具有给定密度的Python随机值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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具有张量流的混合密度网络

在这篇文章中，我尝试使用TensorFlow来实现经典的混合密度网络（Bishop '94）模型。在之前的博客文章中，我已经实现了MDN 。...我们需要的是一个能够预测每个输入的不同输出值范围的模型。在下一节中，我们实现一个混合密度网络（MDN）来完成这个任务。...混合密度网络由Christopher Bishop在90年代开发的混合密度网络（MDNs）试图解决这个问题。该方法倾向于让网络预测一个单个的输出值，网络将预测出输出内容的整个概率分布。...Bishop的MDN实现将预测被称为混合高斯分布的一类概率分布，其中输出值被建模为许多高斯随机值的总和，每个高斯随机值都具有不同的均值和标准差。...请注意，在实际的softmax代码中，最大值将除以分子和分母，以避免exp操作的失败。

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Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制

plotnine 绘制插值结果 geopandas 绘制空间地图及裁剪操作在上期推文中Python-geopandas 中国地图绘制中，我们使用了geopandas实现了中国地图的绘制，也相应分享了绘图数据...scipy.stats.gaussian_kde()函数进行核密度估计计算在系列插值之前，我们先绘制核密度估计的插值图，在Python中物品们可以借用scipy.stats.gaussian_kde(...)实现空间核密度插值计算，大家也可参考scipy官网关于gaussian_kde() 的用法：高斯核密度估计参考官网。...np.vstack() 按垂直方向（行顺序）堆叠数组构成一个新的数组,堆叠的数组需要具有相同的维度接下来，我们将结果转换形状即可： #reshape Density_re = np.reshape(Density.T...总结作为第一篇插值文章，介绍的可能有些啰嗦，后续其他插值的方法我们将更为精简，希望大家可以好好看看本篇文章，下期推文使用Basemap(虽然停止维护，但还有好多优秀功能可以使用，也有对应不同 python

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Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制

上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果，并提供了一个简单高效的裁剪方法，具体内容点击链接：Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制...Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。...我们可以看出，Density_re 数据为gaussian_kde()处理后并经过reshape操作的核密度估计插值网格数据，接下来，我们就使用Basemap包对该空间插值数据进行可视化展示，我们直接给出绘制代码...使用Polygon()方法将其转换成面数据（较重要的一步）这里我们查看下之前处理好的df_grid 插值网格面数据，如下（部分）： ?...总结本期推文我们使用了Basemap绘制了空间插值的可视化效果，虽然这个包停止了维护，但其较为好用的绘图函数还是可以使用的，也别担心安装问题，还是提供不同版本的whl文件进行安装的。

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计算给定多项式在给定点X处的值

pow(float x, float y); ，而在VC6.0中原型为double pow( double x, double y ); 头文件：math.h/cmath(C++中) 功能：计算x的y...返回值：x不能为负数且y为小数，或者x为0且y小于等于0，返回幂指数的结果。返回类型：double型，int，float会给与警告！

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php数组中模糊查询给定的值

第一种:查询给定的值索引不变 /** * 在数组中模糊搜索给定的值 * @param $data * @param $keyword * @return array */ function...== false ){ $arr[$key] = $values; } } return $arr; } 第二种:查询给定的重新生成索引 /**...* 在数组中模糊搜索给定的值 * @param $data * @param $keyword * @return array */ function searchArr($data,$keyword

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jQuery 隐藏具有指定class属性值的元素

div class="antzone"> 点击按钮可以隐藏class属性值为..."antzone"的元素。

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geotools获取给定点的DEM高程值

概述本文讲述结合geotools实现获取给定点的DEM（tif格式）高程值。需求描述 1、在web端绘制一条曲线； 2、获取各节点处的高程值； 3、根据高程值绘制高程堆积图。...实现思路及代码 1、绘制曲线，将绘制的结果传给后台 var draw = new ol.interaction.Draw({ source: source...(result) { console.info(result); }) }); 2、后台解析数据并获取点的高程数据...2、展示用echart实现的。

