ax.set_xticks 字体大小

时间: 2023-08-29 13:11:58 浏览: 141
你可以使用`ax.set_xticklabels(xlabs,fontsize=14)`来设置`ax.set_xticks`的字体大小。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [在python plt图表中文字大小调节的方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38737521/14873300)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Seaborn 绘图中设置字体及大小](https://blog.csdn.net/weixin_43373042/article/details/122206544)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.bar(range(value_count), value_list) ax1.set_xticks(range(value_count)) ax1.set_xticklabels(label_list) ax1.set_xlabel('Categories') ax1.set_ylabel('Values') ax1.set_title('Abnormal flow count') for i, v in enumerate(value_list): ax1.text(i, v, str(v), color='blue', fontweight='bold')代码讲解

- ax1.set_xticks(range(value_count)) 设置 x 轴的刻度位置，这里使用 range(value_count) 表示从 0 到 value_count-1。 - ax1.set_xticklabels(label_list) 设置 x 轴的标签，其中 label_list 是一个字符...

ax1.set_xticks([]) ax1.spines['bottom'].set_linestyle(':') # 将x轴设置为虚线 # ax1.set_yticks([4,20,45],["最小值 4","同期值","最大值 45"],fontsize=8) ax1.set_ylabel("降水量(ml)",color="xkcd:cyan",fontsize=10) ax1.set_title("三城市2023年5月每天降水量",family="simhei")

具体来说，ax1.set_xticks([])将x轴的刻度设置为空，这样可以隐藏x轴的刻度线，使图表更加简洁。而ax1.spines['bottom'].set_linestyle(':')则将x轴的样式设置为虚线，这样可以使x轴更加醒目，突出重点。如果要添加x...

# 统计性描述 print(df1.describe()) # 将日期转换为数字 df1['date'] = df1['date'].apply(lambda x: date2num(pd.to_datetime(x))) # 获取日期数据的最小值和最大值 date_min = mdates.date2num(df1['date'].min()) date_max = mdates.date2num(df1['date'].max()) # 绘制K线图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df1['date'], df1['close'], label='Close') ax.plot(df1['date'], df1['open'], label='Open') ax.plot(df1['date'], df1['high'], label='High') ax.plot(df1['date'], df1['low'], label='Low') ax.legend() ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Price') ax.set_title('坤彩科技') # 设置横轴的显示格式和间隔 #from matplotlib.dates import MonthLocator, DateFormatter #ax.xaxis.set_major_locator(MonthLocator()) # 设置横坐标主刻度为月份 #ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) # 设置刻度标签的格式为"年-月"，可以根据需要进行修改 ax.xaxis.set_major_locator(YearLocator(base=1)) # 设置横坐标主刻度为年份 ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y')) # 设置刻度标签的格式为"年" ax.xaxis.set_minor_locator(MonthLocator(bymonth=(3, 6, 9, 12))) # 设置横坐标次刻度为季度 ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度 font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性 plt.xticks(fontproperties=font) # 设置刻度标签为斜体 plt.savefig('a1.jpg') # 保存图表 plt.show() # 显示图表 写一个循环，相同上述绘图，从1到14

ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度 font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性 plt.xticks...

解释代码ax4.stem(x1,y1,linefmt='r-',) for i in range(len(y1)): ax4.text(x1[i],y1[i]+1,y1[i],ha='center',fontsize=7,color='black') ax4.set_ylim(0,30) ax4.set_xlim(0,16) ax4.set_xticks(x1,x_label,color='black',rotation=45,fontsize=7) ax4.set_ylabel('Miles Per Gallon') ax4.set_title("Lollipop Chart for Highway Mileage") ax4.set_yticks([]) plt.show()

- ax4.set_xticks(x1,x_label,color='black',rotation=45,fontsize=7)：设置x轴的刻度线位置和标签。其中，x1是刻度线的位置，x_label是每个刻度线对应的标签；color='black'表示标签文本颜色为黑色，...

