继续对Echarts的属性进行探索，关于如何修改Echarts的x和y轴坐标颜色的问题，继续看，主要修改代码的地方： /*改变xy轴颜色*/ axisLine:...} }, 写一个实例的代码如下： <!...type: 'category', boundaryGap: false, /*改变x轴颜色...yAxis: { splitLine: { show: false }, /*改变y轴颜色..."3", "4", "5"] }] }); 如图所示，已经将xy轴的颜色改变成为红色
2024-02-28：用go语言，有一个由x轴和y轴组成的坐标系， "y下"和"y上"表示一条无限延伸的道路，"y下"表示这个道路的下限，"y上"表示这个道路的上限， 给定一批长方形，每一个长方形有(x1...像素点是水平或竖直方向连接的。 给你两个整数 x 和 y 表示某一个黑色像素的位置。 请你找出包含全部黑色像素的最小矩形（与坐标轴对齐），并返回该矩形的面积。...灵捷3.5 大体步骤如下： 1.定义一个辅助函数minArea(image [][]byte, x int, y int) int，用于计算包含全部黑色像素的最小矩形的面积。...7.在minArea函数中，调用辅助函数获取左边界、右边界、上边界和下边界，并计算矩形的面积（(right - left + 1) * (down - up + 1)）。...8.在main函数中，定义一个示例图片image和给定的点(x, y)，调用minArea函数并将结果打印出来。
昨天文章发出去才发现少了部分代码遗漏了，今天补上 经常有读者咨询fig文件里面的x和y轴的数据如何提取，故分享总结一下这个基础方法，在一些场景下面，对方不会把源代码提供，只会提供一个figure来做交互和结果查看...figure plot(x,y) saveas(gcf,'y.fig'); fig文件作为Matlab中的图形文件，其实原始数据是会存储在figure对象中的，那么通过get函数获取figure对象中相应的数据属性...获取fig文件原始数据的思路是：先找出figure对象的所有axes子对象，再找出每个坐标轴的所有line子对象，最后获取每条line的XData、YData、ZData属性，得到原始数据。...3、针对特殊情况的处理 3.1 subplot的figure x = 0:0.1:10; y = sin(x); y2 = cos(x) figure subplot(211) plot(x,y) subplot...，同时做好数据的对应，对应哪个subplot 3.2 三维图 %% clear clc close all x = 0:0.1:10; y = sin(x); y2 = cos(x) figure
和Python的列表序列不同，通过下标范围获取的新的数组是原始数组的一个视图。...nancumsum(a[, axis, dtype, out]) 返回给定轴上的数组元素的累积和。diff(a[, n, axis]) 计算沿给定轴的第n个离散差。...4）平均数和差异 median(a[, axis, out, overwrite_input, keepdims]) 沿指定轴计算中值。...std(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims]) 计算沿指定轴的标准偏差。...nanstd(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims]) 计算指定轴上的标准偏差，而忽略NAS。
方法 fit(X[, y, sample_weight]) 计算平均值和标准差，用于以后的定标。 fit_transform(X[, y]) 适应数据，然后转换它。...partial_fit(X[, y, sample_weight]) 在线计算X轴上的平均值和标准差，以便以后缩放。 set_params(**params) 设置此估计器的参数。...它将在新调用时重置为fit，但会在partial_fit 调用中递增 方法 fit(X[, y]) 计算用于以后缩放的最小值和最大值。...partial_fit(X[, y]) 在线计算X上的最小值和最大值，以便以后缩放。 set_params(**params) 设置此估计器的参数。...方法 fit(X[, y]) 计算用于缩放的中位数和分位数。 fit_transform(X[, y]) 适应数据，然后转换它。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。
一般来说，我们开发人员是通过使用笛卡尔坐标系确定物体的具体位置，笛卡尔坐标系由一个水平轴x和一个垂直轴y组成，每个点都可以写成类似(x,y)，其中x和y分别为该点在x轴和y轴上的坐标值。...坐标系的原点(0，0)是量轴相交的地方。从原点出发，向右是x轴的正方向，向左是x轴的负方向；同样，y轴的正方向向上，y轴的负方向向下。...伸出你的右手，弯曲你的无名指和小拇指，让大拇指指向右方（X轴的正方向），并且让食指指向上方（Y轴的正方向），那你会发现中指指向屏幕的外部（Z轴的正方向）。...如果用左手做同样的事情，让左大拇指指向右方（X轴的正方向），食指向上（Y轴的正方向），那么你的中指指向屏幕的内部（左手系统中Z轴的正方向）。...，得出-4y=-4，然后得出y=1 3、然后把y=1，带入任意一方程进行求解，得出x=1，因此方程组求解就是(1,1) 04 网页上绘制直线和箭头 了解了点和直线的基础知识后，我们开始在电脑上进行实践，
