from scipy.spatial import Delaunay from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * impo... ...
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2019-01-06 20:03:46
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from matplotlib import pyplot as plt#设置图形大小plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)plt.plot(x,y,color="cyan",linestyle="",linewidth="",alpha=0.4,label="")#设置... ...
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2019-01-06 14:35:29
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与绘制直线图的唯一区别：plt.scatter# coding=utf-8from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import font_managermy_font = font_manager.FontProperties(fnam... ...
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2019-01-06 14:33:38
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??# coding=utf-8from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import font_managera=[131, 98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 1... ...
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2019-01-06 14:28:12
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plt.bar()# coding=utf-8from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import font_managermy_font = font_manager.FontProperties(fname="/System/Lib... ...
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2019-01-06 14:25:32
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import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] # 产生一维数组，里面是-0.5到0.5的200个数，然 ...
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2019-01-06 12:49:00
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## 导入所需的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() plt.rcParams['font.s ...
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2019-01-03 00:43:33
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当概率模型依赖于无法观测的隐性变量时，使用普通的极大似然估计法无法估计出概率模型中参数。此时需要利用优化的极大似然估计：EM算法。 在这里我只是想要使用这个EM算法估计混合高斯模型中的参数。由于直观原因，采用一维高斯分布。 一维高斯分布的概率密度函数表示为： 多个高斯分布叠加在一起形成混合高斯分布： ...
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2019-01-01 16:08:21
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一、matplotlib学习 matplotlib: 最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建 例子1： # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt x = range(2,26,2 ...
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2019-01-01 12:30:55
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一、在测试matplotlib时遇到X轴中文字符不显示的问题，参考网上 源代码如下 from matplotlib import pyplot as plt import random import matplotlib from matplotlib import font_manager # m ...
