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使用Keras画神经网络准确性图教程

1.在搭建网络开始,会调用到 keras.models的Sequential()方法,返回一个model参数表示模型 2.model参数里面有个fit()方法,用于把训练集传进网络。...fit()返回一个参数,该参数包含训练集和验证集的准确性acc和错误值loss,用这些数据画成图表即可。...,以训练集准确性为纵坐标 plt.plot(epochs,val_acc,'b',label='Vaildation acc') #以epochs为横坐标,以验证集准确性为纵坐标 plt.legend(..., y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) x_test = x_test.reshape...,以训练集准确性为纵坐标 plt.plot(epochs,val_acc,'b',label='Vaildation acc') #以epochs为横坐标,以验证集准确性为纵坐标 plt.legend(

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Excel实战技巧107:识别工作簿中所有图表的详细信息

本文主要讲解如何使用VBA识别图表的详细信息并将结果呈现给用户,所编写的程序需要报告图表的下列特征: 图表所在的工作表 图表对象的名称 不同数据系列列表 每个数据系列的公式 每个项目的坐标轴公式 任何可能应用于像气泡图等的...X/Y/Z坐标轴公式 如果手动来确认,对于包含很多图表的工作簿来说,其工作量是非常大的,因此使用VBA能够极大地提高效率。...要实现上述结果,可以按下面的步骤: 定义目标/输出文件,保存目标详细信息 确定系列细节并循环提取它们 从公式中提取出相关名称/y轴/x轴/气泡大小并清理 首先,我们需要定义包含图表的文件,以及我们想要存储结果的位置...在程序中,我们需要运行几个循环: 需要遍历每个工作表(变量:“sh”) 需要查找每个工作表中的每个图表(变量:“ch”) 需要查找每个工作表中每个图表的每个数据系列的详细信息(变量:“srs”) 因此,...然后,我们也可以对坐标轴项重复这些步骤: Y轴:=IFERROR(MID(D7,FIND(",",D7,FIND("(",D7)+1)+1,FIND(",",D7,FIND(",",D7,FIND("(

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origin怎么做多组柱状图_origin怎么对比两组数据

数据点的横坐标不是等间距的曲线绘制 用实验数据作图,会遇到数据点的横坐标不是等间距的情况,比如: X:1,3,4,8,9,12,… Y:10.2,10.5,11.4,11.8,10.9,10.2,…...但是,当有多组此种情况的数据需要绘制在一个图中,例如: X1:1,3,4,8,9,12,… Y1:10.2,10.5,11.4,11.8,10.9,10.2,… X2:2,5,9,10,11,13,…...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会出现连续的情况,绘出的曲线发生间断。...图3 添加函数图表命令 点击“添加函数图表”命令后会弹出图4所示的对话框,输入函数,如0.1*x^3+sin(x)。绘制出的曲线如图5所示。 图4 输入已有函数 图5 绘制出的函数曲线 9....: 质量控制 D4 因子 rmod(x,y) : 实数x除以实数y的余数 round(x,p) : x 环绕 p 的准确度 sin : x 的正弦 sinh : x 的双曲正弦 sqrt : x 的平方根

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【数据可视化】Echarts官方文档及常用组件

ECharts是基于Canvas技术进行图表绘制的,准确地说,ECharts的底层依赖于轻量级的Canvas类库ZRender 。...ECharts图表名词的简单介绍如表所示: 4. 直角坐标系下的网格及坐标轴 使用ECharts绘制图表,可能会发现图表真正的绘图区域和图表容器之间有一些间隔,有时看上去不太协调。...因此,需要了解直角坐标系下如何绘制网格(grid)及其作用、如何绘制直角坐标系下的x轴(xAxis)和y轴(yAxis)。...其中,xy用于定义网格的左上角的位置;x2与y2用于定义网格的右下角的位置;width与height用于定义网格的宽度和高度;指定width后将忽略x2,指定height后将忽略y2。...注意:在ECharts 5.x中,x使用left替代,y使用top替代,x2使用right替代,y2使用bottom替代。

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记录--Echart配置参数介绍

最近项目又用到了echarts来绘制图表。这里就记录一下,部分参数样式、x轴,y轴等参数的设置含义。同时也分享一下,我的使用心得。从开始接触数据可视化以来,Echarts 一直都是我首选的图表库。...特别是当需要定制一些复杂的图表,可能会因为配置项的错误而导致图表显示不正常。这个问题需要通过不断学习和实践来解决。...设置时会自动计算最大值保证坐标轴刻度的均匀分布。...show:true, // 是否显示坐标轴轴线 onZero:true, //X 轴或者 Y 轴的轴线是否在另一个轴的 0 刻度上,只有在另一个轴为数值轴且包含...z:0, //X 轴组件的所有图形的 z 值 }];# Y轴yAxis=xAxis; //y 轴配置内容同

