我们这样做是因为它对大小误差的权重相等，因此对异常值具有鲁棒性，并显示在整个时间段内哪个模型的预测精度最高。 ? 图2. 2009年6月在都柏林的每小时能源消耗值，该数据是从一系列家庭和行业中收集的。...数据显示出相对规则的行为，因此可以长期预测。我们选择具有最低平均绝对误差的预测模型，因为该指标对异常值具有鲁棒性。 平均绝对百分比误差，MAPE 不同产品的销售预测模型是否同样准确?...在图3中，在中间的折线图中，您可以看到牛奶(蓝色线)和冰淇淋(绿色线)的销售额，以及这两种产品的预测销售额(红色线)。...图3.三个线图显示了冰淇淋和苏打水的实际和预测值（左侧的线图）以及冰淇淋和牛奶的实际值和预测值（中间和右侧的线图）。...在图5中，您可以看到总体样本中家中自学(x轴)和受教育年限(y轴)之间的关系。对数据拟合一条线性回归线，以建立这两个变量之间的关系模型。为了衡量线性回归模型的拟合度，我们使用r方。 ?
Heatmap Example')# 显示图表plt.show()这段代码将生成一个热图，通过颜色的深浅来展示数据的大小，同时添加了颜色条以便于数据的解读。...9. 3D 散点图Matplotlib 也支持创建 3D 图表，例如 3D 散点图，用于展示三个变量之间的关系。...，通过 plt.style.context() 方法指定了 seaborn-darkgrid 样式，使得图表具有了深色网格背景和更加美观的线条。...，分别展示了正弦函数和余弦函数在相同区间内的变化情况。...= np.sin(x)error = 0.1 * np.abs(y) # 模拟误差范围# 创建带误差棒的折线图plt.errorbar(x, y, yerr=error, fmt='-o', ecolor
本节，介绍一下箱线图实现显著性添加的方法，类似这种： 「单因素二水平T检验箱线图可视化」 「单因素三水平T检验箱线图可视化」 「单因素三水平柱形图」 「单因素三水平折线图」 「二因素柱形图」...「二因素折线图」 1....单因素三水平 二个水平可以用T检验，三个水平或者多个水平的数据，如何检验呢？...stat_compare_means(method = "anova",,label.y = 15)+ stat_compare_means(comparisons = my_comparisons) # 有误差的折线图...position = position_dodge(0.8)) p p + stat_compare_means(aes(group=Group2), label = "p.signif") # 有误差的折线图
本节要实现下面截个图： 「单因素二水平T检验箱线图可视化」 「单因素三水平T检验箱线图可视化」 「单因素三水平柱形图」 「单因素三水平折线图」 「二因素柱形图」 「二因素折线图」 1....单因素二水平 这种试验，比如有两个品种，株高的差异，每个品种调查了10株，就构成了这样的试验数据。...单因素三水平 二个水平可以用T检验，三个水平或者多个水平的数据，如何检验呢？...stat_compare_means(method = "anova",,label.y = 15)+ stat_compare_means(comparisons = my_comparisons) # 有误差的折线图...position = position_dodge(0.8)) p p + stat_compare_means(aes(group=Group2), label = "p.signif") # 有误差的折线图
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。...3D 曲面图中的自定义山体阴影 3D 误差条 3D 误差线 创建 2D 数据的 3D 直方图 参数曲线 洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个 图 同一图中的 2D 和 3D 轴 在 3D 绘图中绘制平面对象...生成多边形以填充 3D 折线图 3D 箭袋图 旋转 3D 绘图 3D散点图 3D 茎 3D 图作为子图 3D 表面（颜色图） 3D表面（纯色） 3D表面（棋盘） 具有极坐标的 3D 表面 3D 文本注释...