如何添加具有分类特征的辅助x轴？ - 腾讯云开发者社区

一、前言前几天在Python白银交流群【千葉ほのお】问了一道matplotlib可视化处理的问题，如下图所示。...原始代码，如下所示： import matplotlib.pyplot as plt ages_x = [25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35] dev_y...,label='开发者年龄与薪资') plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('薪资') plt.show() 得到的x轴是浮点数，如下图所示。...，会出现中文加载不出来的情况，如下图所示：加了那行代码之后，运行结果如下图所示：顺利地解决了粉丝的问题！...这篇文章主要盘点了一道matplotlib作图的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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highcharts中的x轴如何显示时分秒时间格式

上一篇文章写道：三分钟上手Highcharts简易甘特图：https://www.jianshu.com/p/d669d451711b，在官方文档里面，x轴默认为年月日。...在项目需求中，x轴要表示24小时之内的状态，不可以使用年月日坐标轴，需要使用时分秒，那么highcharts 怎么设置x轴时间格式？...这个问题卡了好久，因为网上没有找到合适的方案，关于Highcharts图表的博客也不是很多，只能自己动手研究了。 ?...图片.png 关于从后台请求过来的数据： $.ajax({ url : basePath +"/stats/rest/echarts?...]=obj[i].restStartTime+8*60*60*1000; lne['x2']=obj[i].restStopTime+8*60*60*1000;

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Elasticsearch 8.X 如何动态的为正文添加摘要字段？

死磕Elasticsearch知识星球 https://t.zsxq.com/052rvJ6q7 2、解决方案探讨这个问题仅涉及到字符级别的提取，可以将上述问题精简提炼为：“已知正文字段 cont，如何提取前...String abstr = cont.substring(0, 50); python里也是一行代码搞定： abstr = Substr(cont, 0, 50) 而 Elasticsearch 如何实现呢...因此，我们能够看到沃尔沃全系标配的诸多配置，例如CitySafety城市安全系统、道路偏离预防和爱护系统、LKA车道保持辅助、DAC疲惫警示系统等标准智能安全系统在其它品牌车型上不是选装就是顶配车型才有...同时，全方位智能护航系统和智能领航辅助系统，配置比率也远高于同级竞品。想必很多人都看过沃尔沃在遇到突发情况时紧急制动的相关视频。...作为现阶段沃尔沃品牌主推的豪车车型，沃尔沃S90的隔音性和操控性都非常具有优势，特别是用料方面，没有减配，这比同级别的BBA车型要厚道得多沃尔沃正是10年如一日的走在追求安全的路上，才有世界上最安全的汽车诞生

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深度学习目标检测指南：如何过滤不感兴趣的分类及添加新分类？

该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题：如何过滤或忽略我不感兴趣的类？如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？...；如何过滤和忽略深度学习模型所检测的类别；在深度神经网络中，添加或删除检测类别时常见误区。...右边为用于计算 IoU 的等式也许你会发现 IoU 和 mAP 通常用于评价 HOG 特征 +线性 SVM 检测模型，Haar特征级联分类器和基于深度学习模型的性能; 然而，记住，实际上用于生成预测边框的算法并不重要...这里是带评论的完整版视频： ▌我如何在深度学习目标检测模型中添加和移除类？...我们首先回顾了图像分类和目标检测的本质区别，包括我们如何将图像分类训练的网络用于目标检测。

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深度学习目标检测指南：如何过滤不感兴趣的分类及添加新分类？

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Python人工智能经典算法之机器学习第一篇

3.包含内容特征提取特征预处理特征降维 6.机器学习选择合适的算法对模型进行训练 7.模型评估...对训练好的模型进行评估 1.3 机器学习算法分类【***】 1.监督学习 -- 有特征值，有目标值目标值连续-- 回归目标值离散-- 分类...2.无监督学习 -- 仅有特征值 3.半监督学习有特征值，但是一部分数据有目标值，一部分没有 4.强化学习动态过程，上一步数据的输出是下一步数据的输入...添加x轴，y轴描述，标题。。。...show前面 2.添加x轴,y轴刻度 plt.xticks plt.yticks 注意:第一个参数必须是数字,如果不是数字,需要进行值替换

