数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。为了可视化任何形式的数据,我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表,如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。基于详细的数据分析,我们可以决定如何最好地利用手头的数据,帮助我们做出明智的决定。
用Excel的话,很难展示出这种效果,那……不如用Python?不用手动排版设计,简单的代码就能直接运行出结果。
长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)是循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的一种改进结构,解决了传统RNN在处理长序列数据和长期依赖问题上的困难。本文将详细介绍LSTM的原理、结构以及在自然语言处理和时间序列预测等领域的重要应用。
如果你是Python可视化的新手,一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium,以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。
本系列或多或少涉及一些 pandas 的骚操作(网上很难看到相关的资料),其并非可视化的重点,不会多做讲解。
这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后,对它们的不同特点有更好的了解,在合适的时候更容易选择合适的库。
今天的推文我们介绍一个功能很强,但知名度不如Matplotlib、pyecharts等静态或者交互式可视化库-Altair。Altair是基于Vega和Vega-Lite的Python数据统计可视化库,其优秀的交互、数据统计功能和清新的配色,很难让人用过就忘记(唯一不好就是名字太难记啦!
对于Python的可视化工具,大家都或多或少的接触和使用过,像是大家熟知的matplotlib、Seaborn等库,以及之前小编为大家推荐的Plotly库。
数据转化成更直观的图片,对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求,而且还在使用Python,那么强烈推荐你试一试Altair。
这是围绕 st.altair_chart 的语法糖。主要区别在于该命令使用数据自身的列和指数来计算图表的 Altair 规格。因此,在许多 "只需绘制此图 "的情况下,该命令更易于使用,但可定制性较差。
循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类能够处理序列数据的神经网络模型,具有记忆和状态传递的能力。然而,传统的RNN在面对长期依赖问题时存在梯度消失或梯度爆炸的困境。为了解决这个问题,RNN门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)被提出。本文将详细介绍GRU的原理、结构以及在自然语言处理和时间序列预测等领域的应用。
【导语】如何将我们的数据以更好的形势呈现出来?擅长不同编程语言的程序员会选择各自技术范畴内成熟、好用的工具包,比如 R 语言的开发者最常使用的是 ggplot2,但它不支持 Python;以前 Python 语言的开发者使用最多的是 matplotlib,一个很强大的可视化库,不过它的局限也非常严重,制作交互式图表也是一件难事。今天要给大家推荐一个新的工具——Altair,一个 Vega-Lite 的包装器,也许这些概念你都还不没了解过,接下来我们就在下面的文章为大家作介绍。
Altair库作为Python中的一款强大工具,为用户提供了丰富的图表绘制功能。让我们从一个个例子入手,看看它能做到什么程度的图表。
使用Python+tkinter创建应用程序窗口,根据需要动态显示和隐藏特定的组件。
它是 st.pydeck_chart 的包装器,用于在地图上快速创建散点图表,并具有自动居中和自动缩放功能。
图例非常容易使用,只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。即使在大多数情况下,一个简单的legend() 调用就足够了,但图例还是提供了几个选项,允许我们自定义图例的各个配置。如使用
关于AI是什么,学界和业界已经给出了非常多的定义,但是对于AI理解,探讨尚不足。换句话说,计算机科学家解释深度神经网络(DNNs)的能力大大落后于我们利用其取得有用结果的能力。
选自arXiv 作者:Vihar Kurama 机器之心编译 参与:刘晓坤、李亚洲 近日,CMU 和蒙特利尔大学联合提出一种新型的多级记忆的 RNN 架构——嵌套 LSTM。在访问内部记忆时,嵌套 LSTM 相比传统的堆栈 LSTM 有更高的自由度,从而能处理更长时间规模的内部记忆;实验也表明,NLSTM 在多种任务上都超越了堆栈 LSTM。作者认为嵌套 LSTM 有潜力直接取代堆栈 LSTM。 虽然在层级记忆上已有一些研究,LSTM 及其变体仍旧是处理时序任务最流行的深度学习模型,例如字符级的语言建模。特
在数据分析与可视化领域,matplotlib作为Python最主流的数据绘图库之一,以其强大的功能深受开发者喜爱。然而,在处理多子图共用坐标轴(即共享轴)时,如何避免不同子图间因轴线重叠造成的视觉信息遮挡问题呢?本文将深入剖析这一常见痛点,并为您提供一些解决思路。
作为图像编辑的常用操作,图像合成(image composition)旨在把一张图片的前景物体和另外一张背景图片结合起来得到一张合成图(composite image),视觉效果类似于把一张图片的前景物体传送到另外一张背景图片上,如下图所示。图像合成在艺术创作、海报设计、电子商务、虚拟现实、数据增广等领域有着广泛应用。
在图像编辑的常用操作中,图像合成 (image composition) 指在把一张图片的前景物体和另外一张背景图片结合起来得到一张合成图 (composite image),视觉效果类似于把一张图片的前景物体传送到另外一张背景图片上,如下图所示。
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库,但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。
计算图是形式化一组计算结构的方式,如那些涉及将输入和参数映射到输出和损失计算。我们对展开(unfolding) 递归或循环计算得到的重复结构进行解释,这些重复结构通常对应于一个事件链。展开(unfol
