这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...那么，这个“压缩表示”实际上做了什么呢？ 压缩表示通常包含有关输入图像的重要信息，可以将其用于去噪图像或其他类型的重建和转换！它可以以比存储原始数据更实用的方式存储和共享任何类型的数据。...为编码器和解码器构建简单的网络架构，以了解自动编码器。 总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。
在这个过程中，我遇到的最大挑战是格式化x轴和y轴，以及通过赋予一些大的标签使数据看起来合理。找出每种工具需要的数据格式也花费了一些时间。一旦决定了这些部分，其余都相对比较简单。...如果你在评估实时数据可视化或通过一些其他机制共享的工具，那么这些工具中的一部分提供了更多我没有涉及的能力。 数据集 一篇先前的文章描述了我们将要使用的数据集。...理想情况下，我希望对y轴做一些更多的格式化，但是这需要跳进matplotlib进行设置。这是一个完全可用的可视化，但不可能纯粹通过pandas做大量更多的定制。...理想情况下，我想格式化y轴上的刻度，但是除了使用matplotlib中的plt.yticks，我没有其他的办法。...gglot ggplot与seaborn类似，也建立在matplotlib上，目的是以简单的方式改进matplotlib可视化的视觉吸引力。与seaborn不同的是，它是R中ggplot2的一个移植。
在学习过程中，碰到的最大的挑战，就是格式化x轴和y轴，使用大的标签使数据看起来合理。同样还需要时间弄清楚每个工具需要格式化的数据。一旦搞清楚这些，其它的就相对简单了。...在数据抓取例子中，更深入点，在每个类别中确定详细的支出项。数据集包括125行支出项，但我只需要关注top10，这样可以简单些。...想想，还可以在y轴上做更多的格式化处理，但这样，就需要了解matplotlib了。好了，就这样，仅通过pandas，我们不能做更多的定制了。...再想想，我还想格式化一下，在y轴上的点，在不使用matplotlib的plt.yticks的情况下，但我不知道如何做。...它做了些深入，可以知道怎么将文字旋转90度，以及在x轴上怎么对标签排序。 最酷的是scale_y_continous 它可以使标签更好看。
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...作为开发人员，时间应该集中在微调模型或使用模型的业务逻辑上，而不是编写冗余代码来生成文件格式。因此，将使用Roboflow只需单击几下即可生成TFRecords和label_map文件。...在下载时，可以以多种格式下载并在本地下载到您的计算机，或生成代码段。就目的而言，要生成TFRecord文件并创建一个下载代码段（而不是本地下载文件）。 导出数据集 将获得一个要复制的代码段。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...在这个例子中，应该考虑收集或生成更多的训练数据，并利用更多的数据扩充。 对于自定义数据集，只要将Roboflow导出链接更新为特定于数据集，这些步骤将基本相同。
Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的，如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。 本案例用到的数据集是关于钻石的。...输出结果显示，数据集包含53940个不同钻石的10个特征，其中有数值变量也有分类变量。...为了获得更多细节的数据，我们可以增加分箱的数量来查看更小范围内的钻石重量，通过限制x轴的宽度使整个图形在画布上显得不那么拥挤。...这个直方图让我们更好地了解了分布中的一些细微差别，但我们不能确定它是否包含所有数据。将X轴限制在3.5可能会剔除一些异常值，以至于它们在原始图表中没有显示。...箱线图的中心框代表中间50%的观察值，中心线代表中位数。 boxplot最有用的特性之一是能够生成并排的boxplots。每个分类变量都在一个不同的boxside上绘制一个分类变量。
无论您是在探索数据还是在传达结果，Matplotlib 都是一个强大而灵活的工具，可以帮助您实现您的可视化目标。开始探索并展示您的数据吧！...这里我们将使用一个示例数据集来演示如何创建图表：import numpy as np# 生成示例数据集np.random.seed(0)x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin...(x)# 创建折线图plt.plot(x, y)plt.title('使用数据集创建的折线图')plt.xlabel('X 轴标签')plt.ylabel('Y 轴标签')plt.show()绘制多系列数据有时候...Matplotlib 允许您通过多次调用绘图函数来实现这一点：# 生成示例数据集y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)# 创建折线图并绘制多系列数据plt.plot(x, y1, label...使用数据集创建图表：Matplotlib 不仅可以用于绘制手动输入的数据，还可以直接使用数据集来创建图表。绘制多系列数据：您可以在同一张图上绘制多个系列的数据，并使用图例来区分它们。
什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。...它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi ?...Hudi机制 存储机制 hudi维护了一个时间轴，记录了在不同时刻对数据集进行的所有操作。 hudi拥有2种存储优化。...Hudi可以作为source或sink，前者读取存储在HDFS上的Hudi表，后者将数据写人存储于HDFS的Hudi表。
贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...目标位于 y 变量中，其余数据框位于 X 变量中：- ? 然后我将 X 和 y 变量分开以进行训练和验证：- ?...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
对于这个需求，Matplotlib 提供了plt.hexbin函数，它也是在二维平面上分桶展示，不过每个桶（即图表上的每个数据格）将会是六边形： plt.hexbin(x, y, gridsize=30...对于我们的数据来说，右图比左图要好的多。 离散颜色条 色图默认是连续的，但是在某些情况下你可能需要展示离散值。...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis，表示 x 和 y 轴，其中包含着所有的属性用来指代轴的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 在每个坐标轴上，都有主要的刻度和次要的刻度概念。...到 1.0 版本发布左右，一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来，结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的（同时也是有限的）的可用于三维数据可视化的一套工具。...同样，注意到当使用 Matplotlib 交互式展示是，这样的旋转可以通过鼠标点击和拖拽来实现。 框线图和表面图 使用网格数据生成的三维图表还有框线图和表面图。
