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Seaborn-让绘图变得有趣

如果曾经在Python中使用过线图,条形图等图形,那么一定已经遇到了名为matplotlib的库。 尽管matplotlib库非常复杂,但绘图并没有那么精细,也不是任何人发布的首选。...只需一个命令就可以绘制漂亮的图,甚至可以制作多个图。开始探索seaborn。随附的GitHub存储库如下: https://github.com/kb22/Understanding-Seaborn?...数据集 Seaborn 从导入开始matplotlib。请注意,使用的是matplotlib版本3.0.3,而不是最新版本,因为存在一个会破坏热图并使其无效的错误。然后,导入了seaborn。...最后,为了确保Jupyter中的图显示在笔记本中,使用命令%matplotlib inline。...seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时,发现缺少许多元数据信息。

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matplotlib - matplotlib 教程

Axes包含两个(或3D的三个)Axis对象(注意Axes和Axis之间的差异),它们负责数据限制(数据限制也可以通过 set_xlim() 和 set_ylim() 来设置Axes方法)。...因此,全局设置MPLBACKEND ,例如 在.bashrc 或 .profile 中,不鼓励它,因为它可能导致反常的行为。...在版本1.0之前,show()通常不能在单个脚本中调用多次(尽管有时可以不受限制);对于版本1.0.1及更高版本,此限制已解除,因此可以编写如下脚本: import numpy as np import...第一个地块关闭后,将显示第二个地块。 摘要 在交互模式下,pyplot功能会自动绘制到屏幕上。...这允许您指定块大小,并且任何具有大于该多个顶点的行将被分割成多行,每行不超过 agg.path.chunksize 许多顶点。(除非agg.path.chunksize为零,在这种情况下没有分块。)

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    昇腾AI行业案例(五):基于 DANet 和 Deeplabv3 模型的遥感图像分割

    添加图片注释,不超过 140 字(可选)以下分别介绍这几个核心模块。2.1 图像预处理模块原始的遥感影像往往包含着各种复杂的信息,直接用于地块分割可能会导致较低的准确性和效率。...位置注意力模块能够捕捉图像中不同位置像素之间的长距离依赖关系,使得模型在处理大面积地块以及具有复杂边界的地块时,能够更好地理解地块的整体结构和连续性。...空洞卷积能够在不增加计算量和参数量的前提下,扩大卷积核的感受野,使模型能够同时获取到地块的局部细节信息和全局语义信息。...在推理过程中,DeepLabV3 模型能够准确地识别出地块的边界和内部区域,即使在面对影像中存在的噪声、遮挡以及复杂地形地貌等情况时,依然能够保持较高的分割准确性和稳定性。...,充分发挥遥感影像地块分割在各行业中的应用价值。

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    2024年高教社杯全国大学生数学建模C题-农作物的种植策略详解+思路+Python源码(一)

    .种植多样性要求每种作物每季种植地不能太分散单个地块种植面积不宜太小数据解读与整理作物信息整理附件1中列出作物编号、名称、类型及适宜种植耕地类型、季节限制,以及若干说明性约束。...不涉及粮食类种植,除豆类蔬菜可能在智慧大棚中种植)。...刀豆(18)、芸豆(19)未在说明中列出特定季节限制(默认与一般蔬菜相同,可能在水浇地第一季、大棚第一季、智慧大棚两季可行,但需参考通用规则)。...(5) 豆类轮作要求(来自上一轮描述,不在附件1中直接重复,但已知题意中提及三年内至少有一季豆类作物)(6) 不连续重茬要求(同一地块不能连续种同一种作物)(7) 同一季同一地块可以混合种不同作物(合种...实际实现中,需先根据地块类型和季节,将附件2中的数据匹配到对应的i和s,然后再求解。

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    2010-2015 年阿拉斯加北坡苔原植物功能类型连续覆盖图

    使用安装在杆上的激光笔以 1 米的间距记录植被 "命中点"(每条线 51 个采样点),但在少数地块,由于后勤限制,必须以 2.5 米的间距快速采样(每条线 21 个点)。...地块位置是根据 2.5 米分辨率航空图像中明显的照片特征,在具有代表性的植被类型中主观选择的。在具有代表性的清水和浊水区域内,根据照片解读的卫星图像确定了 20 块纯水地块。...纯水地块占地块总数的 9%,这与 NSSI 地图上描绘的开放水域的相对范围相符。...重要的是,由于在一个点上 "命中 "的每个物种都会被记录下来,而且多个物种(包括同一 PFT 的不同物种)可能会同时出现在树冠的不同层次上,因此所有 PFT 的 "总覆盖度 "值总和一般都会超过 100%...pip install matplotlib !

