首页def showLine(): brand, averageprice = findNameComments() # 获取柱状图的 xy 坐标的数据 c = ( Line() .add_xaxis(brand) .add_yaxis("总销量", averageprice) ) return c

def showLine(): brand, averageprice = findNameComments() # 获取柱状图的 xy 坐标的数据 c = ( Line() .add_xaxis(brand) .add_yaxis("总销量", averageprice) ) return c

时间: 2023-12-10 22:05:05 浏览: 55

使用Pytorch来拟合函数方式

其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数，所以各框架都能用来拟合任意函数，Pytorch也能。在这篇博客中，就以拟合y = ax + b为例（a和b为需要拟合的参数），说明在Pytorch中如何拟合一个函数。一、定义拟合网络 1、观察普通的神经网络的优化流程 # 定义网络 net = ... # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0005) # 定义损失函数 loss_op = torch.nn.MSELoss(reduction='

这段代码的功能是绘制折线图，其中使用了一个名为 `findNameComments` 的函数来获取数据。具体来说，该函数返回了两个列表，分别存储了品牌名称和平均价格。然后，使用 `pyecharts` 中的 `Line()` 函数创建一个折线图对象 `c`，并通过 `add_xaxis` 和 `add_yaxis` 方法添加数据。最后将折线图对象 `c` 返回。

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