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python 数据可视化工具包 matplotlib

准确理解这四个基本概念,能更好的理解和熟练使用 matplotlib 绘制你想要的图表。 为了更直观的理解这四个概念,没有比直接使用 matplotlib 将这些抽象的概念绘制出来更好的方式了。...由此可见,要使用 matplotlib 绘制图表或任何可视化呈现,就必须先显式或隐式(直接使用 plt.plot 等函数绘制)创建一个 figure 对象。...这些 axes 对象就是 matplotlib 提供绘制图表的面向对象接口。使用 axes 对象的各种绘制方法,可以在图表中对应 axes 坐标空间,绘制任何图表,文字和图片。...width, height=0.8) y坐标位置; width 条形宽度; height 条形高度。...;如果说 axes 是抽象意义的“轴”,那么 axis 就是真正意义的坐标轴;2维绘图中,只有两个 axis 即 横轴 x 和纵轴 y

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Python Matplotlib 画心形曲线

) #根据心形公式,得到y的表达式,由于有正负之分,故分开表示 y_data1 = np.sqrt(1 - x_data1**2) + pow(np.abs(x_data1),float(2)/float...(3)) y_data2 = -np.sqrt(1 - x_data1**2)+ pow(np.abs(x_data1),float(2)/float(3)) #设置空图表,并把两组数据已散点图的形式画在空图表上...fig = plt.figure() plt.scatter(x_data1, y_data1,color = 'red') plt.scatter(x_data1, y_data2,color =...linestyle='-.') plt.show() #保存绘制的图形到默认的目录 fig.savefig('heart.png', dpi=500) 值得注意的是,在对负数采用pow()进行开次方,...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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使用 SVG 和 Vue.Js 构建动态树图

它总共有 4 对坐标。第一对坐标 —— (x0,y0) —— 是起始锚点,最后一对坐标 —— (x3,y3) —— 是结束锚点,指示完成路径的位置。...现在,让我们看一下路径坐标…… x0,y0 —— 第一对锚点始终保持不变。这里, x0 是图表 size 的中心, y0 是圆圈停止的垂直点(因此增加了一个 radius)并且是路径的起点。...现在,每次我们更改 size 图表都会自行调整,而无需手动更改标记。 计算 SVG 路径坐标 由于大多数值都是从单个变量 size 派生的,所以我已经为所有常量坐标使用了计算属性。...在这个例子中,我们甚至可以使用计算属性来查找 x2 和 x3。...家庭作业 尝试基于本文中介绍的逻辑在垂直模式下创建相同的图表。 如果你认为,它是交换坐标系中的 x 值和 y 值一样简单的话,那么你是对的!

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关于“Python”的核心知识点整理大全44

接下来确定要使其那 么显眼的元素,如刻度标记和标签。...为突出终点,我们在 漫步包含的最后一个xy值处绘制一个点,将其颜色设置为红色,并将尺寸设置为100。请务必 将这些代码放在调用plt.show()的代码前面,确保在其他点的上面绘制起点和终点。...如果你现在运行这些代码,将能准确地知道每次随机漫步的起点和终点(如果起点和终点 明显,请调整它们的颜色和大小,直到明显为止)。...15.3.8 隐藏坐标轴 下面来隐藏这个图表中的坐标轴,以免我们注意的是坐标轴而不是随机漫步路径。...对于需要在尺寸 不同的屏幕上显示的图表,这很有用,因为它们将自动缩放,以适合观看者的屏幕。如果你打算 以在线方式使用图表,请考虑使用Pygal来生成它们,这样它们在任何设备上显示都会很美观。

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「AntV」当我用AI为开发AntV图表插上想象的翅膀后

前言 做前端图表,最耗时的就是找配置参数,比如你在使用AntV G2,为了更加美观,拉大数据之间的差距,需要将y轴设置一个最小值,由于每个图表的参数少说十几个,多达二十多个,一个一个找,势必会浪费很多时间...], ['C', startPoint.x + hgap / 4, startPoint.y, endPoint.x - hgap / 4, endPoint.y, endPoint.x...在AI 时代,如果官方资料库没有做好的话,那么就AI就很难为其赋能,提供有效准确的解决方案。 使用前的预备知识 在使用AI搭配AntV 画图表,我们必须有一些基本的概念,了解一些名词。...在我们了解这些名词,需要和图表具体看到UI对应起来。...坐标轴 - Axis 坐标轴指二维空间中统计图表中的轴,它用来定义坐标系中数据在方向和值的映射关系的图表组件 缩略轴 - Slider 悬浮提示 - Tooltip 提示信息 Tooltip,指当鼠标悬停在图表上或者手指点按移动设备的某个数据点

