为了了解问题的复杂性，我们可以在二维散点图上绘制每个点，并通过类值对每个点进行着色。...该问题是多类分类问题，我们 在输出层上使用softmax激活函数对其进行建模。这意味着该模型将预测一个具有三个元素的向量，并且该样本属于三个类别中的每个类别。...因此，我们必须先对类值进行编码，然后再将行拆分为训练和测试数据集。...既然我们知道如何计算模型权重的加权平均值，我们就可以使用生成的模型评估预测。...运行该示例显示出性能的微小改进，就像在保存的模型的加权平均值中使用线性衰减一样。 测试准确性得分的线图显示了使用指数衰减而不是模型的线性或相等权重的较强稳定效果。 ?
用 Excel 几秒钟就能画出一张折线图。 真的就这么简单吗？ 想一想：在普通的折线图中，如何自动地添加一条代表平均值的横线？如何添加一条带箭头的趋势线？如何快速地标注最大值和最小值？...如何标注特殊事件？如何对折线图进行数据分析？ 下面我们用一个具体的案例，演示折线图的分析过程和画图的方法。 1. 一个案例 根据某公司 2019 年 9 月份每天的销量数据，画出如下一张折线图： ?...在折线图中，有一条代表平均值的横线，以及一条带箭头的趋势线，它们有助于对数据整体趋势的把握。...通过上面的分析解读，我们知道，折线图能直观地反映出数据随着时间变化的趋势，让数据更容易进行对比，发现数据背后规律性的知识，从而帮助管理者更好地做出决策。 画图不是为了炫技，而是为了提高信息传递的效率。...你可以把上面的分析思路和方法当成一个套路，并根据实际的分析需求，适当修改 Python 代码中的数据源、颜色、文字等，估计能让你比 90% 的人更懂折线图。
如何检查是否你的时间序列是白噪声。 用于识别Python中白噪声的统计和诊断图。 让我们开始吧。 ? 什么是白噪声时间序列？ 时间序列可能是白噪声。...重要的两个主要原因为： 1.可预测性：如果你的时间序列是白噪声，那么根据定义它是随机的。你无法对它合理的建模并进行预测。 2.模型诊断：时间序列上一系列误差的预测模型最好是白噪声。...例如： y(t)= signal(t)+ noise(t) 通过时间序列预测模型进行预测，可以对其进行收集和分析。在理想情况下，预测误差应该是白噪声。...当预测误差为白噪声时，意味着时间序列中的所有信号已全部被模型利用进行预测。剩下的就是无法建模的随机波动。 模型预测的信号不是白噪声则表明可以进一步对预测模型改进。 你的时间序列白噪音吗?...你可以用一些工具来检查你的时间序列是否为白噪音: 创建一个折线图。检查总体特征，如变化的平均值，方差或延迟变量之间的明显关系。 计算汇总统计。
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法，以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。 ? 预测是一件复杂的事情，在这方面做得好的企业会在同行业中出类拔萃。...需要进行预测的频率是什么？在开始预测未来值的详细工作之前，与将要使用你的预测结果的人谈一谈也不失为一个好主意。 如何在PYTHON中绘制时间序列数据？...在进行绘图之前，我们将连接年份和季度信息，以了解旅客数量在季节维度上如何变化。...STL分解法 STL代表使用局部加权回归（Loess）进行季节性和趋势性分解。该方法对异常值具有鲁棒性，可以处理任何类型的季节性。这个特性还使其成为一种通用的分解方法。...使用STL时，你控制的几件事是： 趋势周期平滑度 季节性变化率 可以控制对用户异常值或异常值的鲁棒性。这样你就可以控制离群值对季节性和趋势性的影响。 同任何其他方法一样，STL也有其缺点。
透视正确的插值 了解如何对模型表面进行纹理插值后, 一旦我们在透视投影中渲染出来, 就会发现发现下图右侧例子这样的大问题,尽管模型有近大远小的效果, 但是纹理却没有近大远小....这根本上是因为在渲染管线中, 我们先进行了对顶点的透视投影后才在光栅化和片元着色器中对顶点进行着色, 也就是说在着色的时候目标顶点已经在屏幕空间(标准视体)中了....凹凸贴图的特点是可以利用里面的深度信息还原出物体表面法线方向上的深度值, 但是其在传统上用来对每个像素与xy方向进行差分求导, 得到的离散梯度值就是法线图的值....在过去的时候扰动法线是需要着色器动态对凹凸图进行求导得到法线的, 现在通常直接保存法线图来使用更为方便. 下图是应用了刚才提到的三种技术综合起来对地板的渲染效果...., 根据这个比例对阴影颜色进行加权, 这个方法需要增大采样的运算量但是能实现更加平滑的阴影效果. ?
