from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay,RocCurveDisplay fig = plt.figure(figsize=(10,5)) ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)

时间: 2023-05-20 11:04:30 浏览: 164
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Agile.Metrics.for.Predictability.An.Introduction.098643633

抱歉，这不是一个问题，而是一段 Python 代码。它导入了 sklearn.metrics 库中的 ConfusionMatrixDisplay 和 RocCurveDisplay 类，并创建了一个大小为 (10,5) 的图形窗口，然后添加了一个子图 ax1。如果您有关于这段代码的问题，我可以尝试回答。
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import csv import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime from sklearn.metrics import explained_variance_score from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import classification_report from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 平方绝对误差 import random import pandas as pd import xgboost as xgb #一段 915~1158.3 data = pd.read_csv('Train_data.csv', header=None) GR = data.values[:41, 3:4] LLD = data.values[:41, 4:5] LLS = data.values[:41, 5:6] AC = data.values[:41, 6:7] #训练特征数据 X=np.concatenate((GR,AC,LLS,LLD),axis=1) X[np.isnan(X)] = 0 #训练目标数据 TC = data.values[:41, 1:2] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, TC, test_size=0.4,random_state=1)

接着，将data中的第4列、第5列、第6列和第7列分别存储到GR、LLD、LLS和AC变量中，这些变量将作为训练数据的特征。然后，将这些特征按列连接起来，形成一个特征矩阵X。接着，将X中的缺失值用0进行填充。最后，将data...

from sklearn.model_selection import train_test_split,cross_val_score from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,DecisionTreeRegressor from sklearn.metrics import classification_report # 绘制图形 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 引入回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

from sklearn.metrics import classification_report import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error...

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请在此基础上续写代码块，要求是（1） 读入数据后，选取自变量"sysBP", "diaBP","age","totChol","BMI", "heartRate", "glucose"记为X，因变量"TenYearCHD"记为y，组成新的数据集。¶

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 ...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn. model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn. neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn. metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt from sklearn. metrics import confusion_matrix import seaborn as sns import scikitplot as skplt #加载数据集 iris = load_iris() data = iris['data'] label = iris['target'] #数据集的划分 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,label,test_size=0.3) print(x_train) #模型构建 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) model.fit(x_train,y_train) #模型评估 #(1)精确率，召回率，F1分数，准确率(宏平均和微平均) predict = model. predict(x_test) result = classification_report(y_test,predict) print(result) # (2) 混淆矩阵 confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, predict) print('混淆矩阵:', confusion_matrix) sns.set(font_scale=1) sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, annot_kws={"size", 16}, cmap=plt.cm.Blues) plt.title('Confusion Matrix') plt.ylabel('True label' ) plt.xlabel('Predicted label') plt.savefig('Confusion matrix. pdf') plt.show() #(3)ROC曲线 Y_pred_prob = model. predict_proba(x_test) plt.figure(figsize= (7,7)) ax= plt. subplot() skplt.metrics.plot_roc_curve(y_test,Y_pred_prob,ax= ax) ax.set_xlabel('False Positive Rate', fontsize = 20) ax.set_ylabel('True Positive Rate ',fontsize = 20) ax.set_title('ROC Areas ',fontsize = 20) plt.xlim((0, 1)) plt.ylim((0, 1)) plt.xticks(fontsize = 18) plt.yticks(fontsize = 18) plt.legend(fontsize =18) plt.savefig(' ROC.pdf') plt.show( ) #（4）P_R曲线 from sklearn.metrics import precision_recall_curve precision, recall, _ =precision_recall_curve(y_test) plt.fill_between(recall, precision,color='b') plt.xlabel('Recall') plt.ylabel('Precision') plt.ylim([0.0, 1.0]) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.plot(recall, precision) plt.title("Precision-Recall") plt.show()

这是一段 Python 代码，主要包括从Scikit-learn库中导入了一些数据集、分类器、评估指标和可视化工具的模块。其中load_iris用于加载鸢尾花数据集，train_test_split用于将数据集分为训练集和测试集，classification_...