三角形 3D 等高线图 三角形 3D 填充等高线图 三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图 numpy 标志的 3D 体素图 带有 rgb 颜色的 3D 体素/体积图 具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图...3D图表； 支持以下图表： 面积图 二维面积图 3D 面积图 条形图和柱形图 垂直、水平和堆积条形图 3D 条形图 气泡图 折线图 二维折线图 3D 折线图 散点图 饼图 投影饼图 3D 饼图
单因素方差分析的功能与意义 检验的问题就是当因素选择不同的取值或分组时，对结果有无显著的影响。 相关数据 四种新药对胰岛素质量的影响 ? 分析过程 分析-比较均值=单因素ANOVA ?...组4和其他组之间，组1和组2之间的显著性都大于0.05，说明这几组之间差异不显著。其他各组之间差异显著。 （4）均值折线图 ? 组3均值相对较小。...结果分析 （1）误差方差等同性的Levene检验表 ? 显著性0.335大于0.05，因此认为各组样本来自的总体的方差相等。 （2）方差分析表 ?...两因素的交互作用的显著性0.067，大于显著性水平0.05，即对肌肉力度的恢复度影响不显著。 （3）两因素交互影响折线图 ?...两条线近似平行，说明交互作用不显著 案例综述 缝合方法对于肌肉力度的恢复度影响不显著，而缝合后的时间对其影响显著。交互作用的影响不显著。
它们不能像我们一样解决问题；不能证明未经证实的数学结果，也不能产生新的想法。」 「我们认为，这是因为它们无法在概念空间中导航；解决复杂问题就像在概念空间中移动，就像导航一样。...他们发现，神经网络能够学习 Minecraft 世界中的物体彼此之间是如何组织的，并且能够「预测」在空间中移动时会遇到的环境。...物理环境的尺寸为 40 × 65 格单位，囊括了视觉场景的三个方面：一个山洞提供了一个全局视觉地标，一片森林使得视觉场景之间具有相似性，而一条带有桥梁的河流则限制了智能体如何穿越环境（图 1a）。...预测编码器在 82,630 个样本上进行了 200 个 epoch 训练，使用了具有 Nesterov 动量的梯度下降优化，权重衰减为 5 × 10^(-6)，学习率为 10^(-1)，并通过 OneCycle...优化后的预测编码器预测图像与实际图像之间的均方误差为 0.094，具有良好的视觉保真度（图 1c）。 更多细节请参见原论文。
）——计算评价指标——指标深度分析（单因素方差分析、多元正态检验）——可视化（ROG、折线图） 本文以鸢尾花iris数据集+随机森林算法为例进行展示。...，在《The Elements of Statistical Learning》这本书中测试了一些k值，发现k值为10时模型误差趋于稳定。...）这三个评价指标为主，其他可见博客：R语言︱机器学习模型评价指标 计算公式为： 平均绝对误差 = mean(abs(预测值-观测值)) 均方差 = mean((预测值-观测值)^2) 标准化平均方差 =...，那我们不妨将三个指标随树数的变化趋势可视化，使用折线图分析一下它们的差异。...iForest是怎么构造的，给定一个包含n条记录的数据集D，如何构造一个iForest。
，在分析中剔除其影响，再分析各因素对现测变量的影响。...结果分析 （1）误差方差等同性的Levene检验表 ? 显著性0.827大于0.05，认为各组样本所来自的总体的方差相等 （2）协方差分析表 ?...（3）两因素交互影响折线图 ? 无相交迹象，说明两因素交互作用不够显著。...结果分析 （1）误差方差等同性的Levene检验表 ? 疗效1和疗效2在各组总体方差相等。 （2）多元方差分析表 ?...疗效1和疗效2在药物为1、2间没有显著性差异，而在1与3、2与3之间有显著性差异。 （5）两因素交互影响折线图 ? ? 基本平行，说明疗效和药品两因素交互作用不显著。
