import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.random.randn(100) x2 = np.random.randn

时间: 2024-06-16 17:02:58 浏览: 190
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python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import m

import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库中的pyplot模块，并将其重命名为plt，这样可以方便地使用其中的函数和方法。 import numpy as np是导入numpy库，并将其重命名为np，numpy是一个用于进行科学计算的库，提供了很多数学函数和数组操作的功能。 x1 = np.random.randn(100)是使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x1，这些随机数是从标准正态分布中生成的。 x2 = np.random.randn是同样使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x2，这些随机数也是从标准正态分布中生成的。
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python：numpy.random模块生成随机数

import matplotlib.pyplot as plt # 生成10000个0到1之间的随机数 x = np.random.rand(10000) # 绘制直方图，设置20个bin，density=True表示归一化 plt.hist(x, bins=20, density=True) # 显示图形 plt.show() ...

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(np.random.randn(50).cumsum())

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.plot(np.random.randn(50).cumsum()) plt.show() 运行该代码将会显示一个折线图，横轴表示数据点的序号，纵轴表示数据点的值。每个数据点的值为前面...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 data = np.random.randn(1000, 5) # 绘制直方图 fig, axs = plt.subplots(1, 5, figsize=(15, 3)) for i in range(5): axs[i].hist(data[:, i], bins=30) axs[i].set_title(f'Feature {i+1}') plt.show()给出详细解释

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 data = np.random.randn(1000, 5) 这段代码使用 NumPy 库生成了一个 1000 行 5 列的随机数矩阵，表示了五个特征的数据。 python # 绘制...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig,axes=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) for i in range(2): for j in range(2): axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins=500,color='k',alpha=0.5) plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)

其中，np.random.randn(500)生成了一个包含500个符合标准正态分布的随机数的一维数组，bins=500参数指定了直方图的条数，color='k'指定直方图的颜色为黑色，alpha=0.5指定直方图的透明度为0.5。通过设置sharex=True...

优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noi

se = x + noise # 绘制原始信号和加噪声后的信号 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.plot(t, x, label='Original Signal') plt.plot(t, x_noise, label='Signal with Noise') plt.legend() plt.xlabel('Time (s)') ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu,sigma=100,20 x=mu+sigma*np.random.randn(100000) plt.ist(x,50,normed=1,facecolor='g',alpha=0.75) pltxlabel('IQ');plt.ylabel('Probability') plt.title('Histogram of IQ') ply.axis([40,180,0,0.03]) plt.grid(True) plt.show input()

import matplotlib.pyplot as plt mu = 100 sigma = 20 x = mu + sigma * np.random.randn(100000) plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75) plt.xlabel('IQ') plt.ylabel('Probability') plt.title...

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.stats import norm# 生成随机数据data = np.random.randn(1000)# 绘制直方图plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5)# 拟合正态分布曲线mu, std = norm.fit(data)x = np.linspace(-5, 5, 100)p = norm.pdf(x, mu, std)plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)# 显示图像plt.show()讲一下各变量

这是Python中导入NumPy、Matplotlib和SciPy库的代码。这些库都是用于科学计算和数据可视化的常用工具。其中NumPy提供了高效的数组和矩阵运算功能，Matplotlib用于绘制各种类型的图表，而SciPy则提供了许多科学计算的...

# General imports import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Generating data X = np.random.randn(100,1) c = np.random.uniform(-10,10,(100,)) # adding another linear column X = np.hstack((X, 4*X)) Y = (4*X[:,1] + c) plt.scatter(X[:, 0], Y) plt.show() plt.scatter(X[:, 1], Y) plt.show() # Applying linear reg from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = LinearRegression().fit(X, Y) # Checking the accuracy from sklearn.metrics import r2_score print(r2_score(regressor.predict(X), Y)

2. 生成随机数据：使用 numpy.random.randn() 生成一个形状为 (100, 1) 的随机数矩阵 X，再使用 numpy.random.uniform() 生成一个形状为 (100,) 的在 -10 到 10 范围内的均匀分布随机数数组 c。 3. 添加另一...