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() 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

from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns # 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数 corr_pca = np.corrcoef(newX.T) # Heatmap展示相关系数 sns.set(font_scale=1) sns.heatmap(corr_pca, cbar...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix fruits = pd.read_table('fruit_data_with_colors.txt') fruits.head() fruits.shape print(fruits['fruit_name'].unique()) fruits.drop('fruit_label', axis=1).hist(bins=30, figsize=(9,9)) plt.suptitle("Histogram for each numeric input variable") plt.show() feature_names = ['mass', 'width', 'height', 'color_score'] x = fruits[feature_names] y = fruits['fruit_label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0) scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) clf = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) svm = SVC() svm.fit(X_train, y_train) pred = knn.predict(X_test)

你给出的代码是一个简单的机器学习分类问题的示例代码，使用的是Python中的sklearn库。该代码使用了4个输入特征来预测水果的标签，使用了4个分类器：Logistic回归、决策树、K近邻和支持向量机（SVM）。其中，...

帮我改进一下 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() # In[3]: train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82) print(train_x) gnb = GaussianNB() gnb.fit(train_x, train_y) print("训练集得分: %.4lf" % gnb.score(train_x, train_y)) print("测试集得分: %.4lf" % gnb.score(test_x, test_y)) print(gnb.predict(data)) plot_confusion_matrix(gnb, test_x, test_y) plt.show() # In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = gnb.fit(train_x, train_y).predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show()

fig, axes = plt.subplots(8, 5, figsize=(6, 13)) for i, ax in enumerate(axes.flat): y_pred = gnb.predict([data[i]]) ax.imshow(digits.images[i], interpolation='none') ax.set_title("%d---->%d" % ...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix import numpy as np #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=93) print(train_x) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(train_x, train_y) print("KNN训练集得分: %.4lf" % knn.score(train_x, train_y)) print("KNN测试集得分: %.4lf" % knn.score(test_x, test_y)) print(knn.predict(data)) plot_confusion_matrix(knn, test_x, test_y) plt.show() # In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = knn.predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show() 帮我修改一下代码，让测试集结果更准确

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() train_x_scaled = scaler.fit_transform(train_x) test_x_scaled = scaler.transform(test_x) knn = KNeighborsClassifier(n_...

优化这段代码from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix import numpy as np #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() # In[3]: train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82) print(train_x) clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(train_x, train_y) print("svm训练集得分: %.4lf" % clf.score(train_x, train_y)) print("svm测试集得分: %.4lf" % clf.score(test_x, test_y)) print(clf.predict(data)) plot_confusion_matrix(clf, test_x, test_y) plt.show() # In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = clf.predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show()

fig, axes = plt.subplots(8, 5, figsize=(6, 13)) for i, ax in enumerate(axes.flat): y_pred = clf.predict([data[i]]) ax.imshow(digits.images[i], interpolation='none') ax.set_title("%d---->%d" % ...

帮我提高一下下面这段代码svm测试集得分 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix import numpy as np #使绘图支持中文字符 from matplotlib import rcParams rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False In[2]: digits = load_digits() data = digits.data print(data[0]) print(digits.images[0]) print(digits.target[0]) plt.imshow(digits.images[0]) plt.show() In[3]: train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.3, random_state=82) print(train_x) clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(train_x, train_y) print("svm训练集得分: %.4lf" % clf.score(train_x, train_y)) print("svm测试集得分: %.4lf" % clf.score(test_x, test_y)) print(clf.predict(data)) plot_confusion_matrix(clf, test_x, test_y) plt.show() In[5]: ################################################################# fig = plt.figure(figsize=(6,13)) for i in range(40): y_pred = clf.predict([data[i]]) plt.subplot(8,5,i+1) plt.imshow(digits.images[i], interpolation='none') plt.title("%d---->%d"%(digits.target[i],y_pred)) plt.show()

5. 集成学习：考虑使用集成学习方法，如随机森林、梯度提升树等，通过组合多个弱分类器来提高预测性能。 请注意，以上方法可能需要一些调试和实验来找到最佳的组合和配置。还要记得在调整超参数和优化过程中进行...

