y_test = scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1, 1)) y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred.reshape(-1, 1)).astype(float)输出维度

时间: 2024-03-31 19:32:04 浏览: 49
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video_stream_scaler_latest.tar.gz_HD video VHDL_Scaler_缩放_视频_视频

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在这段代码中，y_test和y_pred都是经过scaler缩放后的数据，因此在进行输出前需要先进行逆缩放，将数据还原到原始的数值范围。reshape(-1, 1)是将y_test和y_pred从原来的一维数组转换成二维数组，其中一维的长度为1，另一维的长度为数据的个数。因此，y_test和y_pred的输出维度都是(n, 1)，其中n为数据的个数。
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# 9.绘制结果 plot_size = 200 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) # data是一个以为度得列表 ，这样是把数据写进去一列 print("--------------------------") yuce=scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()) true=scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)) res = [] for i in range(len(yuce)): temp=[] temp.append(true[i][0]) temp.append(yuce[i][0]) # print() # print(yuce[i][0]) res.append(temp) columns = ['真实值', '预测值'] test = pd.DataFrame(columns=columns, data=res) test.to_csv('jieguo.csv') plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()

接下来，我们使用模型对测试数据进行预测，并使用scaler.inverse_transform()方法将预测值和真实值转换回原始数据的尺度。然后，我们将结果保存到一个名为"jieguo.csv"的文件中。 最后，我们再次绘制了模型对测试...

plot_size = 730 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform((model(x_train_tensor).detach().numpy()[: plot_size]).reshape(-1, 1)), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_train_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show() y_test_pred = model(x_test_tensor) plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()[: plot_size]), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.show()这段代码后加上图片保存到文件夹A中，且图片分别以文件名1、文件名2命名

plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)[: plot_size]), "r") plt.legend() plt.savefig('./A/文件名2.png') 其中，plt.savefig()函数可以将图片保存到指定路径和...

net.eval() with torch.no_grad(): x = torch.from_numpy(test_data[-seq_length:].reshape(1, seq_length, -1)).float() y_pred = net(x) y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred.numpy()) print('Predicted price:', y_pred[0][0])

这段代码的作用是使用训练好的神经网络模型net对测试数据进行预测，并将预测结果反归一化得到...- y_pred = scaler.inverse_transform(...)表示将y_pred反归一化，得到实际的预测价格。 - 最后，将预测结果打印输出。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 将数据集划分为训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data = data.iloc[:train_size, 1:2].values.reshape(-1,1) test_data = data.iloc[train_size:, 1:2].values.reshape(-1,1) # 对数据进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) train_data = scaler.fit_transform(train_data) test_data = scaler.transform(test_data) # 构建训练集和测试集 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), 0]) Y.append(dataset[i+look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back) # 转换为LSTM所需的输入格式 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(look_back, 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=32) # 预测测试集并进行反归一化处理 Y_pred = model.predict(X_test) Y_pred = scaler.inverse_transform(Y_pred) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) # 输出RMSE指标 rmse = np.sqrt(np.mean((Y_pred - Y_test)**2)) print('RMSE:', rmse) # 绘制训练集真实值和预测值图表 train_predict = model.predict(X_train) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_actual = scaler.inverse_transform(Y_train.reshape(-1, 1)) plt.plot(train_actual, label='Actual') plt.plot(train_predict, label='Predicted') plt.title('Training Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show() # 绘制测试集真实值和预测值图表 plt.plot(Y_test, label='Actual') plt.plot(Y_pred, label='Predicted') plt.title('Testing Set') plt.xlabel('Time (h)') plt.ylabel('kWh') plt.legend() plt.show()以上代码运行时报错，错误为ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[-0.04967795 0.09031832 0.07590125]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.如何进行修改

可以将以下代码： X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test_data,...Y_test = np.reshape(Y_test, (Y_test.shape[0], 1)) 这样就可以解决报错问题。

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import load_model model = load_model('model.h5') # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=4, input_dim=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=36, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1257) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=30) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)这段代码有问题，你帮忙改一下

y_test_scaled = scaler_y.transform(y_test) y_pred_scaled = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred = scaler_y.inverse_transform(y_pred_scaled) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_...