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推荐一款史上最强大的特征分析可视化工具：yellowbrick

前言玩过建模的朋友都知道，在建立模型之前有很长的一段特征工程工作要做，而在特征工程的过程中，探索性数据分析又是必不可少的一部分，因为如果我们要对各个特征进行细致的分析，那么必然会进行一些可视化以辅助我们来做选择和判断...可视化的工具有很多，但是能够针对特征探索性分析而进行专门可视化的不多，今天给大家介绍一款功能十分强大的工具：yellowbrick，希望通过这个工具的辅助可以节省更多探索的时间，快速掌握特征信息。...该图显示了理想的RFECV曲线，当捕获三个信息特征时，曲线跳跃到极好的准确度，然后随着非信息特征被添加到模型中，精度逐渐降低。...选择要消除的特征在确定每个递归的结果中起着重要作用；修改步骤参数以在每个步骤中消除多个特征可能有助于尽早消除最差特征，增强其余特征（并且还可用于加速具有大量特征的数据集的特征消除）。...残差图显示垂直轴上的残差与水平轴上的因变量之间的差异，允许检测目标中可能容易出错或多或少的误差的区域。

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定制人脸图像没那么难！使用TL-GAN模型轻松变脸

除此之外，添加新的可调特征可以在一个小时之内非常高效地完成。...现在问题变成了如何得到此类成对数据，因为现有数据集仅包含图像 x 及其对应特征标签 y。 ? 连接潜在向量 z 和特征标签 y 的方法。...为了解决该问题，TL-GAN 模型做出了一项重要创新，即利用已有标注图像数据集 (x_real, y_real) 训练单独的特征提取器（用于离散标签的分类器或用于连续标签的回归器）模型 y=F(x)，然后将训练好的...接下来，我将潜在向量沿着特征轴 u（潜在空间中的单位向量，对应人脸的性别）移动距离 λ，到达新的位置 x_1=x_0+λu，并生成新的图像 x1=G(z1)。...该方法具备以下显著优势：高效性：为生成器添加新的特征调整器（feature tuner）时，无需重新训练 GAN 模型。使用该方法添加 40 个特征调整器仅需不到一小时。

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【To B管理端】图表设计指南

前言图表可形象展示统计数据的特征（如分类、趋势等），以“可视化”方式直观传达信息，帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中，往往使用图表来呈现监控数据，便于运维人员快速获取数据特征，理解业务状况。...3.3 选择恰当的图表在了解图表受众和要呈现的数据特征后，需要选择恰当的图表呈现目标用户需要的数据。如何选择图表准确地展示数据呢？首先，要理解每种图表的使用场景、突显的数据特征以及使用的范围。...所以，我们也需要了解坐标轴的使用方式，涉及X轴、Y轴标签、刻度数值和数值区间段数等。 ?...图06 X、Y轴坐标刻度由于空间的限制，轴标签一般情况下不适合过长的文案，可以适当限制标签文案显示的个数，或改变显示的角度（一般在0~90度之间）以节省空间，但需要遵循从左到右的阅读习惯。...栅格的使用，需要根据数据的特点来选择。 ? 图12 常使用的栅格类型 5.8 辅助信息为了更好帮助用户理解图表，有时候会对坐标轴进行辅助描述，如上图04中对X轴、Y轴的补充说明。

