axis_labels

时间: 2024-05-03 12:16:01 浏览: 98
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phymhan/matlab-axis-label-alignment:将轴标签与 MATLAB (3-D) 图中的轴平行对齐。-matlab开发

axis_labels是指在数据可视化中，用于标识坐标轴上数据的签。它们通常用于表示数据的不同类别或者数值范围。在二维图表中，通常有x轴和y轴，分别对应水平和垂直方向。axis_labels可以用来描述x轴和y轴上的数据。 例如，在一个柱状图中，x轴可能表示不同的产品类别，y轴表示销售额。那么axis_labels就可以是产品类别的名称，用来标识每个柱子所代表的产品类别。 在数据可视化工具中，可以通过设置axis_labels来自定义坐标轴上的标签内容和样式，以便更好地展示数据。这样可以使得图表更加易读和易懂。
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基于QCustomplot axis-tags 的example，大括号显示鼠标拖动点与最小值之间距离线

plt.figure(figsize=(16,9)) x=data.iloc[:,7:8] y=data.iloc[:,9:10] df1=pd.DataFrame() df1['CorX']=x df1['CorY']=y g1=sns.jointplot(x='CorX', y='CorY', data=df1, kind='reg', color='k') g1.set_axis_labels('X值','Y值',size=16)

这段代码利用了Python中的Matplotlib和Seaborn库来绘制一个散点图和回归线。首先，通过设定图形大小plt.figure(figsize=(16,9))创建一个16:9的图形。...最后，通过set_axis_labels方法设置x和y轴的标签。

for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1)

这段代码看起来是用于对测试数据集进行预测和评估的部分。首先，它使用一个循环来迭代测试数据集(test_ds)中的批量图像和标签。然后，使用model.predict()方法对测试批量图像进行预测。接下来，使用np.argmax()函数...

def test_mobilenet(): # todo 加载数据, 224*224的大小 模型一次训练16张图片 train_ds, test_ds, class_names = data_load(r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\train", r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\test", 224, 224, 16) # todo 加载模型 model = tf.keras.models.load_model("models/mobilenet_fv.h5") # model.summary() # 测试,evaluate的输出结果是验证集的损失值和准确率 loss, accuracy = model.evaluate(test_ds) # 输出结果 print('Mobilenet test accuracy :', accuracy) test_real_labels = [] test_pre_labels = [] for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) # print(test_batch_pres) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1) # print(test_batch_labels_max) # print(test_batch_pres_max) # 将推理对应的标签取出 for i in test_batch_labels_max: test_real_labels.append(i) for i in test_batch_pres_max: test_pre_labels.append(i) # break # print(test_real_labels) # print(test_pre_labels) class_names_length = len(class_names) heat_maps = np.zeros((class_names_length, class_names_length)) for test_real_label, test_pre_label in zip(test_real_labels, test_pre_labels): heat_maps[test_real_label][test_pre_label] = heat_maps[test_real_label][test_pre_label] + 1 print(heat_maps) heat_maps_sum = np.sum(heat_maps, axis=1).reshape(-1, 1) # print(heat_maps_sum) print() heat_maps_float = heat_maps / heat_maps_sum print(heat_maps_float) # title, x_labels, y_labels, harvest show_heatmaps(title="heatmap", x_labels=class_names, y_labels=class_names, harvest=heat_maps_float, save_name="images/heatmap_mobilenet.png")

这段代码是用来测试 Mobilenet 模型在花卉数据集上的表现的。首先，使用 data_load 函数加载数据集，然后使用 tf.keras.models.load_model 函数加载预训练好的 Mobilenet 模型。接着，使用 model.evaluate ...

for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) true_labels.append(labels.cpu().numpy()) predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) print(cm)上述代码加入混淆矩阵可视化代码

cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] print("Normalized confusion matrix") else: print('Confusion matrix, without normalization') plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=...

outlier_labels["Total"] = outlier_labels.sum(axis=1) labels = [] for i in outlier_labels["Total"]: if i < 0: labels.append("Outlier") else: labels.append("Inlier")

这段代码的作用是将异常值标签转换为二元标签，即将每个数据点标记为“离群值”或“正常值”。 首先，将所有异常值标签的行相加，得到每个数据点的总异常值数量，并将结果存储在新的列“Total”中。...

predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1) predicted_levels = [] predicted_onehot = np.zeros(predictions.shape) predicted_onehot[np.arange(len(predicted_labels)), predicted_labels] = 1这部分会导致准确率降低吗

