flg, ax = plt.subplots()

时间: 2023-07-23 13:14:31 浏览: 81
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matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

这是一个常用的创建 Matplotlib 图表的语句。其中，plt 是 Matplotlib 库的别名，plt.subplots() 函数用于创建一个新的图表，返回一个包含画布和子图对象的元组。这个元组可以用于绘制图形。具体来说，flg 是画布对象，而 ax 是子图对象。你可以使用这些对象来添加标题、横轴和纵轴标签、数据等。
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plugin:com.qihoo.plugin.advertising,counter:0]flg=0x10000000cmp=com.qihoo.appstore/.loader.a.ActivityN1NRTS2(hasextras)} - **Intent详情**: - activity: 指定要启动的Activity为 ...
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FLG：新生课程学习小组

佛罗里达州立大学

android intent { (has extras) },ANR Broadcast of Intent { act=android.intent.action.SCREEN_ON flg=0x...

这是一个 Android 广播 ANR（Application Not Responding） 错误。这种错误通常发生在应用程序在执行某个操作时无法响应用户输入或系统事件的情况下。在这种情况下，Android 系统会弹出一个对话框，提示用户等待应用...

x_train, t_train, x_test, t_test = load_data('F:\\2023\\archive\\train') network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl") print("calculating test accuracy ... ") sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result)) acc_number = 0 err_number = 0 for i in range(len(prediect_result)): if prediect_result[i] == t_test[i]: acc_number += 1 else: err_number += 1 print("预测正确数：", acc_number) print("预测错误数：", err_number) print("预测总数：", x_test.shape[0]) print("预测正确率：", acc_number / x_test.shape[0]) classified_ids = [] acc = 0.0 batch_size = 100 for i in range(int(x_test.shape[0] / batch_size)): tx = x_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] tt = t_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] y = network.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) classified_ids.append(y) acc += np.sum(y == tt) acc = acc / x_test.shape[0] classified_ids = np.array(classified_ids) classified_ids = classified_ids.flatten() max_view = 20 current_view = 1 fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.2, wspace=0.2) mis_pairs = {} for i, val in enumerate(classified_ids == t_test): if not val: ax = fig.add_subplot(4, 5, current_view, xticks=[], yticks=[]) ax.imshow(x_test[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') mis_pairs[current_view] = (t_test[i], classified_ids[i]) current_view += 1 if current_view > max_view: break print("======= 错误预测结果展示 =======") print("{view index: (label, inference), ...}") print(mis_pairs) plt.show()

这段代码是一个深度卷积神经网络用于对手写数字图像进行分类的代码。首先，通过load_data函数加载训练数据和测试数据集，然后使用DeepConvNet()创建了一个深度卷积神经网络，并通过load_params函数加载了预训练的...

def forward(self, x, train_flg=True): self.input_shape = x.shape if x.ndim != 2: N, C, H, W = x.shape x = x.reshape(N, -1) out = self.__forward(x, train_flg) return out.reshape(*self.input_shape)

它的输入是一个张量 x 和一个布尔类型的 train_flg，在训练时 train_flg 为 True，在测试时为 False。如果 x 的维度不是 2，那么它会被转换成一个二维张量。然后调用私有方法 __forward 对输入张量进行前向传播计算...

def __forward(self, x, train_flg): if self.running_mean is None: N, D = x.shape self.running_mean = np.zeros(D) self.running_var = np.zeros(D) if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var else: xc = x - self.running_mean xn = xc / ((np.sqrt(self.running_var + 10e-7))) out = self.gamma * xn + self.beta return out

输入参数 x 是一个张量，train_flg 是一个布尔类型的变量，表示当前是否处于训练模式。如果 self.running_mean 为空，那么它会被初始化为一个全零的数组，self.running_var 也同理。在训练模式下，它首先计算输入...

if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var

这段代码是在批量归一化层中进行训练模式下的前向传播操作。它先计算输入张量 x 的均值 mu 和方差 var，然后对 x 进行标准化（即归一化）得到标准化后的张量 xn。其中，xc 表示原始输入张量 x 与均值 mu 的差。...

ios_base::fmtflags flg = os.flags(); if (flg == ios::dec)

这段代码的作用是获取输出流对象 os 中格式标志位（formatting flags）的值，并将其赋值给变量 flg。然后将 flg 与 ios::dec 进行比较，判断 os 当前是否使用十进制输出格式。 ios_base::fmtflags 是一个枚举类型，...