一般来说，我们开发人员是通过使用笛卡尔坐标系确定物体的具体位置，笛卡尔坐标系由一个水平轴x和一个垂直轴y组成，每个点都可以写成类似(x,y)，其中x和y分别为该点在x轴和y轴上的坐标值。...坐标系的原点(0，0)是量轴相交的地方。从原点出发，向右是x轴的正方向，向左是x轴的负方向；同样，y轴的正方向向上，y轴的负方向向下。...伸出你的右手，弯曲你的无名指和小拇指，让大拇指指向右方（X轴的正方向），并且让食指指向上方（Y轴的正方向），那你会发现中指指向屏幕的外部（Z轴的正方向）。...如果用左手做同样的事情，让左大拇指指向右方（X轴的正方向），食指向上（Y轴的正方向），那么你的中指指向屏幕的内部（左手系统中Z轴的正方向）。...-4，然后得出y=1 3、然后把y=1，带入任意一方程进行求解，得出x=1，因此方程组求解就是(1,1) 网页上绘制直线和箭头 了解了点和直线的基础知识后，我们开始在电脑上进行实践，这里需要用到html5
.): 返回元素方向上不小于x的最小整数。confusion_matrix(...): 根据预测和标签计算混淆矩阵。conj(...): 返回复数的复共轭。cos(...): 计算cosx元素。....): 计算张量x沿轴的累积积。cumsum(...): 沿着轴计算张量x的累积和。digamma(...): 计算导数绝对值的对数divide(...): 计算Python风格的x除以y的除法。...maximum(...): 返回x和y的最大值(即x > y ?x: y)元素方面。minimum(...): 返回x和y的最小值(即x y ?x: y)元素方面。....): 计算x和y的乘积，如果y是0，即使x是NaN或无穷大，返回0。negative(...): 计算数值负值元素。nextafter(...): 返回元素方向上x1的下一个可表示值。....): 计算元素跨张量维数的乘积。 (deprecated arguments)reduce_std(...): 计算元素跨张量维数的标准偏差。
显示默认视图方向，沿负z轴朝向，沿y轴向上方向。 欧拉角 、 和 表示航向、俯仰和滚转应围绕各自的轴旋转的顺序和程度。...重要的是要注意，欧拉角的一些表示将z轴作为初始向上方向。这种差异纯粹是一种符号变化，尽管可能会令人困惑。在计算机图形学中，在如何看待世界以及如何形成内容方面存在分歧：y-up或z-up。...与媒体相关的建模系统通常将y方向视为世界坐标中的向上，这与我们在计算机图形中始终描述相机屏幕向上方向的方式相匹配。...在这个方向上，相机没有y分量，而是认为-z在世界空间中是向上的，但根据定义，“y是向上”在视图空间中仍然是正确的。 虽然对于小角度变化或观察者定向很有用，但欧拉角还有一些其他严重的限制。...然后我们将此基与标准基对齐，以便 与x轴对齐。在这个标准基中进行绕x轴的旋转，最后我们变换回原来的坐标基。 为了计算 ，我们需要找到两个与 和彼此正交的轴。
图 6：四种不同特征嵌入（度量学习）网络的平均奇异值。X 和 Y 轴表示小批量大小 b 和 CUB-200 测试拆分的特征嵌入的 s_μ。...该概念旨在激活特征嵌入矩阵 E 中的每个维度。VICReg 计算小批量 E 的标准偏差 (std)，如图 7 所示。这会生成一个具有 d 维度的向量，每个维度 表示单个维度的激活。...由于嵌入未归一化，VICReg 无法对标准偏差项的范围或界限做出任何假设。VICReg 有两个超参数：与 SVMax 一样的 λ（图 3）和 γ。...两篇论文都来自具有不同计算能力的不同组织。因此，SVMax 评估是比较原始的，而 VICReg 是相对较新的。...图 9：斯坦福 CARS196 的定量评估。X 和 Y 轴分别表示学习率 lr 和 recall@1 性能。 总结 SVMax 和 VICReg 都是很好的论文。
维度诅咒 当使用Y作为目标变量构建模型时，该模型将两个变量用作预测变量x 1 和x 2并将其表示为： Y = f（X 1，X 2） 在这种情况下，模型f预测自变量x 1 和x 2与因变量Y之间的关系。...所有算法都假定这些使数学二维空间与目标变量一起构成的参数彼此独立，即x 1 和x 2互不影响 。Y分别强烈依赖于X 1 和X 2。 实际上，经常违反X 1 和X 2彼此独立的假设。...当x i大于平均值时，则以标准偏差或换句话说，此计算出的距离为标准值，即当xis小于x-bar时，Z分数将为正，而Z分数将为负。...在原始二维空间中，数据如下所示，其中x 1 -bar和x 2 -bar是各自的平均值，并且在x 1和x 2之间具有协方差。 当我们标准化数据点时，会发生的是中心值变成维度，并且数据分散在其周围。...在将x i s转换为Z分数时，x i值从原始空间转移到新空间，在该空间中数据居中，所有轴分别为x 1 bar， x 2 bar，x 3 bar和以此类推。 ?
