python中alpha=0.8含义

时间: 2023-04-22 09:00:32 浏览: 257
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PyPI 官网下载 | centralcli-0.8a2.tar.gz

alpha=.8是Python中用于设置图形透明度的参数。具体来说，它表示图形的不透明度，取值范围为到1，其中表示完全透明，1表示完全不透明。在绘制图形时，可以通过设置alpha参数来控制图形的透明度，从而实现更加灵活的可视化效果。
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plt.scatter(y_hat[:, 0], y_hat[:, 1], c='g', marker='o', edgecolor='k', edgecolors='g', s=30, label='预测值', alpha=0.8)

这是一段 Python 代码，用于绘制散点图。它使用了 matplotlib 库的 scatter...- alpha=0.8：设置散点的透明度为0.8 请注意，这是一段代码而不是问题。如果您有关于这段代码的问题，或者需要更多的帮助，请随时提问。

fig = plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.yscale('log') plt.plot(epochs, loss, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Loss') plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(epochs, acc, linestyle='--', linewidth=3, color='orange', alpha=0.7, label='Train Acc') plt.plot(epochs, v_acc, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Acc') plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Accuracy', fontsize=12) plt.legend(fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show()这是一行输出两个图的代码，怎样实现两个图分别输出？

plt.plot(epochs, v_loss, linestyle='-.', linewidth=2, color='lime', alpha=0.8, label='Valid Loss') plt.ylim(0.3, 100) plt.xlabel('Epochs', fontsize=11) plt.ylabel('Loss', fontsize=12) plt.legend...

# 绘制柱状图 plt.bar(x，y, color='#772277', #柱的颜色 alpha=0.8, # 适明度 edgecolor='blue', #边框颜色 linestyle='--' # 边框样式为虚线 linewidth=1 #边框线宽 hatch'*') # 内部使用五角星填充

这是一个合法的 Python 语句，它使用 matplotlib 库中的 bar 函数绘制一个柱状图。其中，x 和 y 分别表示柱状图的横坐标和纵坐标数据，color 表示柱状图的颜色，alpha 表示柱状图的透明度，edgecolor 表示柱状图的...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = np.arange(3) y1 = np.array([61.8, 42.8, 48.0]) y2 = np.array([32.9, 12.5, 13.3]) bar_width = 0.3 plt.bar(x, y1, width=bar_width, alpha=0.8, color='skyblue', label='获得offer比例') plt.bar(x + bar_width, y2, width=bar_width, alpha=0.8, color='pink', label='签约比例') plt.title('不同院校求职毕业生获得offer与签约比例') plt.xlabel('学历') plt.ylabel('签约率') plt.xticks(x + bar_width/2, ['双一流院校', '普通本科院校', '专科院校']) plt.legend(loc='upper right') plt.show()给这个图片添加数据标签

plt.bar(x + bar_width, y2, width=bar_width, alpha=0.8, color='pink', label='签约比例') plt.title('不同院校求职毕业生获得offer与签约比例') plt.xlabel('学历') plt.ylabel('签约率') plt.xticks(x + ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 生成一组三维坐标点 x, y, z = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, 100), np.linspace(-5, 5, 100), np.linspace(-5, 5, 100)) # 计算A，B，C值 A = (3*np.sqrt(3)/2/27).*(x*y*z-(x+y+z)*(x*y+y*z+z*x)/3+(2*(x+y+z)**3)/27)/(2/3*(((x-y)**2+(y-z)**2+(z-x)**2)/6)**(3/2)) B = (x + y + z)/3/np.sqrt(3*((x-y)**2+(y-z)**2+(z-x)**2)/6) C = 513.85*(1-0.2*((x + y + z)/3/np.sqrt(3*((x-y)**2+(y-z)**2+(z-x)**2)/6))) # 绘制三维曲面 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap='cool', alpha=0.8, facecolors=plt.cm.jet(A), linewidth=0.1) ax.plot_surface(x, y, z, cmap='cool', alpha=0.8, facecolors=plt.cm.jet(B), linewidth=0.1) ax.plot_surface(x, y, z, cmap='cool', alpha=0.8, facecolors=plt.cm.jet(C), linewidth=0.1) plt.show()这段代码不对

不过，在Python中，每个语句都应该以一个新行开始。因此，你可以将每个import语句和每个计算A、B、C的语句放在单独的行上，如下所示： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_...