具体来说，np.argmax(predictions, axis=1)这句代码用于找到每个样本中预测概率最高的标签，这些标签将作为我们的预测结果。接下来，我们通过创建一个全零矩阵 predicted_onehot，并将每个样本中预测结果所对应的...

def get_rolling_window_multistep(forecasting_length, interval_length, window_length, features, labels): output_features = np.zeros((1, features.shape[0], window_length)) output_labels = np.zeros((1, 1, forecasting_length)) if features.shape[1] != labels.shape[1]: assert 'cant process such data' else: output_features = np.zeros((1, features.shape[0], window_length)) output_labels = np.zeros((1, 1, forecasting_length)) for index in tqdm.tqdm(range(0, features.shape[1]-interval_length-window_length-forecasting_length+1), desc='data preparing'): output_features = np.concatenate((output_features, np.expand_dims(features[:, index:index+window_length], axis=0))) output_labels = np.concatenate((output_labels, np.expand_dims(labels[:, index+interval_length+window_length: index+interval_length+window_length+forecasting_length], axis=0))) output_features = output_features[1:, :, :] output_labels = output_labels[1:, :, :] return torch.from_numpy(output_features), torch.from_numpy(output_labels)什么意思

函数接收四个参数：预测长度 forecasting_length，间隔长度 interval_length，滑动窗口长度 window_length，以及特征 features 和标签 labels。函数的输出是一个元组，其中包含了处理后的特征和标签，两者都被转换成...

argmax() missing 1 required positional argument: 'a'train_labels = np.argmax(axis=1) test_labels = np.argmax(axis=1)

train_labels = np.argmax(train_labels, axis=1) test_labels = np.argmax(test_labels, axis=1) 这里的 axis 参数被设置为 1，表示在每行中查找最大值所在的索引。这样做可以将形状为 (n_samples, n_...

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.cifar100.load_data(label_mode='fine') # 定义分类字典 class_dict = { 0: [0, 53, 57, 83], 1: [1, 3, 4, 6, 7, 14, 15, 18, 19, 21, 24, 26, 27, 29, 30, 31, 32, 34, 36, 38, 42, 43, 44, 45, 50, 55, 63, 64, 65, 66, 67, 72, 73, 74, 75, 77, 78, 79, 80, 88, 91, 93, 95, 97, 99], 2: [2, 11, 35, 46, 98], 3: [5, 9, 10, 16, 20, 22, 25, 28, 39, 40, 41, 61, 84, 86, 87, 94], 4: [12, 17, 37, 68, 76], 5: [23, 33, 49, 60, 71], 6: [47, 51, 52, 54, 56, 59, 62, 70, 82, 92, 96], 7: [8, 13, 48, 58, 69, 81, 85, 89, 90] } train_labels = np.zeros((train_labels.shape[0], 8)) test_labels = np.zeros((test_labels.shape[0], 8)) for i in range(8): train_labels[:, i] = np.any([train_labels[:, class_dict[i][j]] == 1 for j in range(len(class_dict[i]))], axis=0) test_labels[:, i] = np.any([test_labels[:, class_dict[i][j]] == 1 for j in range(len(class_dict[i]))], axis=0)

这段代码的作用是将 CIFAR-100 数据集中的 100 个类别划分为 8 个超类，并将每个样本的标签转换为一个 8 维的 one-hot 向量，其中每个维度代表一个超类。具体来说，根据 class_dict 中的超类定义，对每个超类中...

def k_medoids(X, n_clusters, max_iter=100): # 初始化类簇中心点 medoids = random.sample(range(len(X)), n_clusters) labels = None for _ in range(max_iter): # 计算所有样本与中心点的距离 distances = pairwise_distances(X, X[medoids]) # 分配样本到最近的中心点 new_labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新中心点 for i in range(n_clusters): cluster_samples = np.where(new_labels == i)[0] new_medoid = np.argmin(np.sum(distances[cluster_samples][:, cluster_samples], axis=1)) medoids[i] = cluster_samples[new_medoid] # 判断是否收敛 if np.array_equal(labels, new_labels): break labels = new_labels return medoids, labels

这是一个 K-medoids 算法的实现。...6. 返回最终的中心点 medoids 和样本的标签 labels。 这个算法可以用于将样本数据划分成指定数量的不同聚类。它通过最小化样本与中心点之间的距离来确定聚类结果。

model = LocalOutlierFactor(n_neighbors=n_neighbors, contamination=contamination, n_jobs=-1) for i in range(no_of_subspaces): df_temp = df[feature_list[i]] y_pred = model.fit_predict(df_temp) outlier_labels[str("Model " + str(i + 1))] = pd.DataFrame(y_pred, index=df.index) outlier_labels["Total"] = outlier_labels.sum(axis=1)