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【To B管理端】图表设计指南

前言图表可形象展示统计数据的特征（如分类、趋势等），以“可视化”方式直观传达信息，帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中，往往使用图表来呈现监控数据，便于运维人员快速获取数据特征，理解业务状况。...3.3 选择恰当的图表在了解图表受众和要呈现的数据特征后，需要选择恰当的图表呈现目标用户需要的数据。如何选择图表准确地展示数据呢？首先，要理解每种图表的使用场景、突显的数据特征以及使用的范围。...所以，我们也需要了解坐标轴的使用方式，涉及X轴、Y轴标签、刻度数值和数值区间段数等。...图06 X、Y轴坐标刻度由于空间的限制，轴标签一般情况下不适合过长的文案，可以适当限制标签文案显示的个数，或改变显示的角度（一般在0~90度之间）以节省空间，但需要遵循从左到右的阅读习惯。...栅格的使用，需要根据数据的特点来选择。图12 常使用的栅格类型 5.8 辅助信息为了更好帮助用户理解图表，有时候会对坐标轴进行辅助描述，如上图04中对X轴、Y轴的补充说明。

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总结了50个最有价值的数据可视化图表

抖动图（Jittering with stripplot）通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。...因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 6. 边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis）如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.

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50 个数据可视化图表

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50个最有价值的数据可视化图表（推荐收藏）

抖动图（Jittering with stripplot）通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。结果，多个点绘制会重叠并隐藏。...因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 ? 6. 边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis）如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 ? 49.

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旋转目标检测 | FSDet，解决旋转特征不对齐与正负样本不均衡

（1）目标方向任意由于航拍图像的鸟瞰视角，目标具有任意方向的性质。因此，通过标准2D卷积的水平感受野所获得特征并不能准确描述旋转目标的特征。下图可见，水平感受野和OBB不能很好的对齐。...输出为特征f_i^{o}\in\mathbb{R}^{d_f}的计算如下：3.3 类感知上下文聚合（CCA）CCA模块包括一个辅助分类分支和特征增强处理。...辅助分类分支预测一个C维的向量表示初始类别得分。基于此初始类别得分，网络开始聚合类感知上下文信息来丰富特征图，用于最后的分类。...超参\alpha\in[0,1]用于控制分类和回归之间的权重。x表示坐标(x,y),G_{n}(x)代表高斯分布：其中\mu和\sum代表均值和高斯分布的协方差矩阵。...其中R代表旋转矩阵，\Lambda代表特征值的对角矩阵。特征值\lambda_{1}和\lambda_{2}分别是椭圆半轴的平方，将OBB内切椭圆外的位置的G_{n}(x)值设为0。

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《七天数据可视化之旅》第六天：提升可视化效果的Tips

持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。 0x00 前言在之前的文章中，已经分享过如何根据数据可视化的目的、数据关系和特征，去选择合适的图表类型。...3.交互操作要具有直观性、易理解性一方面，图表中柱形条或趋势点等都代表实际的数据，但是为了可视化作品的简洁和美观，通常情况下，这些数据标签都会被隐藏；另一方面，由于人们查看数据的习惯是，先看总体和趋势...0x02 数据层面 1.当数据项较多时，需要精简数据项，突出重点比例型分类数据，分类项建议保持在5～7个比例型分类数据的可视化方式有：饼图、圆环图、百分比堆叠柱状图、百分比堆叠面积图等，其目的是为了展示个体分类项和总体之间的比例关系...当需要按照某一个维度进行分组时，若该维度的属性值数目较多，那么就需要对属性值进行重新的归类和分组，通常的做法是，保留占比或实际值TOP5的分类项，剩余分类归为【其他】。 ?...以W（万）为单位 20W X∈[1000000，100000000) 以M（百万）为单位 2M，50M X∈[100000000，+∞) 以亿为单位 20亿注意：一个图表中，坐标轴的数值单位需保持一致