fig = plt.figure(figsize=(15,4)) plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) data.age[data.survived == 0].plot(kind='box', vert=False, patch_artist=True, notch = True, color='#C23531', fontsize=15) plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8) plt.title("遇难", fontsize=15)

- plt.grid(linestyle="--", alpha=0.8) 用于在当前子图中添加网格线，其中linestyle="--"表示网格线样式为虚线，alpha=0.8表示设置网格线透明度为0.8。 - plt.title("遇难", fontsize=15) 用于在当前子图...

function P137_72 clear all close all clc xk=0.5; alphamax=2; [alpha, newxk, fk, newfk] = wolfe(xk, dk) function [alpha, newxk, fk, newfk] = Wolfe(xk, dk) alpha = Wolfe(@phi,@gphi,a0,b0,t,pho) rho = 0.1; sigma = 0.8; alpha = 1; a1=0; a2=alphamax; dk=60; phi1=feval(phi, xk); gphi1=feval(phi, xk)'*dk; function f=phi(t) f=-2*t^3+21*t^2-60*t+50; % ÌݶÈ/µ¼Êý function gf=gphi(t) gf=-6*t^2+42*t-60;

以下是转换后的Python代码： python import numpy as np def phi(t): return -2*t**3 + 21*t**2 - 60*t + 50 def gphi(t): return -6*t**2 + 42*t - 60 def Wolfe(xk, dk): alpha = 1 rho = 0.1 sigma =...

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[66], line 31 29 cax = plt.axes([0.13, 0.32, 0.02, 0.3]) 30 #绘制热力图 ---> 31 sns.kdeplot(datasample['Lng'],datasample['Lat'], 32 alpha = 0.8,#透明度 33 gridsize = 100, #绘图精细度，越高越慢 34 bw = 0.03, #高斯核大小（经纬度），越小越精细 35 shade=True, 36 shade_lowest=False, 37 cbar=True, 38 cmap = cmap, 39 ax = ax, #指定绘图位置 40 cbar_ax=cax)#指定colorbar位置 42 plt.show() TypeError: kdeplot() takes from 0 to 1 positional arguments but 2 positional arguments (and 4 keyword-only arguments) were given 怎么解决

python import seaborn as sns print(sns.__version__) 如果版本较低，可以考虑升级seaborn库。 2. 检查您在调用kdeplot()函数时是否正确地提供了参数。根据您的代码，kdeplot()函数应该接受两个参数：'Lng'...

ax.add_subplot(212,facecolor='#4f4f4f',alpha=0.3) plt.pie(city_counts_top20.values,labels=city_counts_top20.index,autopct='%1.1f%%',pctdistance=0.8,textprops={'color':'yellow'}) plt.tight_layout() plt.show()将这段代码的饼图添加合适的引线，并将北京、上海、深圳、广州这三座城市的扇瓣突出0.05，其余扇瓣突出0.01

python import matplotlib.pyplot as plt # 假设这是数据 city_counts_top20 = pd.Series([30, 25, 20, 15, 10], index=['北京', '上海', '深圳', '广州', '其他']) fig, ax = plt.subplots() ax.add_subplot...

绘制x=(0,10)间cos的图像,设置线性为虚线显示网格，绘制平行于x轴y=0.8的水平参考线，绘制垂直于x轴x6的参考区域，以及y轴y-0.2的参考区域

ax.axhline(y=0.8, color='red', linestyle='--') # 绘制垂直参考区域 ax.axvspan(0, 6, alpha=0.2, color='gray') # 绘制垂直参考线 ax.axvline(x=6, color='red', linestyle='--') # 设置 y 轴范围 ax.set_ylim...

#使用前面定义的函数进行画图 X0,X1=X_train[:,0],X_train[:,1] xx,yy=make_meshgrid(X0,X1) for clf,title,ax in zip(models,titles,sub.flatten()): plot_contours(ax,clf,xx,yy,cmap=plt.cm.plasma,alpha=0.8) ax.scatter(X0,X1,c=y,cmap=plt.cm.plasma,s=20,edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(),xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(),yy.max()) ax.set_xlabel('Feature 0') ax.set_ylabel('Feature 1') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show() 代码报错TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'int' 应该如何修改，请给我代码

plot_contours(ax, clf, xx, yy, cmap=plt.cm.plasma, alpha=0.8) ax.scatter(X0, X1, c=y, cmap=plt.cm.plasma, s=20, edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax....