# 准备数据 X = group3[['vis_min']].values y = group3['pm10'].values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) y_scaled = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_scaled, test_size=0.2, random_state=42) # 定义模型 model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(1,)), Dense(64, activation='relu'), Dense(1) ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 反归一化预测结果 y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred) # 打印拟合方程式和参数 weights = model.get_weights() # 打印拟合方程式和参数 a, b, c = weights[0][0][0].item(), weights[1][0][0].item(), weights[2][0][0].item() print('拟合方程式：y = {:.2f} * exp({:.2f} * x) + {:.2f}'.format(a, b, c)) print('参数：a = {:.2f}, b = {:.2f}, c = {:.2f}'.format(a, b, c)) # 绘制拟合曲线 x_range = np.linspace(X.min(), X.max(), 100).reshape(-1, 1) y_fit = a * np.exp(b * x_range) + c plt.scatter(X, y, c='r', label='原始数据') plt.plot(x_range, y_fit, 'g-', label='拟合曲线') plt.xlabel('能见度（km）') plt.ylabel('PM10浓度（μg/立方米）') plt.title('指数函数拟合') plt.legend() plt.show()

8. 反归一化预测结果：使用 inverse_transform 函数对 y_pred 进行反归一化处理。 9. 打印拟合方程式和参数：使用 get_weights 函数获取模型的参数，并将其打印出来。 10. 绘制拟合曲线：根据拟合方程式计算...

dataset = np.loadtxt(r'D:\python-learn\testdata.csv', delimiter=",",skiprows=1) X = dataset[:,0:17] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X = scaler.fit_transform(X) pred_Y = model.predict(X) pred_Y = scaler.inverse_transform(pred_Y) print("Predicted value:", pred_Y)这段代码的反归一化有些错误，请你更改一下

在这段代码中，scaler.inverse_transform() 方法的参数应该是 ...pred_Y = scaler.inverse_transform(pred_Y.reshape(-1,)) # 修改这一行 print("Predicted value:", pred_Y) 这样就可以正确地反归一化了。

plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy()), "b") plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)), "r") plt.legend() plt.show()以上函数的X轴相距为1，怎么将X轴相距改为0.06

# plt.plot(scaler.inverse_transform(y_test_tensor.detach().numpy().reshape(-1, 1)), "r") # plt.legend() # plt.show() # 生成一些随机数据作为示例 y_test_pred = np.random.rand(100) y_test_tensor = np....

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集，18列数据 dataset = np.loadtxt(r'D:\python-learn\asd.csv', delimiter=",",skiprows=1) # 划分数据, 使用17列数据来预测最后一列 X = dataset[:,0:17] y = dataset[:,17] # 归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X = scaler.fit_transform(X) y = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1)) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=17, activation='relu')) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(16, activation='relu')) model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 编译模型, 选择MSE作为损失函数 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型, 迭代1000次 model.fit(X_train, y_train, epochs=300, batch_size=32) score= model.evaluate(X_train, y_train) print('Test loss:', score) # 评估神经网络模型 score= model.evaluate(X_test,y_test) print('Test loss:', score) # 预测结果 dataset = np.loadtxt(r'D:\python-learn\testdata.csv', delimiter=",",skiprows=1) X = dataset[:,0:17] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X = scaler.fit_transform(X) y = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1)) # pred_Y = model.predict(X) print("Predicted value:", pred_Y) from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # y_true是真实值，y_pred是预测值 # 计算均方误差 y_true = dataset[:,-1] mse = mean_squared_error(y_true, pred_Y) # 计算决定系数 r2 = r2_score(y_true, pred_Y) # 输出均方误差和决定系数 print("均方误差： %.2f" % mse) print("决定系数： %.2f" % r2) import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(y_true, pred_Y) # 添加x轴标签 plt.xlabel('真实值') # 添加y轴标签 plt.ylabel('预测值') # 添加图标题 plt.title('真实值与预测值的散点图') # 显示图像 plt.show()请你优化一下这段代码，尤其是归一化和反归一化过程

y = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1)) # 将数据集分为训练集、验证集和测试集 X_train, X_valtest, y_train, y_valtest = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) X_val, X_test, y_val, y_...

pred=scaler.inverse_transform(np.reshape(prediction_copies_array,(len(prediction),2)))[:,0]这个代码什么意思

接着，使用 scaler.inverse_transform 函数对这个二维数组进行反归一化操作，得到一个新的二维数组。最后，使用 [:,0] 获取其中第一列的数值，赋值给变量 pred。 ### 回答2： 这段代码的意思是将一个经过...

数据训练 torch.manual_seed(101) model = CNNnetwork() 设置损失函数 均方差损失 criterion = nn.MSELoss() 设置优化函数、学习率 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 100 # 训练周期 model.train() start_time = time.time() for epoch in range(epochs): for seq, y_train in train_data: # 每次更新参数前都梯度归零和初始化 optimizer.zero_grad() # 注意这里要对样本进行reshape， # 转换成conv1d的input size（batch size, channel, series length） y_pred = model(seq.reshape(1, 1, -1)) loss = criterion(y_pred,y_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch:{epoch+1:2} Loss:{loss.item():10.8f}') print(f'\nDuration:{time.time() - start_time:.0f} seconds') 数据预测 future = 12 选取序列最后12个值进行预测 preds = train_norm[-window_size:].tolist() 设置成eval模式 model.eval() 循环的每一步表示时间序列向后滑动一格 for i in range(future): seq = torch.FloatTensor(preds[-window_size:]) with torch.no_grad(): preds.append(model(seq.reshape(1, 1, -1)).item()) 返归一化还原真实值 true_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(preds[window_size:]).reshape(-1,1)) 对比真实值与预测值 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.grid(True) plt.plot(df['S4248SM144NCEN']) x = np.arange('2018-02-01', '2019-02-01', dtype='datetime64[M]').astype('datetime64[D]') plt.plot(x,true_predictions) plt.show()

