题。...colorbar 即主图旁一个长条状的小图，能够辅助表示主图中colormap 的颜色组成和颜色与数值的对应关系。...ProPlot 库中有一个专门用于绘制单个子图或多个连续子图的颜色条和图例的简单框架，该框架将位置参数传递给 ProPlot 的 axes.Axes.colorbar 或 axes.Axes.legend

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    气象绘图cmap、cbar超详细版(附示例)

    基础 colorbar是在有颜色映射的绘图命令中使用的一种表征颜色与数值的对应关系的特殊图形。...(CS2,shrink=1,ax=ax2) 这里的两张图形都是有源的colorbar，其中在子图1中，我们称CS、CS2为我们生成的colorbar的源头...这里固然不如直接传入有源的办法简捷，但是在后期某些高级定制时，是比较有用的。 Colorbar重要参数列举 colorbar作为一个绘制图形命令，自身必定携带多样的修饰参数。...2. ax（colorbar摆放的子图位置） 该参数控制绘制的colorbar摆放在某个子图旁边，默认为当前子图。可以传入单独的一个子图，也可以传入一个子图的列表。...colorbar 利用matplotlib.patches中的楔形图形命令Wedge，在循环迭代的方式下，添加一个环状的colorbar。

    21.1K238

    matlab画图操作(修改坐标轴及字体，加粗，颜色修改，适合论文画图)「建议收藏」

    matlab常用画图操作 1.设置坐标轴 2.设置figure大小 3.matlab线条设置 4.子图设置 5.颜色查询 6.colorbar设置 7.线条透明度设置 8.设置坐标轴刻度形式（对数刻度）...四个数分别代表距y轴的距离、距x轴的距离、图宽、图长 3.matlab线条设置 %绘制一条横线 plot(xlim,[0.32,0.32],'k-','LineWidth',1) 4.子图设置 %子图代码...：matlab颜色对照图 %设置灰度图，查上方的表格 % c=plot(x1,'LineWidth',0.2); % set(c,'color',[0.41, 0.41, 0.41]); 6.colorbar...设置图例位置 legend('\alpha_1','\alpha_1','\alpha_1'，1) 0——图例尽量不与数据冲突，自动放置在最佳位置 1——放置在放置在图形的右上角 top right...2——放置在图形的左上角 top left 3——放置在图形的左下角 bottom left 4——放置在图形的右下角 bottom right -1——放置在图形视窗的外右边 %设置图例字体及大小

    17.4K30

    Kaggle机器学习实战总结

    我自己和Stackoverflow上常见的算法训练错误有： 1、算法预测的结果差异非常大。 其中一个可能就是训练时的标准化步骤，在预测时遗漏了。 2、算法的调参结果差异非常大。...其中的一个可能就是不同的训练步骤中采用的标准化算法不同（例如,一次用了StandardScaler, 另一次用了RobustScaler) 3、此外，繁多的超参数调整起来异常繁琐。...其实这个结果在Kaggle 上面大多数选手也是用了这些算法，并且Sklearn的流程图也给出了完全一样的建议。 下次看看这张图，可以节约许多时间和精力。 ?...最近，我在一本Python 机器学习预测算法核心中看的观点是： 商业需要：量化交易，在线广告业务中线形回归算法提供的高速性能和近乎最优解得性能。 在按秒来计算的业务中，线形回归算法是必须的选项。...测试迭代需求：通常一个商业问题，需要做100~200个模型。在几十万数据量时，线形算法只要花几分钟可以得到近似最优解，而集成算法往往要几个小时甚至几天。线形算法可以用来快速过来大部分表现不佳的模型。

    1.4K80

    算法金 | 一个强大的算法模型：t-SNE ！！

    梯度下降法是一种迭代优化算法，每次迭代更新数据点的位置，使 KL 散度逐渐减小。...以下示例展示了如何将 t-SNE 应用于图像数据降维和可视化。我们将使用手写数字数据集（MNIST）进行演示。...以下示例展示了如何将 t-SNE 应用于文本数据降维和可视化。我们将使用新闻组数据集进行演示。5.3 生物信息学中的应用在生物信息学中，t-SNE 常用于基因表达数据的降维和可视化。...以下示例展示了如何将 t-SNE 应用于单细胞 RNA 序列数据的降维和可视化。...UMAP 通过构建高维空间的邻接图，然后通过优化图嵌入，将数据投影到低维空间应用场景：t-SNE 适用于高维数据和复杂模式识别，特别是在可视化方面效果显著。

    53000

    IEEE2015 可视化会议-机器学习渐呈星火燎原之势

    对于那些不了解该会议的人来说，你有必要了解下，这是从业者、学者和研究人员最大的一次年度聚会，它们的研究方向是如何将数据进行可视化并且对我们可用。...（离散化Snapshots：一个用于动态网络探索的可视分析方法）”，使用矢量化、标准化以及降维技术将高维动态网络数据映射到二维空间，然后使用两个并列图做为可视化输出：一个展示网络快照（network...）”一文，对大伦敦地区每小时Twitter用户的移动数据使用的就是空间聚集的区域聚类和颜色编码的时空图聚类。...（图像来自达姆施塔特工业大学的交互式图形系统小组.） 对于时间序列数据的可视化，存在一个大的挑战，即在有限的显示空间里展示大数据集，并且做到图形不重叠。...一个有效的方法是将数据点汇聚到各个时间段，然后创建一个带有层次感的多焦点放大线形图，如这篇文章：“TimeNotes: A Study on Effective Chart Visualization

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    IEEE2015 可视化会议-机器学习渐呈星火燎原之势

    对于那些不了解该会议的人来说，你有必要了解下，这是从业者、学者和研究人员最大的一次年度聚会，它们的研究方向是如何将数据进行可视化并且对我们可用。...（离散化Snapshots：一个用于动态网络探索的可视分析方法）”，使用矢量化、标准化以及降维技术将高维动态网络数据映射到二维空间，然后使用两个并列图做为可视化输出：一个展示网络快照（network...）”一文，对大伦敦地区每小时Twitter用户的移动数据使用的就是空间聚集的区域聚类和颜色编码的时空图聚类。...（图像来自达姆施塔特工业大学的交互式图形系统小组.） 对于时间序列数据的可视化，存在一个大的挑战，即在有限的显示空间里展示大数据集，并且做到图形不重叠。...一个有效的方法是将数据点汇聚到各个时间段，然后创建一个带有层次感的多焦点放大线形图，如这篇文章：“TimeNotes: A Study on Effective Chart Visualization

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    12个最常用的matplotlib图例 ！！

    1、折线图 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。在实际项目中，可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。...') # 显示图像 plt.show() 上面代码创建了一个复杂的散点图，其中包含两个不同的数据系列，每个系列都具有不同的颜色、标记和大小。...，每个系列都具有不同的颜色、透明度和边界线颜色。...当涉及到柱状图可视化时，Matplotlib提供了丰富的自定义选项。 下面代码将创建一个具有多个数据系列、堆叠柱状图和自定义颜色、标签等属性的柱状图。...10、3D图 3D图（3D Plot）：用于可视化包含三个变量的数据，例如三维散点图、三维曲面图等。

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