若X = data.loc[:, data.columns != 'day_28_flg'] X_imputed = imputer.fit_transform(X)，我该怎么改X_imputed = imputer.fit_transform(X) X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed)

= 'day_28_flg'] X_imputed = imputer.fit_transform(X) X_imputed = pd.DataFrame(X_imputed, columns=X.columns) # 将numpy数组转换为DataFrame，并设置列名 X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed) # 对所有特征...

Reason: Broadcast of Intent { act=android.intent.action.BOOT_COMPLETED flg=0x9000010 cmp=com.android.phone/.vvm.VvmSimStateTracker (has extras) }

这是一个安卓系统的广播通知，意味着手机完成了开机启动，并且启动了电话应用程序中的vvm.VvmSimStateTracker组件。vvm代表视觉语音邮箱，是一种电话服务，可以将语音信箱与文字消息转换成可视化的界面进行管理。...

def loss(self, x, t): y = self.predict(x, train_flg=True) return self.last_layer.forward(y, t) def accuracy(self, x, t, batch_size=100): if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1) acc = 0.0 for i in range(int(x.shape[0] / batch_size)): tx = x[i*batch_size:(i+1)*batch_size] tt = t[i*batch_size:(i+1)*batch_size] y = self.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) acc += np.sum(y == tt) return acc / x.shape[0]

这段代码是神经网络中的损失函数和准确率计算函数。损失函数用于计算预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数有交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。该函数接受两个输入参数x和t，其中x表示输入数据，t表示对应的...

06-07 17:31:32.537 995 1244 I ActivityTaskManager: START u0 {act=android.intent.action.MAIN cat=[android.intent.category.HOME] flg=0x10000100 cmp=com.google.android.apps.tv.launcherx/.home.VanillaModeHomeActivity (has extras)} from uid 0 这句logcat打印出来是什么意思

这是Android系统中的一个日志信息，表示系统启动了一个新的Activity，其组件名称为"com.google.android.apps.tv.launcherx/.home.VanillaModeHomeActivity"，并且该Activity的Intent中包含了Action为"android.intent...

def accuracy(self, x, t, batch_size=100): if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1) acc = 0.0 for i in range(int(x.shape[0] / batch_size)): tx = x[i*batch_size:(i+1)batch_size] tt = t[ibatch_size:(i+1)*batch_size] y = self.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) acc += np.sum(y == tt) return acc / x.shape

这段代码中有一个语法错误，导致它无法... y = self.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) acc += np.sum(y == tt) return acc / x.shape[0] 这样修改后，这段代码应该能够正常运行了。

SELECT pr.PRODUCT_ID, pr.PRODUCT_NAME, pr.ORIGINAL_PRICE, pr.ONLINE_PRICE, pr.COMMISSION_PERCENT, pr.TOTAL_SALES, pr.SHOP, dict.label AS COMMERCE_TYPE_LABEL, pr.SERVICE_RATE, ord.ORDER_ID, date.label AS SEND_FLG_LABEL, pro.CONNECT_BUSINESS_FLG, address.APPLY_REMARK, address.CREATE_TIME, users.nicknameFROM t_product AS prLEFT JOIN t_order AS ord ON ord.PRODUCT_ID = pr.IDLEFT JOIN ( SELECT label, value FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'COMMERCE_TYPE' ) AS dict ON dict.value = pr.COMMERCE_TYPE LEFT JOIN ( SELECT label, value FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'trade_after_sample_type' ) AS date ON date.value = ord.SEND_FLGLEFT JOIN t_apply_pro AS pro ON pro.PRODUCT_ID = pr.IDLEFT JOIN t_apply_pro_user_address AS address ON address.t_apply_pro_id = pro.IDLEFT JOIN system_users AS users ON users.id = pro.OPERATE_USER_ID WHERE users.id = '1'