这段代码是使用局部离群点因子（Local Outlier Factor）算法进行异常检测。其中，n_neighbors参数表示每个样本的邻居个数，contamination参数表示异常值的比例，n_jobs参数表示并行计算的数量。...

cluster_labels = pd.DataFrame(cluster_labels_k, columns=['clusters']) df1 = pd.concat((df, cluster_labels), axis=1) clusters_percent = df1.groupby('clusters')['排名'].count().reset_index() clusters_percent['percent'] = clusters_percent.排名.map(lambda x:x/clusters_percent.排名.sum()) clusters_percent.columns = ['cluster','count','percent'] clusters_percent

首先，将聚类结果标签cluster_labels_k转换为一个DataFrame对象cluster_labels，并将列名设置为'clusters'。然后，使用concat函数将原始数据df和聚类标签cluster_labels按列合并成一个新的DataFrame对象df1。 接...

node_labels = {node: node for node in nd_nodes} nx.draw_networkx_labels(self.aoi.graph, pos=pos, labels=node_labels, font_size=10)，标记的位置和点重合了怎么办，如何能使得标志改变位置，如何能使得标记的序号出现在字母C的下角标处，并且C和序号同时斜体

plt.axis('off') plt.show() 其中，r"" 表示使用原始字符串，不需要对反斜杠进行转义。$\mathit{C}_{}$ 表示使用斜体字母 C，\mathit{} 表示将括号内的内容设置为斜体。_{} 表示设置下角标，括号内的...

node_labels = {node: r"$\mathit{C}_{" + str(node + 1) + "}$" for node in nd_nodes} nx.draw_networkx_labels(self.aoi.graph, pos=pos, labels=node_labels, font_size=15)，现在标记的位置和点重合了，如何修改程序使得标记改变位置，不再遮挡点的位置

可以通过调整 pos 参数来改变节点的位置，让标记的位置...plt.axis('off') plt.show() 其中，pos_new 表示调整后的节点位置。我们将每个节点的 y 坐标向上移动了 0.1 的距离，以便标记的位置不会遮挡节点。

train_features = train_data.drop('Class', axis=1) train_labels = train_data['Class'] test_features = test_data.drop('Class', axis=1) test_labels = test_data['Class']然后就是这一部分 我现在的代码是否已经在特征值中去掉了Class列，在输出值中只有Class列呢

在这里，“Class”列是标签，因此我们将其从特征中删除（train_data.drop('Class', axis=1)和test_data.drop('Class', axis=1)）。这样做是为了确保我们的模型不会在训练和测试中使用标签，以免出现过拟合的情况...

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # create graph object G = nx.Graph() # add nodes G.add_node('A') G.add_node('B') G.add_node('C') G.add_node('D') # add edges with weights G.add_edge('A', 'B', weight=5) G.add_edge('A', 'C', weight=7) G.add_edge('B', 'D', weight=6) G.add_edge('C', 'D', weight=3) # define node positions (optional) pos = {'A': (0, 0), 'B': (1, 1), 'C': (-1, 1), 'D': (0, 2)} # draw nodes and edges with labels nx.draw_networkx_nodes(G, pos) nx.draw_networkx_edges(G, pos) nx.draw_networkx_labels(G, pos) edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels) plt.axis('off') plt.show()

plt.axis('off') plt.show() 在这个示例中，我们首先创建了一个带权图，然后添加了节点和带权边。接下来，我们定义了节点位置，这是可选的，如果不定义位置，则networkx会自动为节点排列位置。然后我们使用nx....

train_data = data[:320] test_data = data[320:] train_features = train_data.drop('Class', axis=1) train_labels = train_data['Class'] test_features = test_data.drop('Class', axis=1) test_labels = test_data['Class'] model = Sequential() model.add(Dense(units=32, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1])) model.add(Dense(units=72, activation='relu')) model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels)) predictions = model.predict(test_features) print(predictions)这段代码是否有模型结构和训练参数

是的，这段代码有模型结构和训练参数，具体如下： 该模型是由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成，其中输入层包含32个神经元，隐藏层包含72个神经元，输出层包含3个神经元，激活函数分别为relu和sigmoid。...

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