这篇博客将介绍使用 mplot3d 工具包进行三维绘图，支持简单的 3D 图形，包括曲面、线框、散点图和条形图。 1....效果图 1.1 3D线效果图 3D线图效果如下： 可自定义线的颜色及点的样式； 1.2 3D散点效果图 3D散点图（标记了着色以呈现深度外观）效果如下： 1.3 3D随机颜色散点效果图 3D随机颜色散点图效果如下...projection="3d" 关键字参数传递给 Figure.add_subplot 来创建的： from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot...对 scatter() 的每次调用都将独立执行其深度着色。...import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib.ticker import LinearLocator
例如，某些机器学习算法（如梯度下降）对特征的尺度敏感，如果不进行归一化处理，可能会导致模型难以收敛或产生不准确的结果。...简单移动平均值（SMA）： 简单移动平均值是对指定时间段内的数据进行平均处理的方法，计算公式如下： SMA = (X1 + X2 + X3 + ... + Xn) / n 其中，X1, X2, ......指数移动平均值（EMA）： 指数移动平均值是对数据进行加权平均处理的方法，计算公式如下： EMA = (X * (2/(n+1))) + (EMA_previous * (1 - (2/(n+1)))...使用 Matplotlib 创建另一个线图，其中 x 轴表示平均值数组的索引，范围从 5 到 100，y 轴表示从 0 到 1 的平均值数组的值。...将归一化数组的线图和平均值数组组合在同一图中，每条线使用不同的颜色。
如何使用代价敏感算法评估一组机器学习模型并提高其性能。 如何拟合最终模型并使用它预测特定情况下的类标签。 我们开始吧。...根据我们选择的算法，将数据分布缩放到相同的取值范围是可能是很有用的，也许还需要使用一些幂变换，这将在后文进行讨论。 ? 数据分布 我们还可以为每对输入变量创建一个散点图，称为散点图矩阵。...箱线图中的“箱子”显示了数据的中间50%的分布范围，每个框中间的橙色线显示样本的中位数，每个框中的绿色三角形显示样本的平均值。...代价敏感箱线图 接下来，让我们看看如何使用最终模型对新数据进行预测。 对新数据进行预测 在本节中，我们将拟合一个最终模型，并使用它对单行数据进行预测。...具体来说，您学到了： 如何加载和探索数据集，并从中获得预处理数据与选择模型的灵感。 如何使用代价敏感算法评估一组机器学习模型并提高其性能。 如何拟合最终模型并使用它预测特定情况下的类标签。
虽然确实存在许多特定于群集的定量措施，但是对所识别的群集的评估是主观的，并且可能需要领域专家。通常，聚类算法在人工合成数据集上与预先定义的群集进行学术比较，预计算法会发现这些群集。...聚类方法尝试根据提供给对象的相似性定义对对象进行分组。...这些群集在两个维度上是可见的，因此我们可以用散点图绘制数据，并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。 这将有助于了解，至少在测试问题上，群集的识别能力如何。...然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，可以找到一个合理的分组。...然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。 在这种情况下，找到了合理的集群。
虽然确实存在许多特定于群集的定量措施，但是对所识别的群集的评估是主观的，并且可能需要领域专家。通常，聚类算法在人工合成数据集上与预先定义的群集进行学术比较，预计算法会发现这些群集。...聚类方法尝试根据提供给对象的相似性定义对对象进行分组。...这些群集在两个维度上是可见的，因此我们可以用散点图绘制数据，并通过指定的群集对图中的点进行颜色绘制。 这将有助于了解，至少在测试问题上，群集的识别能力如何。...然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。在这种情况下，我无法取得良好的结果。...然后创建一个散点图，并由其指定的群集着色。 在这种情况下，找到了合理的集群。
它还有助于理解算法中相应超参数变化（超参数：根据经验确定的变量）的行为。 下面是测试数据集的一些理想属性： 它们可以快速且容易的生成。...它们包含“已知”或者“理解”的结果与预测结果相比较 它们是随机的，每次生成的时候都允许对同一个问题的变量进行随机初始化 它们规模很小，很容易在二维结构中显示出来。...() 运行该样例代码将会生成并绘制用于检查的数据集，并再次为指定的类着色。...比较算法 选择一个测试问题，并对该问题的一整套算法进行比较，并报告其性能。 扩大问题 选定一个测试问题，并探索扩大其规模，采用改进的方法展示可视化结果，或者探索一个给定的算法模型技巧和问题规模。...附加问题 这个库为项目提供了一系列额外的测试问题，为每一个人编写了代码示例来演示它们是如何工作的。 如果你对这些扩展中的任意一个感兴趣，我很乐意知道你的想法。
30, 35]}) # 数据统计 statistics = data['age'].describe() print(statistics) 数据聚合：使用pandas库的groupby()函数可以根据某个变量进行分组...，并进行聚合操作，如求和、平均值等。...以下是一些常见的数据可视化技巧： 折线图：使用matplotlib库的plot()函数可以生成折线图，帮助我们观察数据的趋势和变化。...示例代码： import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 x = [1, 2, 3, 4] y = [10, 20, 15, 25] # 绘制折线图 plt.plot...在本文中，我们介绍了如何在Python中实现高效的数据处理与分析。从数据预处理、数据分析和数据可视化三个方面展开，我们学习了一些常见的技巧和操作。
