如何在使用twinx的同时仍然得到平方图 - 腾讯云开发者社区

用numba.jit加速求平方和 numba中大部分加速的函数都是通过装饰器（decorator）来实现的，关于python中decorator的使用方法和场景，在前面写过的这篇博客中有比较详细的介绍，...这里的问题场景是，随便给定一个数列，在不用求和公式的情况下对这个数列的所有元素求平方和，即： \[f(a)=\sum_ia_i^2 \] 我们已知类似于这种求和的形式，其实是有很大的优化空间的，相比于直接用一个...difference via using jit') fig.tight_layout() plt.legend() plt.savefig('jit.png') 最终得到的时间对比图结果如下所示...需要提醒的是，黑色的曲线所对应的坐标轴是左边黑色标识的坐标轴，而红色的曲线所对应的坐标轴是右边红色标识的坐标轴。因此，这个图给我们的提示信息是，使用即时编译技术之后，加速的倍率大约为 10^2 。...而基于SIMD的向量化计算技术，也能够在向量的计算中，如向量间的乘加运算等场景中，实现巨大的加速效果。

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绘制双坐标轴图

双坐标轴图作为常用的可视化方式之一，可以在同一张图中同时展示两个不同范围的数据，示例如下 ?...对于该函数而言，还可以使用数字来指定第二个坐标轴的位置，对于y轴而言，0对应最左侧，1对应最右侧，用法如下 >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax...twin系列函数和seconday_xaxis类似，该系列也是包含了twinx和twiny两个函数, 其作用是拷贝生成一个新的axes对象，twinx生成的新axes与原来的axes共享x轴，而twiny...通过两个axes的叠加，可以轻松实现双坐标，而且不同的axes绘图时使用不同的数据，更加的方便直观。...对于单个数据的双坐标轴，通过secondary_axis系列函数，实现起来更加方便，对于多个数据叠加的双坐标轴，则推荐使用twin系列函数来实现。 ·end·

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数据科学大作业：爬取租房数据并可视化分析

本文将租房网站上北京地区的租房数据作为参考，运用前面所学到的数据分析知识，带领大家一起来分析真实数据，并以图表的形式得到以下统计指标： (1)统计每个区域的房源总数量，并使用热力图分析房源位置分布情况。...(2)使用条形图分析哪种户型的数量最多、更受欢迎。 (3)统计每个区域的平均租金，并结合柱状图和折线图分析各区域的房源数量和租金情况。...(4)统计面积区间的市场占有率，并使用饼图绘制各区间所占的比例。 1....，我们可以使用条形图进行展示，其中，条形图纵轴坐标代表户型种类，横坐标代表数量体代码如下 import matplotlib.pyplot as plt house_type = show_houses...总体看来，租户主要以120平方米以下的房屋为租住对象，其中50~70平方米以下的房屋为租户的首选对象。

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建议收藏！Matplotlib常见组件设置整理

继上一篇文章为大家介绍了plt和ax绘图的区别后，这篇文章结合我自己的一些使用经历，为大家整理了Matplotlib中比较常用的一些组件设置。...个人认为用Matplotlib画出一张图来不难，难的是对于一些细节东西的设置，可能在一个小小的细节处理上就得百度好久，所以可以先点收藏了再看，需要的时候可以及时找出来看看。...先上一张官方绘制的关于各个组件在一张图中的名词解释，通过这张图可以很直观地感受到什么是legend，什么是tick……，遇到不会设置的也可以照着图搜索对应的文档，下面具体讲讲。 ?...设置双坐标轴函数：ax.twinx() 双坐标轴一般用于复合图表，同时表示两种图表的指标量纲不一，经典的使用场景如帕累托图。...使用中，需要对原有的ax使用.twinx()方法生成ax2，再利用ax2进行绘图 fig,ax = plt.subplots() ax.plot(['北京','上海','深圳'],[1,3,5],color

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气象绘图——折线图

二、plot( )绘图函数的基础运作使用过excel的小伙伴应该能理解折线图的绘制原理，其本质是针对横轴和纵轴坐标点的链接，实际上这些点和scatter命令是一致的，只是plot命令能够使其连接成线。...不管你在前面是否划分了子图，plt.plot()都是可以使用的，进一步的，库包提供了ax.plot()在子图内部调用。...color或c 指定折线的颜色 linestyle或ls 指定折线的样式 linewidth或lw 指定折线宽度 fmt 混合命令，同时指定线条颜色和样式 marker 指定折线图的标记样式...，或者比较其大小的差值，可以使用在折线图之间填色的方法，该方法仍然用到C中的fill_between( )函数。...() ax2.plot(x,y2,c='tab:red',ls='--',marker='*') twinx顾名思义，就是使两个子图共享x轴，但是y轴各用各的：这时，三根线都能在图上比较正常的显示出来了