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可视化概率密度函数及分布的随机样本

使用 Old Faithful 间歇喷泉数据创建的数据分布，可视化概率密度函数以及来自于分布的随机样本代码：

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Python绘制可以表示密度的散点图

本文介绍基于Python语言的matplotlib模块，对Excel表格文件中的指定数据，加以密度散点图绘制的方法。首先，明确一下本文的需求。 ...接下来，使用np.vstack()将x和y垂直堆叠为一个二维数组xy，并使用scipy.stats.gaussian_kde()计算二维数据的核密度估计值，并将其存储在z中；使用z.argsort()对...此外，使用plt.xlabel()和plt.ylabel()添加x轴和y轴的标签，使用plt.savefig()将图形保存为指定路径的图片文件，设置dpi值为400。...可以看到，我们已经绘制得到了指定数据之间的密度散点图。...当然，我这里所选色带，将密度较低的区域标记为红色系，密度较高的区域标记为了蓝色系，可能和一般情况下大家常用的色系相反——我是一开始选错了，后面也没有修改，这里大家理解即可；如果需要修改这个色系，大家修改上述代码中的

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基于随机森林方法的缺失值填充

本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果 ?...有些时候会直接将含有缺失值的样本删除drop 但是有的时候，利用0值、中值、其他常用值或者随机森林填充缺失值效果更好 sklearn中使用sklearn.impute.SimpleImputer类填充缺失值...填充缺失值先让原始数据中产生缺失值，然后采用3种不同的方式来填充缺失值均值填充 0值填充随机森林方式填充波士顿房价数据各种包和库 import numpy as np import pandas...="constant", fill_value=0) # 用0进行填充 X_missing_0 = imp_0.fit_transform(X_missing) 随机森林填充如何填充假设一个具有...，被选出来要填充的特征的非空值对应的记录 Xtest = df_0[ytest.index, :] # 空值对应的记录 # 随机森林填充缺失值 rfc = RandomForestRegressor

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具有给定数值的最小字符串（贪心）

题目小写字符的数值是它在字母表中的位置（从 1 开始），因此 a 的数值为 1 ，b 的数值为 2 ，c 的数值为 3 ，以此类推。...字符串由若干小写字符组成，字符串的数值为各字符的数值之和。例如，字符串 “abe” 的数值等于 1 + 2 + 5 = 8 。给你两个整数 n 和 k 。...返回长度等于 n 且数值等于 k 的字典序最小的字符串。...= y[i] 的第一个位置，且 x[i] 在字母表中的位置比 y[i] 靠前。...示例 1：输入：n = 3, k = 27 输出："aay" 解释：字符串的数值为 1 + 1 + 25 = 27，它是数值满足要求且长度等于 3 字典序最小的字符串。

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删除给定值的叶子节点（递归）

题目给你一棵以 root 为根的二叉树和一个整数 target ，请你删除所有值为 target 的叶子节点。...注意，一旦删除值为 target 的叶子节点，它的父节点就可能变成叶子节点；如果新叶子节点的值恰好也是 target ，那么这个节点也应该被删除。...每一个节点值的范围是 [1, 1000] 。

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算法--二分查找--查找给定条件的值

1.数据有序且无重复，查找给定值 /** * @description: 数据有序(小到大)且无重复，查找给定值 * @author: michael ming * @date: 2019/4/...,N,num) << endl; } 2.数据有序且有重复，查找第1个给定的值 /** * @description: 查找第一个等于给定值的元素 * @author: michael ming...) << endl; } 3.查找最后一个值等于给定值的元素 /** * @description: 查找最后一个值等于给定值的元素 * @author: michael ming * @date...(arr,N,num) << endl; } 4.查找第一个大于等于给定值的元素 /** * @description: 查找第一个大于等于给定值的元素 * @author: michael ming...) << endl; } 5.查找最后一个小于等于给定值的元素 /** * @description: 查找最后一个小于等于给定值的元素 * @author: michael ming * @date

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React技巧之设置具有默认值的可选props

bobbyhadz.com/blog/react-optional-props-typescript[1] 作者：Borislav Hadzhiev[2] 正文从这开始~ 总览在React TypeScript中设置具有默认值的可选...这意味着不管有没有提供这两个属性，组件都是可使用的。如果可选prop的值没有指定，会默认设置为undefined。没有为prop指定值，和设置值为undefined的效果是相同的。...我们还在Employee组件的定义中为name和age参数设置了默认值。...属性的默认值为Alice，所以如果不提供name prop，它将被赋值为Alice。...我们为Employee组件的所有props设置了默认值，所以如果有任何props被省略了，就会使用默认值。

