Matplotlib学习总结第5页

Matplotlib-数据可视化详解

借助数据可视化，能更直观地理解数据，这是直接查看数据表做不到的数据可视化有助于揭示数据中隐藏的模式，数据分析时可以利用这些模式选择模型可视化库介绍基于Matplotlib绘制静态图形pandasseaborn

AIAdvocate·2025-06-14 06:53

Python Django学习总结

PythonDjango学习总结（一）闲来无事又来写写博客，此次记录了我之前学习django框架的一些总结。一、Django是什么？Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。

海底两万里漫步·2025-06-13 20:47

使用Python和PyTorch框架，基于RetinaNet模型进行目标检测，包含数据准备、模型训练、评估指标计算和可视化

importosimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorchvisionfromtorchvision.models.detectionimportRetinaNe

神经网络15044·2025-06-13 19:41

第三十八课：实战案例-飞鸟和飞机的识别

1.准备"望远镜"（环境设置）首先安装必要的库（如果你还没安装的话）：pipinstalltorchtorchvisionmatplotlib2.获取"观察记录"（数据

顽强卖力·2025-06-13 15:44

Altair：用Python写声明式可视化的奇妙之旅（手把手教你摆脱配置地狱！）

还在和matplotlib的`fig,ax=plt.subplots()`战斗？被Seaborn的`hue`参数绕晕过？兄弟我懂你！！！

zenithdev1·2025-06-13 15:44

机器学习——numpy逻辑回归（手写数字识别）

二分类——识别1、7importnumpyasnpimportstructimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfromPILimportImagefromsklearn.utilsimportgen_batchesnp.random.seed

非零因子·2025-06-13 15:08

机器学习中的Python常用库（Numpy, Pandas, PIL, Matplotlib）

1.Numpynumpy（NumericalPython的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。其部分功能如下：ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的

m0_74811578·2025-06-13 14:36

机器学习四剑客：Numpy、Pandas、PIL、Matplotlib 完全指南

在机器学习领域，这四个Python库构成了数据处理和可视化的核心工具链。它们各司其职又紧密协作，形成了完整的数据处理流水线：1.Numpy：科学计算基石核心功能：多维数组操作与数值计算importnumpyasnp#创建数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#数学运算sines=np.sin(arr)#每个元素求正弦[email protected]#矩阵乘法#高级索引s

摘取一颗天上星️·2025-06-13 14:31

Python基础教程（十一）：11. 数据科学基础

本章将介绍数据科学中最常用的三大基础库：NumPy、Pandas和Matplotlib，帮助你建立数据分析的基本能力。

univerbright·2025-06-13 10:05

【科研绘图】绘制“折线图”：缺失值的处理，横坐标x值的生成，常见图片(像素)大小设置，图例的设置，坐标轴刻度方向设置；| 网络工程师面试题：如何进行网络故障排除？可以提供一些具体的方法和工具吗？

通过Python的Matplotlib库，作者展示了如何读取CSV文件中的不完整数据（其中第二列缺失一个值），并分别生成三组对应的X轴坐标。

追光者♂·2025-06-13 09:58

第一季度过程

观察大宗商品跨期价差（如布伦特原油CL1-CL2）书籍电子版：Libgen行情工具：TradingView免费版编程环境1.安装Anaconda+VSCode2.配置Python量化栈：numpy,pandas,matplotlib

haven-852·2025-06-13 09:27

Python实例题：Python计算拓扑学

代数拓扑3.拓扑数据分析使用说明安装依赖：基本用法：示例输出：扩展建议增强功能：用户界面：性能优化：教学辅助：Python实例题题目Python计算拓扑学代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportnetworkxasnxfr

狐凄·2025-06-13 06:38

基于深度强化学习（Deep Q-Network, DQN）的运输路径优化系统

代码主要包含以下几个部分：1.导入库importnumpyasnpimportgymfromgymimportspacesimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportLinearSegmentedColormapimportrandomimportto

欣然～·2025-06-13 01:59

Python打卡第52天

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspl

猛犸MAMMOTH·2025-06-12 23:17

Python训练营-Day9

知识点见示例代码字典的简单介绍标签编连续特征的处理：归一化和标准化importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddf