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手绘效果为图表添色,cutecharts带你画Q版可视图|可视化系列04

纤尘染vs洒脱无畏 cutecharts[1]是基于chart.xkcd的Python可视化库,chart.xkcd[2]则是基于SVG来绘制可视化图表的JavaScript库,cutecharts充分利用了...()传入各坐标轴的数据,通过.set_options()设置各种图表参数,如坐标轴标签、轴标题和图元颜色等。....set_options()可以设置的参数如下: •labels:X坐标轴的数据,输入的是可迭代对象,但直接df['x']不行,不支持Series;•x_label/y_label:分别对应X坐标轴名称和...()]) chart.render_notebook() .set_options()支持设置的参数如下: •x_label/y_label:分别对应X坐标轴名称和Y坐标轴名称;•x_tick_count...d3-selection、d3-scale等d3.js的脚手架来做交互和DOM操纵(关于D3可视化后续公众号会更新6篇系列文章进行实践,目前有一篇概览性文章),同时为了实现手绘效果,在具体绘制柱状图等图表

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【To B管理端】图表设计指南

恰当使用图表呈现数据 既然使用图表比直接呈现数据信息更能抓住用户的注意力,帮助用户更好理解、分析数据特征。那么,该如何恰当使用图表,为用户准确、清晰呈现数据呢?...3.3 选择恰当的图表 在了解图表受众和要呈现的数据特征后,需要选择恰当的图表呈现目标用户需要的数据。如何选择图表准确地展示数据呢?首先,要理解每种图表的使用场景、突显的数据特征以及使用的范围。...所以,我们也需要了解坐标轴的使用方式,涉及X轴、Y轴标签、刻度数值和数值区间段数等。...图06 XY坐标刻度 由于空间的限制,轴标签一般情况下不适合过长的文案,可以适当限制标签文案显示的个数,或改变显示的角度(一般在0~90度之间)以节省空间,但需要遵循从左到右的阅读习惯。...图12 常使用的栅格类型 5.8 辅助信息 为了更好帮助用户理解图表,有时候会对坐标轴进行辅助描述,如上图04中对X轴、Y轴的补充说明。

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【To B管理端】图表设计指南

恰当使用图表呈现数据 既然使用图表比直接呈现数据信息更能抓住用户的注意力,帮助用户更好理解、分析数据特征。那么,该如何恰当使用图表,为用户准确、清晰呈现数据呢? ?...3.3 选择恰当的图表 在了解图表受众和要呈现的数据特征后,需要选择恰当的图表呈现目标用户需要的数据。如何选择图表准确地展示数据呢?首先,要理解每种图表的使用场景、突显的数据特征以及使用的范围。...所以,我们也需要了解坐标轴的使用方式,涉及X轴、Y轴标签、刻度数值和数值区间段数等。 ?...图06 XY坐标刻度 由于空间的限制,轴标签一般情况下不适合过长的文案,可以适当限制标签文案显示的个数,或改变显示的角度(一般在0~90度之间)以节省空间,但需要遵循从左到右的阅读习惯。...图12 常使用的栅格类型 5.8 辅助信息 为了更好帮助用户理解图表,有时候会对坐标轴进行辅助描述,如上图04中对X轴、Y轴的补充说明。

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一个基于Matplotlib的Python数据可视化库:Seaborn

import seaborn as sns# 使用Seaborn绘制条形图sns.barplot(x='category', y='value', data=data)# 设置图表标题和坐标轴标签plt.title...import seaborn as sns# 使用Seaborn绘制散点图sns.scatterplot(x='x', y='y', data=data)# 设置图表标题和坐标轴标签plt.title(..."Scatter Plot")plt.xlabel("X-axis")plt.ylabel("Y-axis")# 显示图表plt.show()3.3 分布数据可视化Seaborn提供了多种图表用于可视化数据的分布情况...import seaborn as sns# 使用Seaborn绘制直方图sns.histplot(data=data, x='value')# 设置图表标题和坐标轴标签plt.title("Histogram...通过绘制各种类型的图表,用户可以更好地理解数据之间的关系、趋势和模式,从而做出更准确的决策。4.5 学术研究与论文撰写对于学术研究和论文撰写,Seaborn可以帮助用户呈现实验结果和数据分析的结论。

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