以下是一个简单的示例，演示如何使用NumPy进行数组操作： import numpy as np # 创建一个NumPy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 计算数组的平均值...以下是一个示例，演示如何使用pandas加载CSV文件并进行数据分析： import pandas as pd # 从CSV文件加载数据 data = pd.read_csv('data.csv')...以下是一个简单的示例，演示如何使用Matplotlib创建折线图： import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10...以下是一个简单的示例，演示如何使用scikit-learn进行数据分类： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection...根据您的需求，您可以选择使用这些类库来提高编程效率和功能扩展。 希望这些介绍对您有所帮助，使您能够更好地利用Python的强大功能。
概述 我们在上一篇文章初识 Pandas中已经对 Pandas 作了一些基本介绍，本文我们进一步来学习 Pandas 的一些使用。 2....age 分组 gp1 = df.groupby('age') # 根据 age、gender 分组 gp2 = df.groupby(['age', 'gender']) # 根据 gender 进行分组...get_group((22, '男'))) print('---------') # 聚合 gp4 = df.groupby(df['gender']) # 和 print(gp4.sum()) # 平均值...right')) # 外连接 print(df1.join(df2, how='outer')) # 合并多个 DataFrame print(df3.join([df1, df2])) # 指定列名进行合并...5.1 折线图 折线图代码实现如下所示： import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(np.random.randn
因此，我们往往不能了解它们在做什么，又是如何做到的。 Ayasdi 对这个问题提出了解决方法，其中利用了该公司的核心技术——拓扑数据分析（TDA）。该方法能够提供强有力的、具有详细解释的输出。...Ayasdi 拓扑模型的功能之一是，通过对应于节点的行，能够利用数据矩阵的行函数的平均值对拓扑模型的节点进行着色。这对于了解数据属性而言是一个非常有用的方法。...一种方法是通过变量 eventdeath 的平均值进行着色。其结果如下所示。 ? 我们可以看到，上面的「小枝」呈深蓝色。...在上图中，A 组为高生存率组，B 组为低生存率组，C 组可以表征为与其他两组差异最大的组（根据组间距离进行确定）。如上所述，基于这三个组，我们可以在 1500 个特征上创建 3 个函数。...如果我们建立一组特征的拓扑模型，我们可以用每个函数的平均值来给它着色。下面的三张图片展示了其结果。 ? ? ? 在比较 A 组和 B 组着色情况时，我们发现其差异十分显著。
统计分析是一个理解数据集中的变量如何相互关联以及这些关系如何依赖于其他变量的过程。可视化可以是这个过程的核心组成部分，因为当数据被正确地可视化时，人类的视觉系统可以看到表明关系的趋势和模式。...height=5, aspect=1, facet_kws=None, **kwargs) 在所有的seaborn绘图时，里面的参数是众多的，但是不用担心，大部分参数是相同的，只有少部分存在差异，有些通过对单词的理解就可知道其含义...，这里我只根据每个具体的图形重要的参数做一些解释，并简单的介绍这些常用参数的含义。...lineplot-显示置信区间 以长期模式传递整个数据集将对重复值(每年)进行聚合，以显示平均值和95%置信区间: ax = sns.lineplot(x="year", y="passengers",...-指定方向 使用orient参数沿图的垂直维度进行聚合和排序: sns.lineplot(data=flights, x="passengers", y="year", orient="y")
可视化过程 一个完整的数据可视化过程，主要包括以下4个步骤： 确定数据可视化的主题 提炼可视化主题的数据 根据数据关系确定图表 进行可视化布局及设计 ?...根据空间自由度的差别，标记可以分为点、线、面、体，分别具有零自由度、一维、二维、三维自由度。如我们常见的散点图、折线图、矩形树图、三维柱状图，分别采用了点、线、面、体这四种不同类型的标记。...热力图 热力图是用表格的形式可视化数据的一种方法，在显示数据的地方（数据之外）利用着色的单元格传递数据相对大小的信息。 ?...折线图 我们通常可以借助折现图理解趋势，比如，时间序列的每年降雨量（每日将与量之和）；在某些情况下，折线图中的线可能代表一个综合的统计数据，比如平均值或预测的点估计。...如果你还想展示范围（或者置信区间），可以直接在图上进行可视化。 源数据： ? ? 左图是多指标折线图，右图在折线图中展示范围内的平均值。
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