每个X的多个Y值的散点图对每个X值进行着色 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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用Pso思想求解y = x^2的最小值

1 问题 Pso思想求解y = x^2的最小值。...2 方法先了解粒子群思想的基本原理在迭代之前需要先画出y = x^2的平面图并确定其迭代的范围完成粒子群迭代的必要代码，如适应度计算、速度更新、粒子位置更新和其主要运算过程代码 import numpy...(X, V) p_fitness2 = fitness_func(X) g_fitness2 = p_fitness2.min() # 更新每个粒子的历史最优位置...fitness_val_list.append(g_fitness) i += 1 # 输出迭代结果 print("最优值是：%.5f" % fitness_val_list...[-1]) print("最优解是：x=%.5f,y=%.5f" % (gbest[0], gbest[1])) # 绘图 plt.plot(fitness_val_list, color

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Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和

s2 += i[1] s3 += i[2] s4 += i[3] print(list([s1, s2, s3, s4])) 上面的这个代码可以实现，但是觉得太不智能了，如果每个子列表里边有...(lst, axis=0) # 按照纵轴计算 list2 = np.sum(lst, axis=1) # 按照横轴计算 print(list1) print(list2) 这里使用numpy库进行实现...[1, 5, 1, 2, 6], [2, 3, 4, 5], [5, 3, 1, 3]] print(list(reduce(lambda x, y: map(lambda i..., j: i + j, x, y), lst))) 以上就是针对该问题的三个解决方法了，真是太强了！...这篇文章主要分享了使用Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，顺利帮助粉丝顺利解决了问题。

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解析美女出的一道状态机题（x、y和z值）

C的缺省子状态是C1，状态机进入C1，执行C1的入口活动z=z*2，z的值变为6。 e1发生，状态机保持在C1，执行动作x=4，x的值变为4。 e3发生，先检查迁移的警戒[z==6]。...e4发生，状态机离开C2，执行C2的出口活动x=-1，x的值变为-1。然后，状态机离开C，执行C的出口活动y=1，y的值变为1。浅历史状态记住离开时所处的同一层的子状态C2。...然后状态机进入E，执行E的入口活动y++，y的值变为2。 e1发生，状态机返回历史状态，即C2。先父后子执行入口活动。先执行C的入口活动z++;y=2。z的值变为4，y的值变为2。...然后执行C2的入口活动y=0，y的值变为0。 e5发生，状态机离开C2，执行C2的出口活动x=-1，x的值变为-1。状态机迁移到C的终止状态，触发了完成迁移。图上有完成迁移由C指向A。...离开C时，执行C的出口活动y=1，y的值变为1。状态机进入A时，执行A的入口活动z=0。因此，最终x=-1，y=1，z=0。

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一日一技：对函数返回的多个值进行封装

如果你经常使用Python的第三方科学计算库或者AI库，你会发现这些库的一些方法喜欢一次性返回非常多的值，像下面这样： >>> def calc(): ....... >>> calc() (1, 2, 3, 4, 6) 这是一种严重违背Python编码规范的写法，所以我非常不建议各位跟着数据工程师或者人工智能研究员学习Python入门，这帮人会毁了你的Python...那么如果一个第三方库已经这样写了，而你只想要它返回的前两个数字怎么办？...File "", line 1, in ValueError: too many values to unpack (expected 2) 此时，你可以使用*来把多余的值封装到一个单独的变量中

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python interpolate.interp1d_我如何使用scipy.interpolate.interp1d使用相同的X数组插值多个Y数组？…

例如,我有一个二维数据数组,其中一个维度上带有误差条,如下所示： In [1]: numpy as np In [2]: x = np.linspace(0,10,5) In [3]: y = np.sin...(x) In [4]: y_er = (np.random.random(len(x))-0.5)*0.1 In [5]: data = np.vstack([x,y,y_er]).T In [6]:...我想避免这种重复的方法： In [7]: import scipy.interpolate as interpolate In [8]: new_x = np.linspace(0,10,20) In...(data[:,0], data[:,2], kind=’cubic’) In [11]: data_int = np.vstack([new_x, interp_y(new_x), interp_y_er...,但是这个post让我停止尝试,因为似乎更快地预分配了数组(例如,使用np.zeros)然后用新值填充它.