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X ,y,test_size=0.2,random_state=1)；reg = 0.01 LogRegModel = LogisticRegression(C=1/reg, solver = 'liblinear').fit(X_train, y_train) preds = LogRegModel.predict(X_test) print('accuracy', metrics.accuracy_score(y_test, preds)) print('recall', metrics.recall_score(y_test, preds)) print('precision', metrics.precision_score(y_test, preds)) print('f1-score', metrics.f1_score(y_test, preds))；from sklearn. metrics import classification_report print(classification_report(y_test, preds))；from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline y_scores = LogRegModel.predict_proba(X_test) print(y_scores) # calculate ROC curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1]) # plot ROC curve fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) # Plot the diagonal 50% line plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') # Plot the FPR and TPR achieved by our model plt.plot(fpr, tpr) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.show()

这是一个二分类问题的逻辑回归模型的评估过程，其中使用了 train_test_split 进行数据集的划分，然后使用 LogisticRegression 进行模型的训练，并对测试集进行预测，使用了多个评价指标，如准确率、召回率、精确率、...

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X ,y,test_size=0.2,random_state=1) from sklearn import tree DecTreeModel = tree.DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) preds = DecTreeModel.predict(X_test) print('accuracy', metrics.accuracy_score(y_test, preds)) print('recall', metrics.recall_score(y_test, preds)) print('precision', metrics.precision_score(y_test, preds)) print('f1-score', metrics.f1_score(y_test, preds)) print(classification_report(y_test, preds)) y_scores = DecTreeModel.predict_proba(X_test) from sklearn.metrics import roc_curve from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # calculate ROC curve fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_scores[:,1]) # plot ROC curve fig = plt.figure(figsize=(16, 8)) # Plot the diagonal 50% line plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--') # Plot the FPR and TPR achieved by our model plt.plot(fpr, tpr) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC Curve') plt.show()

这段代码实现了一个基于决策树的分类器，并对其性能进行了评估和可视化分析。首先，使用 train_test_split 函数将数据集分为训练集和测试集，然后使用决策树分类器进行训练，预测测试集上的结果并计算准确率、召回率...

# 拆分训练集 验证集 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3) # 网格调优(预剪枝) 通过自动调优找到最优参数值 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV parameters2={'max_depth':[15,17,20],'min_samples_leaf':[3,4,5],'min_samples_split':[7,9,10]} model2=DecisionTreeClassifier(random_state=42) grid_search=GridSearchCV(model2,parameters2,cv=5) grid_search.fit(x_train,y_train) i=grid_search.best_params_ print(i) # 4.模型训练与拟合 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=15,min_samples_leaf=3,min_samples_split=10) model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict(x_test) # 查看acc分数 from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_pred,y_test) print('Accuracy分数为：'+str(score)) from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support # 计算precision, recall, F1-score, support pre, rec, f1, sup = precision_recall_fscore_support(y_pred, y_test) print("precision:", pre, "\nrecall:", rec, "\nf1-score:", f1, "\nsupport:", sup) features=x.columns importances=model.feature_importances_ df=pd.DataFrame() df['特征名称']=features df['特征重要性']=importances f=df.sort_values('特征重要性',ascending=False) print(f) import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import numpy as np sj = np.linspace(0.5, len(df['特征重要性']), len(df['特征重要性'])) plt.figure(figsize=(11, 8)) plt.bar(x=sj, height=df['特征重要性'], width=0.5, color='r') plt.xticks(rotation=340) xb = df['特征名称'] plt.xticks(sj, xb) plt.title('特征重要性柱图') plt.show() # 混淆矩阵 from sklearn import metrics metrics.plot_confusion_matrix(model, x_test, y_test) plt.show()