) [ 49 273 471 183 24] 二维直方图和分桶 正如前面我们可以在一维上使用数值对应的直线划分桶一样，我们也可以在二维上使用数据对应的点来划分桶。...对于这个需求，Matplotlib 提供了plt.hexbin函数，它也是在二维平面上分桶展示，不过每个桶（即图表上的每个数据格）将会是六边形： plt.hexbin(x, y, gridsize=30...散点大小的图例 某些情况下默认的图例不足以满足特定的可视化需求。例如，你在使用散点的大小来标记数据的某个特征，然后希望创建一个相应的图例。...每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis，表示 x 和 y 轴，其中包含着所有的属性用来指代轴的线、刻度和标签。 主要的和次要的刻度 在每个坐标轴上，都有主要的刻度和次要的刻度概念。...到 1.0 版本发布左右，一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来，结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的（同时也是有限的）的可用于三维数据可视化的一套工具。
(0, 10, 100) # 生成0到10之间的100个数据点作为x轴 y1 = np.sin(x) # 第一个数据系列，正弦函数 y2 = np.cos(x) # 第二个数据系列，余弦函数 y3...我们将使用随机生成的数据集来模拟复杂的散点图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建示例数据集 np.random.seed(...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个示例数据集，这里使用随机生成的数据 np.random.seed(0) data =...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建示例数据集（这里使用随机生成的数据） np.random.seed(0) data = np.random.rand...import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据集（这里使用随机生成的数据） labels = ['Category A', 'Category B', 'Category
从头开始学习使用 matplotlib 可视化数据，对于初学者来说，可能会有些挑战，但 matplotlib 的核心理念非常清晰：绘制图表需要了解如何设置图形、坐标轴以及如何用数据填充它们。...绘制第一个简单的图表我们先从一个非常简单的折线图开始：import matplotlib.pyplot as plt# 数据：x轴和y轴x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [1, 4, 9,...这段代码将会生成一个简单的线性关系的图表，x 轴是 1 到 5，y 轴是它们对应的平方值。4. 绘制散点图如果你想展示数据点之间的关系而不是使用折线，可以绘制散点图。...marker='o'：数据点的标记设为圆点。8. 添加多个数据集你还可以在同一个图表中绘制多个数据集。...在一个图表中展示多个数据集或子图。随着你对 matplotlib 的熟悉，你可以探索更多高级功能，比如动画、三维图表等。如果有任何问题或想要进一步了解特定功能，随时提问！
数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关，而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以吉字节的数据。 ...最流行的工具之一是matplotlib，它是一个数学绘图库，我们将使用它来制作简单的图表，如折线图和散点图。然后，我们将基于随机漫步概念生成一个更有趣的数据集——根据一系列随机决策生成的图表。...我们还将使用Pygal包，它专注于生成适合在数字设备上显示的图表。...函数axis()要求提供四个值：x和y坐标轴的最小值和最大值，结果如下图： ? 四 删除数据点的轮廓 matplotlib允许你给散点图中的各个点指定颜色。...这些代码将y值较小的点显示为浅蓝色，并将y值较大的点显示为深蓝色，生成的图形如图。 ?
对于很大的数据集来说，这个差异会导致两者性能的巨大区别，因此，对于大数据集应该优先使用 plt.plot 函数。 3、误差可视化 对于任何的科学测量来说，精确计算误差与精确报告测量值基本上同等重要。...对于这个需求，Matplotlib 提供了 plt.hexbin 函数，它也是在二维平面上分桶展示，不过每个桶（即图表上的每个数据格）将会是六边形： plt.hexbin(x, y, gridsize=...（2）散点大小的图例 某些情况下默认的图例不足以满足特定的可视化需求。例如，你在使用散点的大小来标记数据的某个特征，然后希望创建一个相应的图例。...() # y轴方向（左上）直方图倒转x轴方向 这种沿着数据各自方向分布并绘制相应图表的需求是很通用的，因此在 Seaborn 包中它们有专门的 API 来实现。...每个 axes 对象都有着属性xaxis和yaxis，表示 x 和 y 轴，其中包含着所有的属性用来指代轴的线、刻度和标签。 （1）主要的和次要的刻度 在每个坐标轴上，都有主要的刻度和次要的刻度概念。
核心问题 Matplotlib 库绘制一张静态的折线图比较简单，给定X轴和Y轴的数据集就行，但是想要绘制动态的折线图，就要想办法让绘制出来的图片动起来。...其实这个问题理解起来也不难，Matplotlib 绘图是生成一张图片，让它动起来的原理就像是动画片，不断生成新的图片，让它们前后连接，逐帧播放就行了。...加载数据 在绘图之前，先要把数据集合弄到，需求方给了一张 excel 表格，需要从表格中提取需要的数据集。 这个过程也是比较简单的，需要用到 Python 数据分析必学的另一个库 Pandas 。...第一个操作，我是这样做的，直接上代码： for x, y in zip(xdata_set, ydata_set): xdata.append(x) ydata.append(y) 也就是将原始数据集拆成单个数据...，逐个加载到X轴和Y轴的数据集中，实现数据动态增加的效果。
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