图片ANOVA 方差分析：将因素对质量特性的影响与误差对质量特性的影响加以区分并做出估计，然后进行比较，分析、推断哪些因素或哪些因素间的交互作用对质量特性有显著影响。...Control Chart控制图：以统计推断理论为基础，设置统计控制限，按时间坐标显示独立测量值、平均值或其他统计值的折线图。...Histogram 直方图：用宽度相同的矩形表示数据分布的图形工具。Multi-Vari Chart 多变量图：直观地提供过程各影响因素之间的关系以及它们对过程输出影响的坐标图。...Pareto Chart 排列图：也称帕累托图，由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩形和一条累积百分比折线组成的分析图表。...Run Chart 运行图：按时间坐标显示统计量的折线图。QFD（Quality Function Deployment）质量功能展开：将顾客的语言转换为企业内部技术术语的工具。
并联机械手 Delta 并联机构具有工作空间大、运动耦合弱、力控制容易和工作速度快等优点，能够实现货物抓取、分拣以及搬运等，在食品、医疗和电子等行业中具有广泛的应用。...Delta 机器人的动力学建模同样包含正动力学建模和逆动力学建模两种，前者给定Delta 机器人三个驱动关节的力矩，求对应的关节角度、角速度和角加速度；后者给定三个驱动关节的角度、角速度和角加速度，代入逆动力学方程...控制系统设计：现在大部分并联机构采用的是基于关节空间的半闭环控制方法，因此，在实际应用中，通常采用标定的方法提高机构的定位精度，减小加工装配误差、测量误差等不利因素对轨迹跟踪精度的影响。...调研发现，影响并联机构位姿精度的因素从运动学标定的角度可作如下分类：1）可标定因素，如上、下两平台铰链中心点定位误差、驱动杆轴向驱动误差等；2）不可标定因素，如铰链间隙、驱动杆受力及温致变形导致的误差等...从动臂由平行四边形组成，具有一个很独特的性质：上下两边时刻保持平行，与此同时，各支链与动平台的连接轴不在同一条直线上，因此，动平台与静平台时刻保持平行，运动空间大概的形状如下图所示： Delta并联机构独特的性质
其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后，可以访问三个新的功能区，分别是 Design， Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。...为了使结果显示在图1中，我们还需要通过在图表上单击鼠标左键并将其拖动到所需位置来在工作表中移动图表。然后，我们可以通过单击图表的一个角并拖动角以更改尺寸来调整图表的大小，使其变小（或变大）。...您也可以通过单击图表，选择“ 设计”>“类型” |“更改图表类型” ，然后选择所需的图表类型（例如，堆叠的条形图而不是并排的条形图）来更改图表的类型。 折线图 折线图的创建过程与条形图相似。...图5 –散点图 如果要添加标签，请使用适当的区域名称在图表中的每个点上单击图表。这将弹出图5图表右上方所示的三个图标。单击 + 图标，然后单击Data Labels 图表元素选项的右侧 。...然后，可以突出显示范围J3：K14（或J4：K14），然后选择 插入> Charts | Scatter，使用“ 具有直线和标记的散点图” 选项。
但柱状图并不是万能的，需要基于某一个主题比较数据量的变化，比如不同月份的新增用户，不同渠道的新增用户，但如果将活跃用户、留存用户、新增用户这三个维度放在一张柱状图里比较，就没有太大意义。...2.折线图：看数据变化的趋势 ?...折线图一般基于时间维度看数据量的变化趋势，发现整体走向和单体突出数据，比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况，找出数据变化的高点和低点，而柱状图则用来对比不同高点之间的变化，进而找原因。...折线图可以将不同纬度的数据放在一起比较，比如新增用户、活跃用户、流失用户三条用户变化曲线放在一起，就可以观察三者之间的彼此影响，例如新增用户量大时有没有对活跃用户带来提升，流失情况是否严重，进而得出活动效果的综合评价...饼状图的应用重点在于发现单体因素在整体因素中的占比，例如活跃用户在整体用户中的占比，但如果用多个单体因素做饼状图，可能导致数据特征不明显。 4.散点图：用于2维数据的比较 ?