冬天给予的预感·2025-06-12 17:59

【无标题】

其中，pandas库以其简洁高效的数据结构和丰富的数据分析功能，成为了数据处理的核心工具；而matplotlib和seaborn等可视化库，则能够将抽象的数据转化为直观、易懂的图表，帮助我们揭示数据背后的规律和趋势

YI175781·2025-06-12 13:03

NumPy 的入门指南，专为 Python 新手设计，帮助你快速掌握 NumPy 的核心概念和常用函数：

是众多科学库（如Pandas、Matplotlib、Scikit-learn）的基础。二、为什么需要NumPy？假设要计算两个长度为1

晨曦543210·2025-06-12 10:15

Seaborn：让统计数据可视化变得优雅又简单！

的五大杀手锏图表1.分布之王：displot()2.关系侦探：relplot()3.分类大师：catplot()4.矩阵分析专家：heatmap()5.多维王者：pairplot()SeabornvsMatplotlib

laowangpython·2025-06-11 15:05

Spring IOC及AOP学习总结

一、SpringIOC体系学习总结：Spring中有两个容器体系，一类是BeanFactory、还有一类是ApplicationContext。BeanFactory提供了基础的容器功能。

weixin_33806300·2025-06-11 11:31

使用python代码实现电商用户行为分析

使用python实现电商用户行为分析描述：分析电商平台用户行为数据（点击、购买、收藏等），使用Pandas和Matplotlib统计用户活跃时段、热销商品类别，并用Seaborn绘制行为趋势图。

Vinceri·2025-06-11 07:34

python数据可视化

目录一导入库清单二科学计算库三数据可视化一导入库清单importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplimportrandomimportnumpyasnp

code_shenbing·2025-06-11 06:57

使用Python生成一束玫瑰花

准备工作首先，确保你的环境中安装了以下库：matplotlib：一个用于创建图表的库。numpy：一个用于数值计算的库。你可以使用pip来安装这些库：pipinstallmatplotlib

嘻嘻爱编码·2025-06-11 03:37

Python训练营打卡DAY47

#对比不同卷积层热图可视化的结果importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ndimageimportzoomdefvisualize_mul

·2025-06-10 20:16

Python 数据分析：NumPy 库的使用

在Python数据分析领域，有这样一句话：“没有NumPy，就没有Pandas、Matplotlib和Scikit-learn”。

小张在编程·2025-06-10 18:25

python训练营打卡第49天

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimportn

ppdkx·2025-06-10 16:43

DAY 47 注意力热图可视化

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.modelsasmodelsimporttorchvision.transformsastransformsfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnu

MasterLLL0228·2025-06-10 14:27

python打卡day43

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplota

·2025-06-10 10:06

Python打卡day47！！！

DAY47注意力热图可视化昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltdefcompare_conv_layers

dragon0907·2025-06-10 08:55

Python打卡 DAY 47

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotasp

冰轮a·2025-06-10 08:23

JavaScript面向对象编程学习总结

JavaScript面向对象编程文章目录JavaScript面向对象编程JavaScript所有属性和方法全部封装在对象中1、JavaScript创建对象2、JavaScript继承对象3、从外部访问内部函数的属性及方法4、JavaScript的闭包函数4.1闭包函数的定义：4.2闭包函数的特性：4.3闭包函数的强大用途：4.3.1自执行函数4.3.2闭包缓存结果4.3.3使用闭包访问函数内部变量

Sofia@Fans·2025-06-10 08:51

神经网络-Day49

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

红衣小蛇妖·2025-06-10 07:14

Python实例题：Python计算复变函数

积分计算4.解析函数分析使用说明安装依赖：基本用法：示例输出：扩展建议增强功能：用户界面：性能优化：教学辅助：Python实例题题目Python计算复变函数代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplo

狐凄·2025-06-10 02:37

Python实例题：Python计算离散数学

.关系运算4.图论使用说明安装依赖：基本用法：示例输出：扩展建议增强功能：用户界面：性能优化：教学辅助：Python实例题题目Python计算离散数学代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportnetworkxa

·2025-06-10 02:37

《代码中的软件工程》学习总结

本学期选修了孟宁老师的《高级软件工程》课程，经过上课听讲、完成课后作业和阅读教材《代码中的软件工程》，让我对软件工程的理解更加全面和深入，了解到的工具使用、编码规范、软件设计过程、设计模式以及对于软件危机的思考等将深深影响我之后的编程生涯。课程分为五个部分展开，在课程结束之时，我也分别就以下五个部分记录自己学习的心得体会和收获。一、工欲善其事必先利其器本篇介绍了编程过程中常用的几个工具，这些工具可