ax3.set_title('Wage Distribution',fontsize=14) #设置标题及字体大小'Wage Distribution', fontsize=14 x = np.arange(len(wages_nyc)) + 1#生成一个数组用作垂直柱状图的x轴位置——即x轴的数据 width = 0.4#设置柱状图宽度 ax3.bar(x - width / 2,np.asarray(wages_nyc) * 100,width=width,label='NYC')#画第一个柱状图美国薪资范围百分比 ax3.bar(x - width / 2,np.asarray(wages_ny) * 100,width=width,label='New York')#画第二个柱状图纽约薪资范围百分比 ax3.legend()#设置图例 ax3.set_xticks(x)#设置x轴刻度 ax3.set_xticklabels(wage_bins.keys(),rotation=90,fontsize=8)#设置x轴刻度标签，并旋转90度 ax3.set_ylabel('Percentage')#设置y轴标签 ax3.vlines(x=9.5,ymin=0,ymax=15,linestyle='--')#设置一条垂直线表示平均工资 检查该代码错误并修改

ax3.set_title('Wage Distribution', fontsize=14) # 设置标题及字体大小 x = np.arange(len(wages_nyc)) + 1 # 生成一个数组用作垂直柱状图的x轴位置——即x轴的数据 width = 0.4 # 设置柱状图宽度 ax3.bar(x - ...

h = sns.catplot(x="Mean", y="Feature", data = df_, kind="bar", height=20, aspect=1.9, palette='Blues_r') # height调整合适的字体大小 h.ax.set_xticks([0,0.1,0.2,0.3]) sns.color_palette('bright') # choose from colorblind, bright or muted plt.show()

h.ax.set_xticks([0, 0.1, 0.2, 0.3]) # 设置调色板 sns.color_palette('bright') # 选择适合您的调色板，如colorblind、bright或muted # 显示图形 plt.show() 改进建议： 1. 确保导入了必要的库，如import ...

from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.font_manager import FontProperties import matplotlib.font_manager as font_manager # 设置中文字体，这里以微软雅黑为例 my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/msyh.ttc") font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14) # 指定中文字体路径和字体大小 # 构造数据 x_labels2 = ['A→B','A→C','B→C',"平均"] x_labels = ['A→B$_{1}$', 'A→B$_{2}$', 'A→B$_{3}$', 'A→C$_{1}$', 'A→C$_{2}$', 'A→C$_{1}$', "平均"] y_values = np.array([[90.72,77.86,38.67], [97.42,76.16,42.86], [91.67,72.37,41.56], [97.07,64.25,40.12], [88.80,71.56,45.15], [92.26,68.87,43.32], [92.99,71.85,41.95]]) # 二维数组，每个元素包含 3 个类别的值 y_values2 = np.array([[93.96,71.64,66.04], [96.00,76.56,65.27], [89.51,72.39,64.23], [93.16,73.53,65.18]]) # 绘制多类直方图 x = np.arange(len(x_labels2)) width = 0.2 # 每个类别之间的宽度 fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x - width, y_values2[:, 0], width, label="提出方法") rects2 = ax.bar(x, y_values2[:, 1], width, label="DCNN") rects3 = ax.bar(x + width, y_values2[:, 2], width, label="DDC") # 设置 x 标签、标题和图例 ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(x_labels2,fontproperties=font) ax.legend() ax.set_xlabel("迁移诊断任务", fontproperties=font) ax.set_ylabel("诊断精度(%)", fontproperties=font) #ax.set_title("迁移诊断结果对比",fontproperties=font) # 设置中文字体 plt.legend(prop=my_font) plt.subplots_adjust(left=0.12, right=0.9, top=0.9, bottom=0.15) # 调整边缘 plt.show()如何修改上述代码使得“提出方法”，“DCNN”，“DDC”移到图表的上方拍成横着的一行

ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(x_labels2, fontproperties=font) ax.legend() ax.set_xlabel("迁移诊断任务", fontproperties=font) ax.set_ylabel("诊断精度(%)", fontproperties=font) # 设置中文字体 plt...

设置横轴的显示格式和间隔 from matplotlib.dates import MonthLocator, DateFormatter ax.xaxis.set_major_locator(MonthLocator()) # 设置横坐标主刻度为月份 ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) # 设置刻度标签的格式为"年-月"，可以根据需要进行修改 如何按季度显示刻度，同时改为斜体

ax.xaxis.set_major_locator(YearLocator(base=1)) # 设置横坐标主刻度为年份 ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y')) # 设置刻度标签的格式为"年" ax.xaxis.set_minor_locator(MonthLocator(bymonth=(3...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') fig= plt.figure(figsize=(200, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) # 绘制箱线图 bp = df.boxplot(column='sale', by=['FactoryName', 'JiJXH'],ax=ax,whis=3, rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] new_xtick_labels = [label.replace(' ', '\n') for label in xtick_labels] ax.set_xticklabels(new_xtick_labels) # 绘制折线图 median_dict = df.groupby(['FactoryName', 'JiJXH'])['sale'].median().to_dict() for i, label in enumerate(xtick_labels): factory_jijxh = tuple(label.split('\n')) median = median_dict.get(factory_jijxh, None) if median is not None: fig.plot(i+1, median, marker='--', color='red') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('200马力拖拉机箱线图.png') # 显示图形 plt.show() 没有做出折线，而且箱线图x轴标签有部分生产企业和型号没有