在我们从事数据分析工作中，折线图是最常用的图形之一。 一位资深的数据分析师，画折线图的次数应该有超过 1000 次了。 说起折线图，很多人都觉得非常简单，不就是一些点连成的线吗？...用 Excel 几秒钟就能画出一张折线图。 真的就这么简单吗？ 想一想：在普通的折线图中，如何自动地添加一条代表平均值的横线？如何添加一条带箭头的趋势线？如何快速地标注最大值和最小值？...排除周期性的因素之后，我们观察折线图中的最大值和最小值，看看它们是否在正常范围以内，如果不是的话，那么要分析背后的原因。...在折线图中，有一条代表平均值的横线，以及一条带箭头的趋势线，它们有助于对数据整体趋势的把握。...你不妨反思一下自己画过的图，是不是提高了信息传递的效率呢？ 2. 画图方法 能画折线图的软件工具有很多，本文采用的是 Python 中的 matplotlib 库。
这种模型在通常情况下效果都是很好的，但是在具有明显周期特性的数据上这种模型的效果就不是很好了。一个合理的初始模型应该跟随的不是前一个时间单元的观测值，而是上一个周期中相同的时间窗口的观测值。...前向验证保证了在新的观测数据出现时模型可以跟着更新，这使得它成为了时间序列预测问题中实用的验证方案。 最后，模型的预测性能将通过均方根误差（RMSE）表征。...，当超出三个时误差会急剧增大。...[滑动窗个数与均方误差关系折线图] 研究案例2：月度信纸销量数据集 数据集的基本单元时一个月的信纸销量（数据来源：Makridakis和Wheelwright，1989），总共包括147个月的观测值。...在训练集上最好的预测结果对应时间窗个数为8，均方根误差为4.271。
通常的回环是利用特征点提取与词袋模型方法进行检测的，但人工设计的特征对光照、视角等因素不具备鲁棒性，导致ＳＬＡＭ系统在复杂环境中的性能下降。...下面对这几个部分分别介绍： 移动对象检测与特征提取层： 场景中移动的物体容易引不同场景的混淆对应现象。利用移动对象检测网络可以剔除场景中存在动态因素的对象。...自动编码器是一种无监督网络，其输出可以恢复出输入，作者提出的方法在回环检测过程中进行自动编码网络训练，根据输出与输入之间的重构误差的大小，来检测是否回到之前场景。...下图为随图像帧序列的输入，重构误差的变化，可见在64帧重构误差突然减小，说明64帧出现回环： ?...在计算速度方面，作者所提出的方法更具有优势 ?
4、折线图 折线图用于在连续间隔或时间跨度上显示定量数值，最常用来显示趋势和关系。 此外，折线图也能给出某时间段内的「整体概览」，看看数据在这段时间内的发展情况。...图表其中一条轴代表要比较的具体类别，另一条则用作离散数值的标尺。 条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...推荐的制作工具有：D3。 15、面积图 面积图 (Area Graph) 是折线图的一种，但线下面的区域会由颜色或纹理填满。...22、误差线 误差线可以作为一项增强功能来显示数据变化，通常用于显示范围数据集中的标准偏差、标准误差、置信区间或最小/最大值。...误差线总是平行于定量标尺的轴线，可以是垂直或水平显示（取决于定量标尺是在 Y 轴还是 X 轴上）。 推荐的工具有：AnyChart、Highcharts、plotly、Vega。
也就是说，未来是过去和现在的延伸，并且能找到一条合适的函数曲线反映这种延伸。我们可以用时间为自变量，时间序列观察值为因变量，建立时间序列平滑模型。...它使用两个平滑常数α和γ（数值均在0与1之间）和三个计算公式。三个计算公式分别为： ? ...温特线性和季节性指数平滑法与霍特双参数指数平滑法很相似，但多了一个季节性因素，并需要三个平滑常数α、β和γ（数值均要求在0与1之间）。其计算公式为： ? ...当预测如果需要延伸至较远未来，时间序列平滑法则存在较大的局限性。时间序列平滑法在客观影响因素发生较大变化可能产生较大的预测误差。...为降低这些可能的预测误差，必须充分研究客观影响因素可能的发展与变动，将定性分析和定量研究结合起来，这样才能提高预测的精度。
话说“一图胜千言”，在各类数据分析报告中经常会看见各种各样的图形，例如折线图、条形图、箱线图、点图等。...其中折线图可以反映某种现象的趋势，本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制各式各样的线形图。...一 绘制单条折线图 载入数据及函数包 library(ggplot2) df 误差棒 利用ToothGrowth数据集，首先分组计算每一分组的均值和标准差，整理成如下格式： supp dose len sd 1 OJ 0.5 13.23 4.459709...26.06 2.655058 4 VC 0.5 7.98 2.746634 5 VC 1.0 16.77 2.515309 6 VC 2.0 26.14 4.797731 绘制添加误差棒的折线图
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