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【硬核干货】4500字、10个案例分享几个Python可视化小技巧，助你绘制高质量图表

同时本篇文章的第二部分是用Python来制作可视化动图，让你更加清楚的了解到数据的走势数据集的导入最开始，我们先导入数据集，并且导入我们需要用到的库 import pandas as pd import...，不同的折线代表的是不同的数据，代码如下 fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12,6)) # 第二个Y轴 ax2 = ax1.twinx() ax1.plot(aapl[..."] = 2 同时我们还可以对X轴以及Y轴上面的刻度，它们的字体大小进行设置，代码如下 # tick size ax1.tick_params(axis='both', which='major',...制作动图接下来给大家介绍一个制作动图的Python库，bar_chart_race，只需要简单的几行代码，就可以制作出随着时间变化的直方图动图，代码如下 import bar_chart_race as...https://www.dexplo.org/bar_chart_race/ 来了解更多如何使用该模块来制作Python可视化动图的案例

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高斯函数、高斯积分和正态分布

将其与高斯 λ exp(-ax^2) 的一般形式进行比较，我们可以看到： (x - μ)^2表示的是均值μ如何在x轴上左右平移图像，这就是均值要做的。如果μ=0，那么图的中心为0。...σ^2，是一个测量随机变量的方差，也就是说数据是如何分散的，当我们使用a=1/(2σ^2)缩小或扩大图形时，我们希望同时缩放图形使用λ=1/√2πσ^2。这样图下的面积才能保持为1。...可以计算定积分，如上所述，首先对高斯函数求平方从而在 x 和 y 中产生一个具有径向对称二维图的两个变量函数。...然后，简单地取结果的平方根（因为我们在开始时对积分进行平方）就得到了我们的答案，顺便说一句，结果是是√π。...对高斯积分求平方方法的第一步是对积分求平方——也就是说，我们将一维转换为二维，这样就可以使用多变量微积分的技术来求解积分可以重写为：这两个积分用x和y表示是等价的;所以它等同于x的单个积分的平方

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ICLR 2018论文评审结果出炉：一文概览论文 TOP 5

id=ryQu7f-RZ 摘要：近来提出的几种随机优化方法已经成功地应用于深度网络的训练，如 RMSPROP、ADAM、ADADELTA 和 NADAM 等方法，它们都是基于使用前面迭代所产生梯度平方的指数滑动平均值...我们的分析表明，收敛问题可以通过赋予这些算法对前面梯度的「长期记忆」能力而得到解决。因此本论文提出了一种 ADAM 算法的新变体，其不仅解决了收敛问题，同时还提升了经验性能。 ?...然而，这些空间表征的机制和功能仍然非常神秘。作为理解这些神经表征的新方法，我们训练一个循环神经网络（RNN），以在基于速率输入的二维环境下执行导航任务。...三个图像分类任务的实验证明，我们的框架可以大大提升两种设置目前的业内最佳水平。 ? 图 2：具有三个比例的 MSDNet 的前四层图示。水平方向对应于网络的层方向（深度），垂直方向对英语特征图的比例。...在大多数常用的网络体系结构中，从隐藏表示中恢复图像的难度获得了实践的证明。在本论文中，我们展示了这种信息损失并不是学习表示如何在 ImageNet 等复杂问题上得到通用性的必要条件。

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【通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则化的直观解释

即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。但是，正则化项是如何得来的？...所以，一般的做法是寻找更宽松的限定条件： ∑jw2j≤C∑jwj2≤C \sum_jw_j^2\leq C 上式是对 w 的平方和做数值上界限定，即所有w 的平方和不超过参数 C。...这时候，我们的目标就转换为：最小化训练样本误差 Ein，但是要遵循 w 平方和小于 C 的条件。下面，我用一张图来说明如何在限定条件下，对 Ein 进行最小化的优化。 ?...| 我仍然用一张图来说明如何在 L1 正则化下，对 Ein 进行最小化的优化。...从另一个方面来看，满足正则化条件，实际上是求解蓝色区域与黄色区域的交点，即同时满足限定条件和 Ein 最小化。

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【通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则化的直观解释