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两个对象值相同(x.equals(y) == true)，但却可有不同的hash code，这句话对不对？

不对，如果两个对象x和y满足x.equals(y) == true，它们的哈希码（hash code）应当相同。...Java对于eqauls方法和hashCode方法是这样规定的：(1)如果两个对象相同（equals方法返回true），那么它们的hashCode值一定要相同；(2)如果两个对象的hashCode相同，...》、《Java编程思想》以及《重构：改善既有代码质量》是Java程序员必看书籍，如果你还没看过，那就赶紧去亚马逊买一本吧）中是这样介绍equals方法的：首先equals方法必须满足自反性（x.equals...(x)必须返回true）、对称性（x.equals(y)返回true时，y.equals(x)也必须返回true）、传递性（x.equals(y)和y.equals(z)都返回true时，x.equals...(z)也必须返回true）和一致性（当x和y引用的对象信息没有被修改时，多次调用x.equals(y)应该得到同样的返回值），而且对于任何非null值的引用x，x.equals(null)必须返回false

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给你一个 m x n 的矩阵，其中的值均为非负整数，代表二维高度图每个单元的高度，请计算图中

给你一个 m x n 的矩阵，其中的值均为非负整数，代表二维高度图每个单元的高度，请计算图中形状最多能接多少体积的雨水。 ? 福大大答案2021-07-15：小根堆+是否访问矩阵。...思路跟昨天的每日一题差不多，但代码相对复杂。昨天的每日一题，是两端的柱子逐步向中间移动，收集到的雨水就是答案。今天的每日一题，是一圈的柱子逐个向中间移动，收集到的雨水就是答案。...一圈的柱子需要放在小根堆中。新增矩阵记录是否访问过。时间复杂度：O(N*N*logN)。空间复杂度：约O(N*N)。代码用golang编写。

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机器学习中最常见的四种分类模型

变量创建散点图，并根据其类值对点进行着色。...变量创建散点图，并根据其分类值对点进行着色。...本质上，这是对每个样本进行多个二分类预测的模型。用于二分类或多类分类的分类算法不能直接用于多标签分类。...): print(X[i], y[i]) 首先运行代码，对创建的数据集进行汇总，将1000个示例分为input（X）和output（y）。...，并根据其类值对点进行着色。

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机器学习中最常见的四种分类模型

变量创建散点图，并根据其类值对点进行着色。...变量创建散点图，并根据其分类值对点进行着色。...本质上，这是对每个样本进行多个二分类预测的模型。用于二分类或多类分类的分类算法不能直接用于多标签分类。...): print(X[i], y[i]) 首先运行代码，对创建的数据集进行汇总，将1000个示例分为input（X）和output（y）。...，并根据其类值对点进行着色。

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Matplotlib三维绘图，这一篇就够了

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...对 scatter() 的每次调用都将独立执行其深度着色。...# rcount 和 ccount kwargs 都默认为 50，决定了每个方向使用的最大样本数。如果输入数据较大，则会将其下采样（通过切片）到这些点数。...X ** 2 + Y ** 2) Z = np.sin(R) # 绘制曲面图 # 绘制使用冷暖色图着色的 3D 表面。

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Seaborn 可视化

，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的计数图（条形图）计数图和直方图很像，直方图通过对数据分组描述分布，计数图是对离散变量（分类变量）计数。 ...lmplot函数内部会调用regplot，两者的主要区别是regplot创建坐标轴，而lmplot创建图 sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data = tips)...还可以使用jointplot在每个轴上创建包含单个变量的散点图。...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量条形图也可以用于展现多个变量，barplot...，当大小差别不大时很难区分在Seaborn中的lmplot，可以通过scatter_kws参数来控制散点图点的大小 scatter = sns.lmplot(x='total_bill',y='tip

