给出了以下示例,它来自:
它生成一个树状图,其中我假设它是基于枕木。
# Libraries
import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
# Data set
url = 'https://python-graph-gallery.com/wp-content/uploads/mtcars.csv'
df = pd.read_csv(url)
df = df.set_index('model')
del df.index.name
df
# De
我有一个无向图,完全图,并希望将它转换成一个有向无圈图,在每个节点之间有一个(单向)路径。为了开始,我想添加随机边和停止一旦所有节点连接。需要研究的是一个算法(使用Python,但任何语言都可以)。
因此,例如,这个图不再被进一步连接:
A ---- B A ---> B
\ / => /
\ / v
C C
,但在这种情况下,所有无向边都会变成有向边。
A ---- B A ---> B
\
为了评估偏差-方差权衡,我更喜欢绘制预测误差与训练估计器的复杂性的关系图。error vs complexity plot 在xgboost the documentation states that the complexity is taken as the regularisation term of the objective function的情况下。因此,原则上应该很容易生成这样的图。 然而,我不知道如何为训练好的模型检索计算出的正则化项。我使用的是Python scikit-learn API。 这个值在库中可用吗,还是应该在训练后重新计算?
在Python中,有没有一种简明的方法将汇总统计数据绘制为盒子图?下面的代码给出了每个均值的条形图,我想把每个条形图换成一个箱形图。 我意识到我不需要总结,然而对于真实的数据,仅仅绘制其中一个框就花了很长时间(即使使用showfliers=False);我不需要看到异常值,我还想为每个"pc“添加一个”人口范围“条形图(即跨所有集群)(任何建议都会非常感谢)。我再次尝试从R迁移到python,仅这几行代码就花了足够长的时间) import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
out = pd.DataFrame({'c
我有几个Python脚本,它们计算各种网络度量。
给定一个图(G),第一个脚本计算每个节点到所有其他节点的平均最短路径,并将其存储在Nx1矩阵(L)中。 Python库中使用了贾克斯特拉算法的一个实现,用于:
for i in range(num_nodes):
for j in range(num_nodes):
dj_path_matrix[i,j] = nx.dijkstra_path_length(G, i, j)
L = np.sum(dj_path_matrix, axis=0)/(num_nodes - 1)
给定相同的图(G),第二个脚本使用库中Bra