然后，通过将序列进行reshape，转换为conv1d的输入尺寸（batch size，channel，series length），并将其传入模型中进行预测。计算预测值与真实值之间的均方差损失，并进行反向传播更新模型的参数。最后打印出每个...

scaler = MinMaxScaler() train_data_scaled = scaler.fit_transform(train_data) X=[] y=[] for i in range(len(train_data_scaled)-max(n_predictions)): X.append(train_data_scaled[i:i+1,1:5]) y.append(train_data_scaled[i:i+1,0:1])基于以上代码帮我编写一个可以多步预测的LSTM模型

predictions = scaler.inverse_transform(predictions) 该模型使用了一个LSTM层和一个全连接层，其中LSTM层的输出被连接到Dense层进行最终预测。训练过程中使用均方误差作为损失函数，Adam优化器进行参数更新。...

test_pred_inv = inverse_transform(test_pred)，报错ValueError: non-broadcastable output operand with shape (426,1) doesn't match the broadcast shape (426,5)，怎么修改

y_pred_inv = scaler.inverse_transform(y_pred) return y_pred_inv.reshape(y_pred_inv.shape[0], 1) 在这个修改中，我们使用reshape函数将y_pred_inv数组的形状更改为（426,1），以便与test_data_Y...

future = ['sin(h)', 'cos(h)', 'month', 'tmwindspeed', 'pressure', 'temperature'] scaler = MinMaxScaler() # 数据归一化，由于sin和cos本来就是-1到1，不用归一化 for col in future: if col not in ['sin(h)', 'cos(h)']: dataset[col] = scaler.fit_transform(dataset[col].values.reshape(-1, 1))使用此代码进行归一化，数据还原时需要reshape还是直接inverse_transform

y_test = scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1, 1)) 3. 对比预测结果和目标值，评估模型的预测效果。 python from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_test, ...

future = ['sin(h)', 'cos(h)', 'month', 'tmwindspeed', 'pressure', 'temperature'] scaler = MinMaxScaler() # 数据归一化，由于sin和cos本来就是-1到1，不用归一化 for col in future: if col not in ['sin(h)', 'cos(h)']: dataset[col] = scaler.fit_transform(dataset[col].values.reshape(-1, 1))对数据进行归一化，后续预测结果如何还原

y_test = scaler.inverse_transform(y_test) 3. 对比预测结果和目标值，评估模型的预测效果。 python from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_test, pred) print("MSE...

python操作resultym.csv数据表（有Date（YYYY/MM）、TotalPrice两列数据），数据表第一行为表头信息，数据表中前27行都有数据，以此为基础，python调用resultym.csv表进行操作：循环调用以resultym.csv为数据集构建的pytorch lstm预测模型（模型实现过程：先读取shuju.csv（共有24条数据，包含Year、Month和TotalPrice三个属性），然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback):将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4，然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数，定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型），该模型能够根据Date值来预测TotalPrice值，然后将第一次预测出的y_test_pred赋值给B26、将第二次预测出的值赋给B27、将第三次预测出的值赋给B28，一直循环直到求出B50的数值。每预测出一个值就在表的最后一行插入一组数据，插入的数据为：Date插入的值按照前面的年月往下延(即按照2023/03、2023/04、2023/05········2025/01的顺序)，TotalPrice插入的值定义为2222222.5。直到求出第50行的数值，脚本停止运行。

X_test, y_test = split_data(data_raw['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1), lookback) # 将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量 X_train = torch.from_numpy(X_train).type(torch.Tensor) X_test = ...

写一个python Flask销售预测系统，系统有一个suanfa.py文件，该文件的作用：先读取shuju.csv（共有24条数据，包含Year、Month和TotalPrice三个属性），然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback):将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4，然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数，定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE，保存模型。有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年份和月份后点击预测按钮系统就开始调用保存好的模型来对所选月份的销售额进行预测，然后将预测结果返回到日期选择框下面的结果返回框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码

pred = scaler.inverse_transform(pred.reshape(-1, 1)) return round(pred[0][0]) app.py python from flask import Flask, render_template, request from suanfa import predict app = Flask(__name_...

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资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
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如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。