# python绘制折线图教程 import matplotlib.pyplot as plt # 引入csv模块 import csv path = r"C:\Users\dandan\PycharmProjects\test\csv_data.csv" # with open(path) as data: # reader = csv.reader(data) # rows = [row for row in reader] # # print(rows[0]) # 行读取 第一行（或者标题行） with open(path) as data2: reader2 = csv.reader(data2) column = [row[0] for row in reader2] print(column) # 读取第一列数据 with open(path) as data: reader = csv.reader(data) rows = [row[1] for row in reader] print(rows) # 读取第二列数据 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用中文标题 # x轴贺y轴放入数据 x_data = [column] y_data = [rows] # 制图 plt.plot(x_data, y_data, 'ro-', alpha=0.8, linewidth=1, label="图例内容") plt.legend(loc='upper left') plt.xlabel('日期') plt.xlabel('时长') plt.show() plt.savefig('折线图.jpg') 以上代码优化一下

plot_params = {'color': 'red', 'marker': 'o', 'linestyle': '-', 'linewidth': 1, 'alpha': 0.8, 'label': '图例内容'} # 绘制折线图 plt.plot(dates, durations, **plot_params) plt.legend(loc='upper left') ...

帮我用pytorch代码实现在模型中使用LDAMLoss损失函数， 数据集读取代码如下： dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) ， mixup数据增强代码如下： mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 训练过程部分代码如下： for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) samples, targets = mixup_fn(data, target) loss output = model(samples) optimizer.zero_grad() if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) scaler.scale(loss).backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) scaler.step(optimizer) scaler scaler.update() else: loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step()

python !pip install ldam 然后，在训练过程中，需要进行以下步骤： 1. 定义LDAM-loss函数： python from ldam import LDAMLoss criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=[...], max_m=0.5, s=30) ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # 生成非线性数据集 X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.15, random_state=42) # 进行多项式特征转换 poly = PolynomialFeatures(degree=20) X_poly = poly.fit_transform(X) # 训练LogisticRegression模型 clf = LogisticRegression() clf.fit(X_poly, y) # 绘制分类结果 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-1.5, 2.5, 100), np.linspace(-1, 1.5, 100)) Z = clf.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) plt.show(在模型中分别加入’l1’和’l2’正则 项，观察决策边界的变化情况，以及训练集和测试集分数，体会两种正则项对模型的作用。)

好的，您的问题是如何在模型中分别加入'l1'和'l2'正则项，观察决策边界的变化情况，以及训练集和测试集分数，体会两种正则项对模型的作用。 可以通过LogisticRegression模型的参数penalty来设置正则项类型，'l1'...

pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() PCA_data = pd.DataFrame(newX, columns=['PC1', 'PC2', 'PC3', 'PC4', 'PC5', 'PC6', 'PC7']) correlation_matrix = PCA_data.corr() sns.heatmap(correlation_matrix, cmap='coolwarm', annot=True) plt.show() 上述代码是对数据进行主成分分析，展示每个主成分的贡献率， 并计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来，请在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是：划分训练集测试集，使用前六个主成分作为自变量训练逻辑回归模型。显示模型预测的准确率，显示模型的混淆矩阵，试着画出ROC曲线。

python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, roc_curve, auc # 划分...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes ) # 加载数据集 train_loader = torch.utils.data....

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = pd.read_csv("C:\\Users\\sa'y\\Desktop\\framinghamData(1).csv") X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] y = data[['TenYearCHD']] new_data = pd.concat([X, y], axis=1) print(new_data.head()) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print(X_scaled) corr = new_data.corr(method='pearson') sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() #对数据进行主成分分析，展示每个主成分的贡献率 pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() 在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是： 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来

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![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功
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python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

在Python中，我们可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的方位角。首先，你需要安装`geopy`库，它提供了一个方便的方式来处理地理位置相关的操作。如果你还没有安装，可以使用`pip install geopy`命令。 下面是一个简单的示例程序，用于计算两个点之间的方位角： ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt from geopy.distance import distance def calculate_bearing(start_point, end_point): # 将坐标转换