Y2：13.2，13.5，14.4，13.8，13.9，13.2，… 这时如果将两组数据的X值放在一列里，则Y1和Y2会出现不连续的情况，绘出的曲线发生间断。...添加误差棒 (1)计算标准偏差，将所有数据输入Excel, 分别计算每组数据的平均值 (2)将所有数据输入Excel，用公式“stdev”计算每组数据的标准偏差 (3)将X轴数据，平均值，标准偏差输入origin...，然后选中标准偏差所在列–colomn–setas Y error , 然后选中所有数据–plot–specialline/symbol–Y error 注：在Origin中计算平均值和标准差的方法，右键单击选中需要统计的数据列...add function 和add column)，最后单击OK，新计算出的数据出现在先前选中的数据列中。...附：内置函数 abs : 绝对值 acos : x 的反余弦 angle(x,y) : 点(0,0)和点(x,y)的连线与 x 轴之间的夹角 asin : x 的反正弦 atan : x 的反正切 J0
这其实就是找新的正交基的过程，计算原始数据在这些正交基上投影的方差，方差越大，就说明在对应正交基上包含了更多的信息量。...PCA的全部工作简单点说，就是对原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，第一个轴是使得方差最大的，第二个轴是在与第一个轴正交的平面中使得方差最大的，第三个轴是在与第1、2个轴正交的平面中方差最大的，这样假设在...因此，关键点就在于：如何找到新的投影方向使得原始数据的“信息量”损失最少？ 样本的“信息量”指的是样本在特征方向上投影的方差。方差越大，则样本在该特征上的差异就越大，因此该特征就越重要。...在分类问题里，样本的方差越大，越容易将不同类别的样本区分开。 ? 如上图中共有3个类别的数据，很显然，方差越大，越容易分开不同类别的点。样本在X轴上的投影方差较大，在Y轴的投影方差较小。...协方差矩阵就是计算多个协方差，变量两两之间计算协方差，因为协方差具有"对称性"，即\(cov(x, y) = cov(y, x)\)，所以对于一个\(n\)维的数据集的协方差矩阵，需要计算\(\frac
值必须在 0 到 1 之间（包括 0 和 1）。 axis{int，int 元组，None}，可选 计算分位数的轴或轴。默认是沿数组的扁平版本计算分位数。...值必须在 0 和 1 之间（包括 0 和 1）。 轴{int, int 的 tuple, None}, 可选参数 计算分位数的轴或轴。默认值是在数组的扁平化版本上计算分位数。...该函数计算的标准偏差是估计方差的平方根，因此即使使用 ddof=1，它也不会是标准偏差的无偏估计。 请注意，对于复数，std 在平方之前取绝对值，因此结果总是实数且非负。...ddof=0提供了正态分布变量方差的最大似然估计。此函数计算的标准差是估计方差的平方根，所以即使ddof=1，它也不会是标准偏差的无偏估计。...此外，注意x和y是如何结合在一起的： >>> x = [-2.1, -1, 4.3] >>> y = [3, 1.1, 0.12] >>> X = np.stack((x, y), axis=0)
表 4：使用 MNIST 和医疗多模态数据集中的原始和径向变换图像训练的 AlexNet 和 GoogLeNet 模型的收敛行为。...术语「RT」是指径向变换图像，术语「Original」是指用很少的原始图像训练的模型。x 轴表示训练迭代，左 y 轴表示训练时的模型损失，右 y 轴表示使用验证数据集训练时的模型准确度。 ?...表 1：通过原始和径向变换的多模态医疗图像训练的 AlexNet 和 GoogLeNet 的准确度（「Acc.」in %）和置信度（「Conf.」in %）值。...「Abd」是指腹部 MRI，「Std」是标准偏差。黑体部分是最佳结果。 ?...表 2 ：通过原始和径向变换的 MNIST 图像训练的 AlexNet 和 GoogLeNet 的准确度（「Acc.」in %）和置信度（「Conf.」in %）值。「Std」是标准偏差。