即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。但是，正则化项是如何得来的？...所以，一般的做法是寻找更宽松的限定条件： ∑jw2j≤C ∑ j w j 2 ≤ C \sum_jw_j^2\leq C 上式是对 w 的平方和做数值上界限定，即所有w 的平方和不超过参数...这时候，我们的目标就转换为：最小化训练样本误差 Ein，但是要遵循 w 平方和小于 C 的条件。下面，我用一张图来说明如何在限定条件下，对 Ein 进行最小化的优化。...}+\lambda\sum_j|w_j| 我仍然用一张图来说明如何在 L1 正则化下，对 Ein 进行最小化的优化。...从另一个方面来看，满足正则化条件，实际上是求解蓝色区域与黄色区域的交点，即同时满足限定条件和 Ein 最小化。

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【Python数据分析与可视化】：使用【Matplotlib】实现销售数据的全面分析 ——【Matplotlib】数模学习

PyCharm提供了一种方便的方法来安装第三方库。下面是如何在PyCharm中安装Matplotlib的详细步骤： 1.打开PyCharm：打开PyCharm并创建或打开一个现有的项目。...创建第二个Y轴：使用ax1.twinx()方法创建第二个Y轴。绘制第二个数据集：使用ax2.plot(x, y2, 'b--')方法绘制第二个数据集。参数'b--'表示蓝色虚线。...随着你对Matplotlib的深入了解，你可以进一步探索更多高级功能，如自定义图形样式、添加图例、调整图形布局等，使你的图形更具专业性和表现力。...显示图形：使用plt.show()方法显示图形。 6. 组合图：展示多种数据组合图可以同时展示多种类型的数据。...创建第二个Y轴：使用ax1.twinx()方法创建第二个Y轴。绘制柱状图：使用ax2.bar方法绘制柱状图，设置柱状图颜色和透明度。

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全球首款“蚕丝硬盘”！耐高温可重写，能存DNA，还能植入人体

图源：《澎湃新闻》受访者供图突然就有了科幻的感觉，天然生物蛋白也可以作为存储信息的介质了！...蚕丝蛋白是一种以其强度和生物相容性闻名的天然蛋白质，已在此背景下得到了广泛的研究。在论文中，陶虎团队介绍了使用蚕丝作为纳米光刻和数据存储的生物功能介质。...其实，在过去的二十年中，人类一直在探索信息存储的光刻策略，包括使用深紫外或极紫外光源，双光束系统和三维存储架构的光刻策略，已经将光学存储密度提高到每平方英寸数百GB。...尽管这项工作代表了技术上的飞跃，并导致了对基于探针的存储方案的进一步研究，但商业应用仍然遥遥无期。...如何在蚕丝硬盘上“写入”和“擦去”数据图源：《澎湃新闻》受访者供图更值得一提的是，蚕丝因其机械强度，生物相容性，生物降解性，易于功能化和可调节的水溶性而久负盛名。

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python | 工作笔记 | pandas 常用总结

之前使用pandas处理数据使用的少，最近在实习中经常用到，故自以为把心得总结一番。说明：有部分是网上查到的案例，觉得很实用，就把它搬过来了。...---- DataFrame的列名 concat拼接 merge 两个dataframe拼接计算nan的个数排序删除重复记录使用pandas画图中文显示问题双坐标轴的图 enumerate...'SimHei', size=8) 这是我多次尝试后发现的方案，很有效果，强烈推荐使用。...8.双坐标轴的图 ## 重点：twinx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.clf() # 清空画布 fig = plt.figure...总结：把常用的总结出来，方便自己使用。

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python | 工作笔记 | pandas 常用总结

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十步搞定单因素方差分析

看过我TCGA肿瘤数据库知识图谱的小伙伴都只是如何在任意癌症查询指定感兴趣基因的表达量，并且对样本进行分组比较，网站是：https://xenabrowser.net/heatmap/ 悄咪咪的上线了TCGA...image-20190506132955029 可以得出结论，我们感兴趣的基因（这里是CUL5）在乳腺癌的正常组织及癌症组织（原位和转移）表达量，使用单因素方差分析，得到了统计学显著的结果。...image-20190506134047019 可以看到，跟网页工具结果一模一样，而且出图更漂亮，下面我们就手把手带领大家完成这个分析，把这个ggpubr一步就完成的工作拆解开来。...第9步：判断是否显著 1-pf(f,2,1215) 现在我们已经知道了，在选定的显著水平为0.05时候，这个F统计是显著的，但是仍然是不知道哪组之间不一样，所以可以选择tukey检验第10步：进行tukey...检验,多重比较 J·W·图凯（Tukey）于1953年提出一种能将所有各对平均值同时比较的方法，这种方法现在已被广泛采用，一般称之为“HSD检验法”，或称“W法”。