显示当前时间： Dt.datetime.now() Dt.datetime.today() 计算时差： D1=dt.datetime.now() D2=dt.datetime(year=2007,month=3,day=3) (d1-d2).days 数据可视化： import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use("classic") import numpy as np import pandas as pd mg=np.random.RandomState(0) X=np.linspace(0,10,500) y=np.cumsum(mg.randn(500,6),0) #plt.plot(X,y) #plt.legend("abcdef",ncol=2,loc="upper left") print(y) import seaborn as sns sns.set() plt.plot(X,y) plt.legend("abcdef",ncol=2,loc="upper left")

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns # 生成随机数据 mg = np.random.RandomState(0) X = np.linspace(0, 10, 500) y = np.cumsum(mg.randn...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.randn(1000, 2) # 使用K-means算法进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 可视化聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', color='red') plt.title('Clustering Visualization') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()代码讲解

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans 这里导入了NumPy用于处理数据，Matplotlib用于数据可视化，以及scikit-learn库中的KMeans类用于执行K-means聚类。 2. 生成随机数据： ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #设置画布大小 plt.figure(figsize = (10, 6)) #设置颜色:根据颜色图和数字大小来控制点的颜色 colors = np.random.randn(100) plt.scatter(x, y, #大小 s = np.power(10*x + 20*y, 2), # 表示点的大小：(10x+20y)**2 c = colors, # 颜色 marker = '*', # 点的形状 cmap = 'rainbow', # 指定某个colormap值（颜色图) edgecolors = 'r', # 散点边框颜色 alpha = 0.6) # 透明度 plt.title('彩虹五角星图',fontsize= 20,c = 'r') plt.show()报错NameError: name 'x' is not defined

这个错误提示是因为在代码中使用了变量x和y，但是并没有定义它们的值。你需要先定义x和y...x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) 将这两行代码添加到原有代码的开头，就可以解决这个错误了。

人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

import numpy as np import torch 2. 准备数据： python n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = ...

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = ["a","b","c","d","e"] y = np.random.randn(0,11) plt.bar(x,y) plt.show()w报错

import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个实际的长度数据列表，例如5个随机数 x = ["a", "b", "c", "d", "e"] y = np.random.randn(5) plt.bar(x, y) plt.xlabel('Categories') # 添加X轴标签，如果缺少可能...

import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) # 设置随机种子，保证每次运行结果相同 x = np.random.randn(100, 3) y = x.dot(np.array([4, 5, 6])) + np.random.randn(100) * 0.1 def loss_function(w, x, y): return 0.5 * np.mean((np.dot(x, w) - y) ** 2) def gradient_function(w, x, y): return np.dot(x.T, np.dot(x, w) - y) / len(y) def SGD(x, y, w_init, alpha, max_iter): w = w_init for i in range(max_iter): rand_idx = np.random.randint(len(y)) x_i = x[rand_idx, :].reshape(1, -1) y_i = y[rand_idx] grad_i = gradient_function(w, x_i, y_i) w = w - alpha * grad_i return w fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) W0 = np.arange(0, 10, 0.1) W1 = np.arange(0, 10, 0.1) W0, W1 = np.meshgrid(W0, W1) W2 = np.array([SGD(x, y, np.array([w0, w1, 0]), 0.01, 1000)[2] for w0, w1 in zip(np.ravel(W0), np.ravel(W1))]) W2 = W2.reshape(W0.shape) ax.plot_surface(W0, W1, W2, cmap='coolwarm') ax.set_xlabel('w0') ax.set_ylabel('w1') ax.set_zlabel('loss') plt.show() 代码11行为何报错

但是由于 np.random.randint() 返回的是整数类型，因此索引应该使用整数值而不是浮点数值。 为了修复这个错误，可以将第11行代码修改为以下形式： python x_i = x[int(rand_idx), :].reshape(1, -1) 这样...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # 设置最小值和最大值，并给它们一些填充 ...

matplotlib.pyplot用途

import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [10, 20, 25, 30] plt.plot(x, y) plt.show() 2.绘制散点图 python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [10, 20, 25, 30] plt....

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量...

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.random.randn(1000) plt.hist(data, bins=30, range=(-3, 3)) plt.show() 这段代码将生成一个包含1000个随机数的数组，然后使用plt.hist函数将这些...
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