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十张图解释机器学习

左边的图显示了在垂直轴上分离得很好的两个类。右边的图形添加了一个不相关的水平轴，它破坏了分组，并使得许多点是相对类的最近邻。...6.基本函数:非线性基函数会如何将没有线性边界的低维分类问题转化为具有线性边界的高维问题。 7.判别 vs. 生成:为什么判别性学习可能比生成性更容易。...具有单个输入变量x（左图）的两个类的类条件密度的示例以及相应的后验概率（右图）。注意，类条件密度p（x | C1）在左图上以蓝色显示，对后验概率没有影响。...还给出了黑色的误分类误差和绿色的平方误差。 9. 最小二乘法的几何性质:9.最小二乘法几何：ESL图3.2。具有两个预测变量的最小二乘回归的N维几何性质。...结果向量y正交地投影到由输入向量x1和x2跨越的超平面上。投影y表示最小二乘方预测的向量。 10.稀疏性:为什么Lasso（L1正则化或拉普拉斯先验）会给出稀疏解（即具有更多零的权重向量）？。

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yyds，一款特征工程可视化神器！

本次介绍一款功能十分强大的特征工程可视化工具：yellowbrick，包括雷达、一维排序、PCA、特征重要性、递归消除、正则化、残差图、肘部法、学习曲线、验证曲线等等，通过它的辅助可以节省更多探索的时间...y) viz.poof() 该图显示了理想的RFECV曲线，当捕获三个信息特征时，曲线跳跃到极好的准确度，然后随着非信息特征被添加到模型中，精度逐渐降低。...选择要消除的特征在确定每个递归的结果中起着重要作用；修改步骤参数以在每个步骤中消除多个特征可能有助于尽早消除最差特征，增强其余特征（并且还可用于加速具有大量特征的数据集的特征消除）。...残差图显示垂直轴上的残差与水平轴上的因变量之间的差异，允许检测目标中可能容易出错或多或少的误差的区域。...AlphaSelection Visualizer演示了不同的α值如何影响线性模型正则化过程中的模型选择。

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创建吸引人的统计图表：Seaborn 库的实用指南与示例

通过以上示例，读者可以了解到如何使用 Seaborn 库创建吸引人且具有信息量的统计图表。...通过以上示例，读者可以进一步了解如何使用 Seaborn 库创建各种吸引人的统计图表，从而更好地展示数据的特征和关系。...通过以上示例，读者可以进一步了解如何使用 Seaborn 库创建各种吸引人的统计图表，从而更好地展示数据的特征和关系。...通过以上示例，读者可以进一步了解如何使用 Seaborn 库创建各种吸引人的统计图表，从而更好地展示数据的特征和关系。...()这将生成一个分类箱线图，其中 x 轴表示不同的天，y 轴表示总账单，不同性别的数据用不同的颜色和箱线表示。

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50种常见Matplotlib科研论文绘图合集！赶紧收藏~~

x，y轴显示范围及标签。...6、边缘直方图（Marginal Histogram）边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。...通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。...，则可以在右侧的辅助Y轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。

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线性判别分析总览

故我们需要利用一些特征对患者进行分类（反应者或非反应者），使其接受针对性的接受治疗从而达到更好的疗效。基于实践，可能基因的表达特征有助于患者分类。 ①仅使用一个基因的表达量对患者进行分类。...但其与PCA又有显著不同的区别，PCA主要是根据具有最大表达的基因寻找数据的主要成分，而LDA主要是基于如何能最大化不同类间的差异而进行数据降维，LDA的主要作用的实现数据分类。 2....LDA实现样本分类的原理如下，将将2-D数据转换成1-D数据，从而实现数据降维和分类。 ? 一个糟糕的做法是：忽略Y轴或X轴数据，将数据直接投射到X轴或Y轴。...而LDA则提供了一个较好的思路，充分利用X轴与Y轴的数据，建立新的坐标轴（new axis），既实现数据维度的减少，又能实现对数据的良好分类。...LDA: 目的是最优化不同类间的分类效果（实现对数据的最优分类） PCA:关注具有最大变异的变量（具有最大变异的某基因） 4. 总结 LDA与PCA均能实现数据降维，从而有利于后续的分析。

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matplotlib作图的时候x轴的小数点如何去掉呢？

highcharts中的x轴如何显示时分秒时间格式

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深度学习目标检测指南：如何过滤不感兴趣的分类及添加新分类？

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