此外，为了确保每个箱线图的 x 轴标签都显示，您可以使用 plt.xticks 来设置 x 轴标签的字体大小和旋转角度。另外，您可以使用 ax.set_xlim 来设置 x 轴的范围，以确保所有箱线图和折线图都在图像内。修改后的...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('FenDMC_sale.xlsx') # 绘制箱线图 fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) # ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) boxes = [] medians = [] labels = [] for name, group in data.groupby('FenDMC'): boxes.append(group['sale']) labels.append('\n'.join([name[i:i+10] for i in range(0, len(name), 10)])) median = group['sale'].median() medians.append(median) x = list(range(1, len(medians)+1)) # x轴坐标，从1到总分档数 y = medians # y轴坐标，即各分档销售额的中位数 ax.plot(x, y, 'bo-', markersize=20, linewidth=2) ax.boxplot(boxes, labels=labels,whis=3,flierprops={'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'markersize': 20}) for box in boxes: box.set(color='#000000', linewidth=2) # 箱体边框 box.set(facecolor='#E1FFFF') # 箱体内部填充颜色 # 配置图表 ax.set_xlabel('FenDMC') ax.set_ylabel('sale') ax.set_title('FenDMC and sale boxplot') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('不同分档销售销售差价高于20万.png') # 显示图形 plt.show() 提示'Series' object has no attribute 'set'

这个提示的意思是，代码中的一个变量应该是 Pandas 库中的 Series 类型，而这个类型没有 set 方法。可能出现这个问题的代码是： python for box in boxes: box.set(color='#000000', linewidth=2) box.set...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('FenDMC_sale.xlsx') # 绘制箱线图 fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) boxes = [] medians = [] labels = [] for name, group in data.groupby('FenDMC'): boxes.append(group['sale']) labels.append('\n'.join(name.split())) median = group['sale'].median() medians.append(median) ax.plot([len(medians)], [median], '-bo') ax.boxplot(boxes, labels=labels,flierprops={'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'markersize': 20}) # 配置图表 ax.set_xlabel('FenDMC') ax.set_ylabel('sale') ax.set_title('FenDMC and sale boxplot') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('不同分档销售销售差价高于20万.png') # 显示图形 plt.show() 绘图后发现FenDMC太长，怎么可以换行，折线图怎么可以连起来，这个图每个FenDMC是一条线

要让FenDMC换行，可以将name的字符串按照一定长度进行分割，并用\n连接各部分。例如，可以在for循环中的labels.append()...其中，参数“-”代表用线连接各个点，markersize和linewidth则分别代表点的大小和线的宽度。

import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import rcParams from config import * rcParams['font.family'] = 'simhei' df = pd.read_excel(file_name, dtype={ '年份': int, '值': float }) ax = df.plot(x='年份', y='值', figsize=(15, 10), kind=pandas_type) if pandas_type == 'line' or pandas_type == 'scatter': ax.set_xticks(df['年份']) unit = df['单位'].to_list()[0] ax.tick_params(axis='both', labelsize=14) ax.set_xlabel("年份", fontsize=14) ax.set_ylabel(f'值(单位：{unit})', fontsize=14) ax.set_title(title, fontsize=16) plt.show()