江舟水洲·2025-06-10 01:03

day46 python预训练模型补充

目录一、预训练模型的背景知识二、实验过程（一）实验环境与数据准备（二）预训练模型的选择与适配（三）训练策略三、实验结果与分析四、学习总结与展望一、预训练模型的背景知识在传统的神经网络训练中，模型的参数是随机初始化的

xiaohanbao09·2025-06-09 20:32

python解隐式方程,python – 在3d中绘制隐式方程

你可以用matplotlib来描绘3D中的隐式方程。只需在所需极限内为每个z值的等式绘制一级轮廓图。您可以沿y轴和z轴重复此过程，以获得更为实体的形状。

曾喜胜 Anson·2025-06-09 20:02

夜拍提升清晰度

importcv2importmatplotlib.pyplotasplt#图像路径image_path='images/img01.jpg'#读取图像img=cv2.imread(image_path

不知几秋·2025-06-09 19:52

python爬取微博用户关注和粉丝的公开基本信息，阿里P7大牛手把手教你

wb.cookie_test()test.pyimportrandomimportpymongoimportrequestsfromtimeimportsleepimportmatplotlib.pyplotaspltfrommultiprocessingimportPool

·2025-06-09 04:30

神经网络-Day44

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotasplt

红衣小蛇妖·2025-06-09 04:00

金融预测模型开发：数据预处理、机器学习预测与交易策略优化

#导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportyfinanceasyfimportmatplotlib.pypl

神经网络15044·2025-06-08 23:00

Python训练day41

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpya

·2025-06-08 12:39

使用Matplotlib创建炫酷的3D散点图：数据可视化的新维度

本文将手把手教你如何使用Python的Matplotlib库创建引人注目的3D散点图。基础实现代码importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrom

Ven%·2025-06-08 08:12

DeepSeek+AI工具链：重塑高效办公的全场景实战手册

Python+DeepSeek）2.智能合规审查（结合Python+PDF解析）二、数据分析：从数据清洗到可视化自动化1.智能数据清洗工作流（Python+Pandas）2.智能可视化生成（Python+Matplotlib

七七&556·2025-06-08 05:51

python实现DFT并绘制功率谱 (附完整源码)

该代码包括生成一个示例信号、手动计算DFT、计算功率谱以及使用Matplotlib绘制结果。

源代码大师·2025-06-08 05:50

Python打卡训练营学习记录Day46

作业：今日代码较多，理解逻辑即可对比不同卷积层特征图可视化的结果（可选）一、CNN特征图可视化实现importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltdefvisualize_feature_maps

FanfanPyt·2025-06-08 05:49

Python打卡训练营day41——2025.05.31

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimport

莱茵菜苗·2025-06-08 04:16

Week 4-杨帆-学习总结

目录28批量归一化批量规范化的背景和必要性批量规范化的实现理论探讨与争议遇到的问题&解决办法29残差网络ResNet残差网络（ResNet）的核心概念函数类与嵌套函数类残差块（ResidualBlocks）的结构与功能深度学习框架的应用模型训练与超参数调整遇到的问题&解决办法29.2ResNet为什么能训练出1000层的模型ResNet的原理梯度消失问题及其解决方法残差连接的作用遇到的问题&解决办

CSPhD-winston-杨帆·2025-06-08 01:24

python打卡day38@浙大疏锦行

数据集，尝试获取其中一张图片一、首先加载CIFAR数据集importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfrommatplotlibim

风逸hhh·2025-06-08 01:54

python打卡day46@浙大疏锦行

通道注意力：模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图内容参考作业：今日代码较多，理解逻辑即可对比不同卷积层特征图可视化的结果（可选）一、CNN特征图可视化实现importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltdefvisualize_fe

风逸hhh·2025-06-08 01:23

Python从Excel读取数据并生成图表的方法详解

Python从Excel读取数据并生成图表：一、Pandas+Matplotlib/Seaborn（静态图表）适用场景：快速数据清洗+基础到高级可视化步骤：安装库：pipinstallpandasmatplotlibseabornopenpyxl

Alex艾力的IT数字空间·2025-06-07 22:07

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