在开机状态下更换电池后，DS0306、DS0307号报警消失，但DS0300号报警依然存在，说明机床参考点已经丢失，需重新设定。 二、机床回零方式的判断 设置参考点前，需判断机床的回零方式。...常见的回零方式有挡块式和无挡块式两种。按系统键【SYSTEM】，搜索1005号参数：当#1号参数(参数名称为DLZ)为0时，该机床为有挡块回零方式；#1号参数为1时，该机床为无挡块回零方式。...X、Y轴参考点的设置 （1）选择合适的参考点位置 在主轴上装一把较细的刀具，切换到手轮模式，选择X轴，正向摇动手轮旋钮，使工作台向左移动，待刀具中心接近工作台右边缘位置时，改用最小手轮倍率，使工作台以缓慢的速度触到床身...Y轴参考点的设置过程和X轴完全一致，设置时可以借鉴。 3....Z轴参考点的设置 无刀库的数控铣床，需移动主轴向上（即正方向）移动，待主轴和立柱顶端发生轻微触碰时，机床报警“SV0410（Z）停止时误差太大”。
2、理论依据（参考自网络） （1）如果芯片水平静置，X、Y方向的重力分量为0g，而Z轴方向的重力分量为g。如下图所示，X=0,Y=0, Z=g。...（2）如果各边与水平方向有一些夹角，如下图所示： X轴方向的加速度大小为Ax，其与水平线的夹角为α1，与重力加速度的夹角α； Y轴方向的加速度为Ay，与水平线的加速度为 β1，与重力加速度g的夹角为β；...它们的关系为： α = 90度- α1, β = 90度- β1, γ = 90度- γ1; 那么g在各轴方向上的分量为： Ax = gcosα, Ay = gcosβ, Az = gcosγ; 通过计算得到...其中 α1 、β1 、γ1分别是X、Y、Z轴和水平线的角速度值即弧度值(并不是我们所说的角度值)，Ax 、Ay、Az是三个轴上的加速度值。...在本文的应用中，通过计算z轴的角度，判断物体的倾斜度，如果要更精确的姿态计算，可以加入x，y的角度。
p=9839 ---- 总览 在监督学习中，我们通常可以访问n个 观测值的p个 特征 集 ，并 在相同观测值上测得的 Y。 无监督学习是一组没有相关的变量 Y的方法。...主成分分析 当出现大量相关变量时，主要成分使我们能够将集合概括为较少数量的代表变量，这些变量 共同解释了原始集合中的大多数可变性。...为此，我们可以计算 每个主成分解释的方差的 比例（PVE）。通常最好将其解释为累积图，以便我们可以可视化每个成分的PVE和所解释的总方差。...首先查看轴，轴上的PC1 x 和轴上的 PC2 y。箭头显示了它们如何在两个维度上移动。黑色状态显示每个状态在PC方向上如何变化。例如，加利福尼亚州既有高犯罪率，又是城市人口最多的国家之一。...该 $sdev 属性输出每个组件的标准偏差。
如果你再仔细想想，能不能把x,y,z坐标系旋转一下，使数据所在平面与x,y平面重合？这就对了！如果把旋转后的坐标系记为x’,y’,z’，那么这组数据的表示只用x’和y’两个维度表示即可！...课堂上老师谈到的特征选择的问题，其实就是要剔除的特征主要是和类标签无关的特征。而这里的特征很多是和类标签有关的，但里面存在噪声或者冗余。...对角线上分别是x和y的方差，非对角线上是协方差。...如果ｘ和ｙ是统计独立的，那么二者之间的协方差就是０；但是协方差是０，并不能说明ｘ和ｙ是独立的。协方差绝对值越大，两者对彼此的影响越大，反之越小。...u1方向上的投影的绝对值之和最大（也可以说方差最大），计算投影的方法上面已经阐述，就是将x与u1做内积，由于只需要求u1的方向，所以设u1也是单位向量。
以下是原始数据 x y 1 1 2 3 4 3 3 2 5 5 属性x是输入变量，y是我们试图预测的输出变量。如果我们得到足够多的数据，我们只通过x值，就能预测得到y值。 下面是x对y的简单散点图。...我们来计算我们的x和y变量的平均值： mean(x) = 3 mean(y) = 2.8 现在我们需要从平均值中计算每个变量的误差。...我们所要做的就是将每个x的误差与每个y的误差相乘，并计算这些乘积的和。...B1的计算可以重写为： B1 = corr（x，y）* stdev（y）/ stdev（x） 其中corr（x）是x和y之间的相关性，stdev（）是一个变量的标准偏差的计算。。...您可以在电子表格中使用函数PEARSON（）计算x和y的相关性为0.852（高度相关）和STDEV（）函数计算x的标准偏差为1.5811，y的标准偏差为1.4832。
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