代码中的 rcParams 部分用于设置字体，保证中文显示正常。函数的参数中包括文件名、绘图类型、标题等。绘制出的图形可以是线图或散点图，根据不同的类型设置不同的参数。最后调用 plt.show() 显示绘制出的图形。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 data = pd.read_excel('FenDMC_sale.xlsx') # 绘制箱线图 fig= plt.figure(figsize=(100, 30), dpi=300) gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) # ax.set_position([0.1, 0.2, 1, 1]) boxes = [] medians = [] labels = [] for name, group in data.groupby('FenDMC'): boxes.append(group['sale']) labels.append('\n'.join([name[i:i+10] for i in range(0, len(name), 10)])) median = group['sale'].median() medians.append(median) ax.plot([len(medians)], [median], '-bo', markersize=10, linewidth=2) ax.boxplot(boxes, labels=labels,flierprops={'marker': 'o', 'markerfacecolor': 'red', 'markersize': 20}) # 配置图表 ax.set_xlabel('FenDMC') ax.set_ylabel('sale') ax.set_title('FenDMC and sale boxplot') plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('不同分档销售销售差价高于20万.png') # 显示图形 plt.show() 怎么可以把折线图标记的蓝色点连成折线

ax.plot(x, y, 'bo-', markersize=10, linewidth=2) 在上述代码中，x轴坐标是从1到总分档数，y轴坐标是各分档销售额的中位数。参数“bo-”代表用蓝色点和线连接各个点，markersize和linewidth分别代表点的大小...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力及以上四轮驱动拖拉机新.xlsx') fig = plt.figure(figsize=(200, 60), dpi=300) fig, ax = plt.subplots() gs = fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1) ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) # ax.set_position([1, 1, 1, 1]) # 绘制箱线图 bp = df.boxplot(column='sale', by=['Factory_jijxh'], whis=3,ax=ax, rot=90, grid=False) # 修改横轴标签 xtick_labels = [label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()] print(len(xtick_labels)) # 设置 x 轴范围 ax.set_xlim(0, len(xtick_labels)+1) # 设置 x 轴标签字体大小和旋转角度 plt.xticks(range(1, len(xtick_labels)+1), fontsize=10, rotation=90) # 设置 y 轴标签字体大小 plt.yticks(fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('200马力拖拉机箱线图.png') # 显示图形 plt.show() 横轴和纵轴刻度不显示数字，0-1

plt.xticks(range(1, len(xtick_labels)+1), fontsize=10, rotation=90) 这里的range(1, len(xtick_labels)+1)表示设置横轴刻度的范围，但是并没有设置刻度的具体数值。如果想要设置刻度的具体数值，可以将第...

# 定义绘制涨跌幅的函数 def plot_k_line(df): fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,8)) # 绘图窗口大小 # 获取“股票名称”列的值作为标题 title = df['name'][1] plt.title(title, fontsize=18) # 标题 # 将日期转换为统一的格式 #df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d') # 绘制参考线 (df['close']-df['open']).plot(grid=True, color='red', label='每日涨跌(收盘价-开盘价)').axhline(y=0, color='black', lw=2) ax.legend(frameon=False) plt.xlabel('6-12月份', fontsize=14) # 横坐标 plt.ylabel('涨跌幅度', fontsize=14) #纵坐标 # 刻度标记大小 # axis 可选择参数 x,y,both plt.tick_params(axis='both',labelsize=13) # 设置横坐标主刻度为月份，并将刻度标签的格式设置为"年-月" #ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m')) ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator()) ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m')) ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度 font = fm.FontProperties(size=10, style='italic') # 设置斜体字体属性 plt.xticks(fontproperties=font) # 设置刻度标签为斜体 为什么表格中日期2020到2022，图中成了1961，怎么修改

ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m')) ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelrotation=45) # 设置次刻度标签的大小和旋转角度 font = fm.FontProperties(size=...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_excel('mrbook.xlsx') #导入Excel文件 x=[1,2,3,4,5,6] y1=df['销量'] y2=df['rate'] fig = plt.figure() plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 ax1 = fig.add_subplot(111) #添加子图 plt.title('销量情况对比') #图表标题 #图表x轴标题 plt.xticks(x,['1月','2月','3月','4月','5月','6月']) ax1.bar(x,y1,label='left') ax1.set_ylabel('销量（册）') #y轴标签 ax2 = ax1.twinx() #共享x轴添加一条y轴坐标轴 ax2.plot(x,y2,color='black',linestyle='--',marker='o',linewidth=2,label=u"增长率") ax2.set_ylabel(u"增长率") for a,b in zip(x,y2): plt.text(a, b+0.02, '%.2f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=10,color='red') plt.show()

这段代码使用了pandas和matplotlib库来绘制一个柱状图和折线图的组合图。...使用ax2.set_ylabel设置折线图y轴标签。 最后，使用循环和plt.text函数将折线图上的数据值显示在图上，然后使用plt.show()显示图形。

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校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