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手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)

最近不是在学习plotly嘛，为了方便理解，我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例，分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制！...饼图与圆环图我们在用excel绘制饼图的时候，可以选择既定配色方案，还可以自定义每个色块的颜色。用plotly绘制的时候，这些自定义操作也是支持的。...tips数据预览我们可以看到，在tips数据集中，day字段是星期，包含很多同星期的数据。在进行饼图绘制的时候，以day字段做分类，可以自动实际聚合求和操作。...散点图散点图是x和y均为数字列表情况下的坐标点图。...x轴和y轴均是列表的形式： # x轴和y轴均是列表的形式 import plotly.express as px fig = px.scatter(x=[0, 1, 2, 3, 4], y=[0, 1

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10种聚类算法及python实现

数据集将有1000个示例，每个类有两个输入要素和一个群集。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。...# 获取此类的示例的行索引 row_ix = where(y == class_value) # 创建这些样本的散布 pyplot.scatter(X[row_ix, 0], X[row_ix...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，尽管每个维度中的不等等方差使得该方法不太适合该数据集。...使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 8.Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快...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。

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总结了50个最有价值的数据可视化图表

散点图（Scatter plot）散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...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。...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable）类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...密度图（Density Plot）密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。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。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 06 变化（Change） 35.

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50 个数据可视化图表

散点图（Scatter plot）散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...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。...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable）类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...密度图（Density Plot）密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。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。...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 06 变化（Change） 35.

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50个最有价值的数据可视化图表（推荐收藏）

散点图（Scatter plot）散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。...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。...密度图（Density Plot）密度图是一种常用工具，用于可视化连续变量的分布。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。...分布式包点图（Distributed Dot Plot）分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗，该区域的数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 ?...在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 ? 06 变化（Change） 35.

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SQL已更新或者删除的行值要么不能使该行成为唯一行，要么改变了多个行(X行)“解决办法

这种问题大多是由于没有主键（PK）导致同一张表中存在若干条相同的数据。DBMS存储时，只为其存储一条数据，因为DBMS底层做了优化，以减少数据冗余。所以删除或更新一条重复数据就牵一发而动全身。...解决方法：　　新建查询->输入： delete 数据库名.表名 where 要删除的字段名 = 字段值　　F5 执行

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10大机器学习聚类算法实现（Python）

数据集将有1000个示例，每个类有两个输入要素和一个群集。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。...X[row_ix, 0], X[row_ix, 1]) # 绘制散点图 pyplot.show() 运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。...X[row_ix, 0], X[row_ix, 1]) # 绘制散点图 pyplot.show() 运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。...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，尽管每个维度中的不等等方差使得该方法不太适合该数据集。...图：使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 3.6 Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快

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10种聚类算法的完整python操作实例

数据集将有1000个示例，每个类有两个输入要素和一个群集。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。...=1, random_state=4) # 为每个类的样本创建散点图 for class_value in range(2): # 获取此类的示例的行索引 row_ix = where(y == class_value...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，尽管每个维度中的不等等方差使得该方法不太适合该数据集。...使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 8.Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快...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。

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10 种聚类算法的完整 Python 操作示例

数据集将有1000个示例，每个类有两个输入要素和一个群集。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。...=1, random_state=4)# 为每个类的样本创建散点图for class_value in range(2):# 获取此类的示例的行索引row_ix = where(y == class_value...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，尽管每个维度中的不等等方差使得该方法不太适合该数据集。...使用K均值聚类识别出具有聚类的数据集的散点图 8.Mini-Batch K-均值 Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的样本而不是整个数据集对群集质心进行更新，这可以使大数据集的更新速度更快...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。

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