这段代码是关于决策树分类器的模型训练和评估的，其中包括数据集的拆分、网格搜索调优、模型训练与拟合、模型评估和...5. 最后，使用混淆矩阵函数 metrics.plot_confusion_matrix 绘制混淆矩阵，评估模型的分类效果。

from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer import numpy as np import pandas as pd # 准备数据 data = load_breast_cancer() # df=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names) # df['target']=data.target # print(df.head()) X = data.data y = data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = rfc.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy:{accuracy:.3f}") # 解释模型结果 def explain_sample(x, model, feature_names): explainer = LimeTabularExplainer(X_train, feature_names=feature_names, class_names=data.target_names) exp = explainer.explain_instance(x, model.predict_proba, num_features=len(feature_names)) return exp # 随机选择一个测试样本并解释 idx = np.random.randint(len(X_test)) x=X_test[idx] exp=explain_sample(x,rfc,data.feature_names) fig=exp.as_pyplot_figure() print(f"Sample index:{idx}") fig.show()优化一下这段代码，让可视化图片不要一闪而过

from sklearn.metrics import accuracy_score from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 data = load_...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入需要的模块 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from sklearn.metrics import confusion_matrix from itertools import cycle # from scipy import interp from sklearn.metrics import roc_curve, auc data = pd.read_csv('newdate.csv') print(data.head()) print(data.info()) print(data[data['Label'].isnull()]) data = data.dropna() print(data.info()) data['Label'] = data['Label'].map(int) print(data.info()) # 数据归一化 def normalization(data): _range = np.max(data) - np.min(data) return (data - np.min(data)) / _range data['铁水温度'] = normalization(data['铁水温度']) data['透气性指数'] = normalization(data['透气性指数']) print(data) # 相关性分析 plt.figure(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(data=data.corr(), annot=True, cmap='Accent', vmax=1, vmin=-1) plt.show() df = pd.DataFrame(data.groupby(['Label'])['铁水温度'].count()) df.columns = ['num'] df.reset_index(inplace=True) print(df)解释每一行代码

26. plt.figure(figsize=(10, 10)): 创建一个大小为10x10的新图形。 27. sns.heatmap(data=data.corr(), annot=True, cmap='Accent', vmax=1, vmin=-1): 绘制data中各列之间的相关性热图。 28. plt.show(): ...

优化import scipy.fftpack as fp from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray, gray2rgb import matplotlib.pyplot as plt from skimage.draw import rectangle_perimeter import numpy as np import cv2 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # noqa: F401 unused import from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio, structural_similarity from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter from scipy.fftpack import dct, idct import cv2 as cv def dct2(a): return dct(dct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') def idct2(a): return idct(idct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') im = rgb2gray(imread('2.jpg')) imF = dct2(im) im1 = idct2(imF) print(np.allclose(im, im1)) plt.figure(figsize=(10,5)) plt.gray() # 绘制第一个子图 plt.subplot(121), plt.imshow(im), plt.axis('off'), plt.title('original image', size=10) # 显示第一个子图 plt.show() # 绘制第二个子图 plt.subplot(122), plt.imshow(im1), plt.axis('off'), plt.title('reconstructed image (DCT+IDCT)', size=10) ，使能控制压缩率

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow(im, cmap=plt.cm.gray) ax[0].set_title('Original image') ax[1].imshow(im2, cmap=plt.cm.gray) ax[1].set_title...
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实现度量接口：Test_add_int_lit16项目分析

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如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能，并确保与Linux内核的兼容性，首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接，保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接：[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括： 1. 在Vivado中设计硬件电路，配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚，同时确保USB时钟的正确配置。
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Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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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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【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自
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如何在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，并使用Vue.js与ElementUI进行界面开发？

要在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，首先需要了解Springboot、WebRTC、Vue.js以及ElementUI的基本概念和用途。Springboot作为后端框架，负责处理业务逻辑和提供API接口；WebRTC技术则用于实现浏览器端的实时视频和音频通信；Vue.js作为一个轻量级的前端框架，用于构建用户界面；ElementUI提供了丰富的UI组件，可加速前端开发过程。 参考资源链接：[多人视频会议前端项目：Springboot与WebRTC的结合](https://wenku.csdn.net/doc/6jkpejn9x3?spm=1055.2569.3001
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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。
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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