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机器学习-简单线性回归教程

这是一份为开发者所写的教程，读者不需具备数学或统计学背景。同时，在本教程中，你将使用自己的电子表格，这将有助于你对概念的理解。更新＃1：修正均方误差根(RMSE)计算中的一个错误。...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。...[简单线性回归的数据集图] 我们可以看到x和y之间的关系看起来有点线性。如图所示，我们可以从图的左下角向右上角对角地画一条线，以便描述数据之间的关系。...在本节中，我们将根据我们的训练数据创建一个简单线性回归模型，然后对我们的训练数据进行预测，以了解模型如何在数据中学习从而得到函数关系。...请注意，如果我们在电子表格（如excel）中为相关和标准偏差方程使用更全面的精度，我们将得到0.8。总结在这篇文章中，您发现并学会了如何在电子表格中逐步实现线性回归。

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网友需求系列01-Python-matplotlib定制化刻度（主副）绘制

今天我们开始「粉丝要求绘图系列」的第一篇推文，这个系列我会筛选出需求较多的一类图进行绘制讲解，当然，绘图的数据我们尽可能的全部分享出来(即使涉及一些论文数据，我们也会根据情况进行虚构处理的)，本期的推文重要涉及的知识点如下...可以看出：图表是双Y轴的绘制图表的x轴刻度绘制较为复杂(也是本期的重点内容)，如下： ? 由于没有原始数据，我们使用Python进行虚构，构造的数据预览如下(部分)： ?...data列用于绘制柱形图(bar plot),line_data列用于绘制第二个Y轴的点线图(line plot) 数据处理通过观察原始图表，我们可以知道，原图的x轴刻度是一年的12个月份，即[2,4,6,8,10,12...','8','','10','','12']*4 这里我是虚构的4年数据哈，而使用‘’用于替代不显示的[1,3,5,7,9,11]的刻度位置，接下来我们直接绘图。...Axes.twinx()方法绘制 second_plot = ax.twinx() #注意：这里必须要有, 后面的图例才可以生成 line_plot, = second_plot.plot(np.arange

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卷积神经网络学习路线（七）| 经典网络回顾之AlexNet

开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。...但LeNet发明后的几十年时间，深度学习仍然处于低潮期，很少人去做研究。...从上图还可以看到网络有两个分支，这是因为当时一块GPU的显存不够所以使用了两块GPU分别训练，同时在最后的全连接层进行特征融合得到最后的结果。...ReLU得到的结果进行归一化，这一点有点像之后的BN，都是改变中间特征图权重分布加速收敛。...j ：代表平方累加索引，即从j~i的像素值平方求和。 x,y：代表像素中的位置，公式中用不到。 a：代表特征图里面i对应的像素值。 N：每个特征图最内层向量的列数。

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Python新手绘图绕不开的17个小问题

答：由于 matplotlib 使用的大部分函数都与 Matlab 中对应的函数同名，且各种参数的含义，使用方法也一致，这就使得熟悉 Matlab 的用户使用起来感到得心应手。...笔者曾分别或同时使用过Excel、Matlab、Origin、GMT画过图。现在只使用Python可以取代上面所有软件画图。问4.1：能否像Matlab一样拖入文件右键plot就能画？...答：假定已经写好了读文件A画A.jpg的函数。得到所有待绘图文件A,B,C,的路径后，通过for循环即可批量成图。...对于轴线属性如label颜色、大小，tick的间隔，文字，颜色等的设置都可以通过相应的成员函数实现。问9.1：图片清晰度和分辨率是否能自己控制？问9.2：如何设置图片分辨率，dpi等参数？...如 fig, axs = plt.subplots(1, 3, sharey=True, figsize=(10, 3.5)) 表示从左至右三幅子图共用y轴，只会在左子图上绘制y轴。

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谷歌联手DeepMind提出Performer：用新方式重新思考注意力机制

然而，这种方法在输入序列的长度较长时效果不佳，需要计算时间呈平方增长来产生所有相似性得分，以及存储空间的平方增长来构造一个矩阵存储这些score。...不幸的是，稀疏注意力的方法仍然会受到一些限制，如： (1)需要高效的稀疏矩阵乘法运算，但并非所有加速器都能使用; (2)通常不能为其表示能力提供严格的理论保证; (3)主要针对 Transformer...除了这些缺点，稀疏注意力机制往往仍然不足以解决所有的正常注意力机制的问题，如指针网络（Pointer Network）。...同时也存在一些不能稀疏化的操作，比如常用的softmax操作，它使注意机制中的相似度得分归一化，在工业规模的推荐系统中得到了广泛的应用。...FAVOR+: Fast Attention via Matrix Associativity 上面描述的那种矩阵分解，使得可以使用线性而不是二次的复杂度来存储隐式注意力矩阵，同时也可以通过这种分解得到一个线性时间的注意力机制

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使用numba加速python科学计算

绘制双坐标轴图

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