ID、SEND_FLG_LABEL字段，关联申请表t_apply_pro，查询CONNECT_BUSINESS_FLG字段，关联申请地址表t_apply_pro_user_address，查询APPLY_REMARK、CREATE_TIME字段，同时关联用户表system_users，查询nickname字段。...

修改 错误 SELECT pr.PRODUCT_ID, pr.PRODUCT_NAME, pr.ORIGINAL_PRICE, pr.ONLINE_PRICE, pr.COMMISSION_PERCENT, pr.TOTAL_SALES, pr.SHOP, dict.label AS COMMERCE_TYPE_LABEL, pr.SERVICE_RATE, ord.ORDER_ID, date.label AS SEND_FLG_LABEL, pro.CONNECT_BUSINESS_FLG, address.APPLY_REMARK, address.CREATE_TIME, users.nicknameFROM t_product AS prLEFT JOIN t_order AS ord ON ord.PRODUCT_ID = pr.IDLEFT JOIN ( SELECT label, value FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'COMMERCE_TYPE' ) AS dict ON dict.value = pr.COMMERCE_TYPE LEFT JOIN ( SELECT label, value FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'trade_after_sample_type' ) AS date ON date.value = ord.SEND_FLGLEFT JOIN t_apply_pro AS pro ON pro.PRODUCT_ID = pr.IDLEFT JOIN t_apply_pro_user_address AS address ON address.t_apply_pro_id = pro.IDLEFT JOIN system_users AS users ON users.id = pro.OPERATE_USER_ID WHERE users.id = '1'

date.label AS SEND_FLG_LABEL, pro.CONNECT_BUSINESS_FLG, address.APPLY_REMARK, address.CREATE_TIME, users.nickname FROM t_product pr LEFT JOIN t_order ord ON ord.PRODUCT_ID = pr.ID LEFT ...

java.lang.SecurityException: Permission Denial: starting Intent { act=android.intent.action.MAIN cat=[android.intent.category.LAUNCHER] flg=0x10200000 cmp=com.example.bluetooth/.MainActivity bnds=[360,1082][526,1293] } from ProcessRecord{79329a9 4046:com.android.launcher3/u0a130} (pid=4046, uid=10130) requires com.hihonor.systemmanager.permission.ACCESS_INTERFACE

这是一个安全权限异常，意味着应用程序尝试启动一个需要特定权限的 Activity，但该应用程序没有该权限。在这种情况下，你需要检查你的 AndroidManifest.xml 文件，确保你已经声明了所需的权限。...

def predict(self, x, train_flg=False): for layer in self.layers: if isinstance(layer, Dropout):#isinstance来判断是不是已知类型 x = layer.forward(x, train_flg) else: x = layer.forward(x) return x

它接受一个输入数据x和一个train_flg参数，train_flg用于指示当前是训练模式还是推理模式。在训练模式下，网络中的Dropout层会随机舍弃一部分神经元，以达到正则化的目的；在推理模式下，Dropout层会保留所有神经元...

classified_ids = [] acc = 0.0 batch_size = 100 for i in range(int(x_test.shape[0] / batch_size)): tx = x_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] tt = t_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] y = network.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) classified_ids.append(y) acc += np.sum(y == tt) acc = acc / x_test.shape[0]

这段代码的作用是对测试集数据进行批量预测，并计算模型在测试集上的精度。具体来说，代码首先定义了一个空列表 classified_ids，以及...需要注意的是，代码中使用了 train_flg=False 参数来指示网络在测试模式下运行。
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python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。
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