今天,给大家介绍一款工具,Adobe Illustrator ,可以用来进行图形的编辑和排版。首先打开一个绘制好的矢量图,随便点击一下,文字可以修改,可以移动;图形对象可以修改,可以移动。这就是矢量图,整个图形由文字、几何对象构成,可以无限放大。也可以随意修改,但一定注意,不要故意或意外改动了点的位置,这是不对的。
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
我们通常所说的RNN实际上有两种,一种是Recurrent Neural Networks,即循环神经网络,一种是Recursive Neural Networks,即递归神经网络。
传统的语言模型预训练方法,对每个Token都是采用下一个Token的预测损失,然而对于预训练模型来说,并非所有Token都是同等重要。为此,本文作者进行了深入的分析,将Token进行分类,并提出了一种新型的语言模型训练方法:选择性语言建模法(SLM),实验结果表明:SLM方法不仅提高了模型性能还提高了训练效率,在数学任务上,使用SLM方法预训练的模型在少量样本准确率上比传统方法提高了多达30%;在通用任务上,SLM方法也实现了平均6.8%的性能提升。
Transformer体系结构已经成为大型语言模型(llm)成功的主要组成部分。为了进一步改进llm,人们正在研发可能优于Transformer体系结构的新体系结构。其中一种方法是Mamba(一种状态空间模型)。
2016年毕业,参加工作,除了平时出差,大部分时间都在使用ArcGIS处理数据、制图,在此,先将一些制图的小心得撰写出来,希望能与各位共同交流。
序列建模是许多领域的一个重要问题,包括自然语言处理 (NLP)、语音识别和语音合成、时间序列预测、音乐生成和「生物信息学」。所有这些任务的共同点是它们需要坚持。接下来的事情的预测是基于历史的。例如,在“哈桑以前踢足球,而且他踢得非常好”的序列中。只有将“哈桑”的信息推进到该特定点,才能对“他”进行预测。因此,您需要某种历史记录块来存储以前的信息并将其用于进一步的预测。传统的人工神经网络在这方面失败了,因为它们无法携带先前的信息。这就催生了一种名为“循环神经网络(RNN)”的新架构。
随着 ChatGPT 的突破性进展,大型语言模型(LLMs)迎来了一个崭新的里程碑。这些模型在语言理解、对话交互和逻辑推理方面展现了卓越的性能。过去一年,人们目睹了 LLaMA、ChatGLM 等模型的诞生,它们基于 Transformer 架构,采用多头自注意力(MHSA)机制来捕捉词汇间的复杂关系,尽管 MHSA 模块在模型中扮演着核心角色,但其在推理过程中对计算和内存资源的需求却极为庞大。具体来说,对于长度为 N 的输入句子,自注意力的计算复杂度高达 O (N^2),而内存占用则达到了 O (N^2D),其中 D 是模型的维度。
红帽OpenShift 4.6最新版刚出来, 最新的监控技术栈经过了较大的调整并且GA(生产可用)了.
小编邀请您,先思考: 1 RNN和LSTM有什么异同? 2 RNN的输入和输出分别是什么? 3 如何用Python实现RNN? 传统的机器学习方法,如SVM、logistics回归和前馈神经网络都没有将时间进行显式模型化,用这些方法来建模都是基于输入数据独立性假设的前提。但是,对于很多任务而言,这非常局限。举个例子,假如你想根据一句没说完的话,预测下一个单词,最好的办法就是联系上下文的信息。下面有两种解决方案 1.一种思路是记忆之前的分类器的状态,在这个基础上训练新的分类器,从而结合历史影响,但是这样需要大
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。
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。但是,如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差,那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上,浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则,以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下: 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通常
Adobe After Effects(简称AE)是一款专业的图形视频处理软件,数字影视特效合成软件,视频后期特效制作软件。主要用来创建动态图形和视觉特效,支持2D以及3D,是基于非线性编辑的软件,透过图层控制音频与影片的合成,能够透过有选择性地隐藏图层或分组来管理有点杂乱的轨道。After Effects 软件适用于从事设计和视频特技的机构,包括电视台、动画制作公司、个人后期制作工作室以及多媒体工作室。
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。但是,如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差,那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上,浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则,以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下: 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通
翻译 | 梁红丽 编辑 | Just 【AI科技大本营导读】在最终视觉呈现效果上,现有的用于极限学习图片压缩的算法似乎都不尽人意,本文作者则使用了 GAN,允许选择性地保留一些区域,同时在保持语义完整的基础上,完全合成图像的其余部分,尤其在低比特率条件下,与 BPG 相比,GAN 的方法获得了更高的 mIoU。 以下内容摘译自论文 Generative Adversarial Networks for Extreme Learned Image Compression: 本文中,我们提出一种基于生成对抗
常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN(常用于文本 / 时间系列任务)、CNN(常用于图像任务)等等。具体可以看之前文章:一文概览神经网络模型。
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