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React技巧之具有空对象初始值的useState

react-typescript-usestate-empty-object[1] 作者：Borislav Hadzhiev[2] 正文从这开始~ 类型声明useState 要在React中用一个空对象的初始值来类型声明...state变量将被类型化为一个具有动态属性和值的对象。...，当我们不清楚一个类型的所有属性名称和值的时候，就可以使用索引签名。...示例中的索引签名意味着，当一个对象的索引是string时，将返回类型为any的值。当你事先不知道对象的所有属性时，你可以使用这种方法。你可以尝试用一个索引签名来覆盖一个特定属性的类型。...可选属性既可以拥有undefined值，也可以拥有指定的类型。这就是为什么我们仍然能够将state对象初始化为空对象。

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Python python的随机模块--random

python的随机模块–random random.random 模块名称.模块中的函数 random.uniform random.randint random.choice random.sample...random.randrange random.random 随机返回0~1之间的浮点数 random.uniform 产生一个a,b区间的随机浮点数 random.randint 产生一个a, b区间的随机整数...random.choice 返回对象中的一个随机元素 random.sample 随机返回对象中指定的元素 # 即个数 random.randrange 获取区间内的一个随机数 random.randrange

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python中的密度图与柱状图

以下密度图与柱状图都是用Seaborn实现完成。...kedeplot实现密度图： sns.set_style("whitegrid") sns.kdeplot(train_data[train_data['Survived']==1]['Age'],...blue' ) plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Density') plt.title('Age') plt.show() sns.set_style: 设置主题，类似于R中的theme_set...=train_data, hue='Survived') plt.title(var) plt.legend(loc="upper right") plt.show() plt.title : 设置图的名字...plt.legend(loc=) : 设置legend的位置。 ? countplot可以直接实现分组，方便快捷。

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实践|随机森林中缺失值的处理方法

特别是，不需要以任何方式插补、删除或预测缺失值，而是可以像完全观察到的数据一样运行预测。我将快速解释该方法本身是如何工作的，然后提供一个示例以及此处解释的分布式随机森林 (DRF)。...因此X_1丢失的概率取决于X_2，这就是所谓的“随机丢失”。这已经是一个复杂的情况，通过查看缺失值的模式可以获得信息。也就是说，缺失不是“随机完全缺失（MCAR）”，因为X_1的缺失取决于X_2的值。...这反过来意味着我们得出的 X_2 的分布是不同的，取决于 X_1 是否缺失。这尤其意味着删除具有缺失值的行可能会严重影响分析。...我们现在修复 x 并估计给定 X=x 的条件期望和方差，与上一篇文章中完全相同。...由于真相被给出为 NA 的估计甚至稍微更准确（当然这可能只是随机性）。同样，（方差）估计量的方差估计随着缺失值的增加而增加，从 0.15（无缺失值）增加到 0.23。

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Python的那些随机操作

前言在实际工作中，我们难免会用到随机操作。例如年会抽奖，随机选择中奖用户；爬虫时，随机选择 user-agent 等。今天我们就一起来看看那些 Python 中的随机操作。.../python.exe test.py -40 PS C:\Users\xxx\Desktop\study> & D:/Python37/python.exe test.py 56 以上，你会发现生成的随机数都是在...random random 会生成 0 到 1 之间的随机数，类型是 float。...test.py ['shanghai', 'beijing', 'xian'] 注：shuffle 方法没有返回值，直接作用在原对象上。...写在最后关于 seed 方法，它实际上是 random.Random 类实例化时的构造方法，作用是在每个选择前重新播种，以获取可重复的随机数流。

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python随机函数的应用

1、random.random()用于生成一个0到1的随机浮点数 2、random.uniform()用于生成一个指定范围内的随机浮点数 3、random.randint()用于生成一个指定范围内的整数...4、random.choice()会从给定的序列中随机抽取一个元素来输出，支持各种序列类型 5、random.shuffle()可以打乱一个序列

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