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    三调专题(一)宗地四至提取的量化算法及FME实现

    现在,我们对以上的情况进行演变。如图(2)所示。 ? 图(2) 在图(2)中,地块3的北至为:地块6、地块7、地块8。进一步演变。如图(3)所示。 ?...图(3) 在图(3)中,地块3的北至为:地块6、地块7、地块8;东至为:地块8。进一步演化。对于一般的情形,如图(4)所示。 ?...图(4) 在图(4)中,地块3的北至为:地块2、地块6、地块7、地块8;东至为:地块8、地块5;南至为:地块5、地块2;西至为:地块6、地块2。这个图值得研究。...原因在于,从这个图中,我们能够隐约感觉到如果四至用四至线来度量的话,那么,四至线经常是不连续的。如图(5)所示。 ?...也发现在实际工作中,可以加入更多的限制因素,比如根据项目的需要,限制线段的长度以及四至线段角度的范围。如果读者考虑也用FME来实现,可以考虑利用图(9)所示的转换器来简化部分工作。

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    6个顶级Python可视化库

    另外,一些库(如Matplotlib)将可视化渲染成静态图像,使其适合在论文、幻灯片或演示中解释概念。 语法和灵活性 不同库的语法有什么不同?...这种互动性使你的可视化的消费者有能力自己去探索数据。 复杂地块中的简单性 Plotly简化了复杂图的创建,这在其他库中可能是个挑战。...你也可以使用:N 或:Q符号指定数据类型,如名义(没有任何顺序的分类数据)或定量(数值的衡量)。 查看数据转换的完整列表[6]。 链接图表 Altair提供了令人印象深刻的将多个地块连接在一起的能力。...Bokeh使建立地块之间的联系变得非常容易。...应用于一个图的变化可以自动反映在另一个具有类似变量的图中。这个功能允许探索多个地块之间的关系。

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    元界的十大商业模式

    为满足这一需求,我们现在拥有多个 Vox 商店,其中 Vox Walk 是商业模式的主要示例。 3. 施工 一些土地所有者拥有多个地块,但建设的时间和精力有限。...MetaEstate还建造了著名的精美建筑,如MetaChi总部、Creation Fashion Hub和好临居餐厅。 4. 广告 一些土地所有者拥有多个地块,但建设的时间和精力有限。...CV Analytics 的数据分析显示,许多土地所有者持有多个地块。我们也知道一些地块业主打算长期投资而不是建设。...因此,土地所有者存在一个自然市场,可以将他们的备用地块出租给其他有建设或运营想法的人。 6. 沉浸 沉浸是一种体验,在这种体验中,人们过于专注于设计的环境而忘记了现实。...然而,相距遥远的人在现实世界中很难在KTV见面。Metaverse 中不存在此类限制。当它可用时,您是否有兴趣在 Metaverse for Karaoke 上与世界各地的人会面? 10.

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    6个顶级Python可视化库!

    另外,一些库(如Matplotlib)将可视化渲染成静态图像,使其适合在论文、幻灯片或演示中解释概念。 语法和灵活性 不同库的语法有什么不同?...这种互动性使你的可视化的消费者有能力自己去探索数据。 复杂地块中的简单性 Plotly简化了复杂图的创建,这在其他库中可能是个挑战。...你也可以使用:N 或:Q符号指定数据类型,如名义(没有任何顺序的分类数据)或定量(数值的衡量)。 查看数据转换的完整列表[6]。 链接图表 Altair提供了令人印象深刻的将多个地块连接在一起的能力。...Bokeh使建立地块之间的联系变得非常容易。...应用于一个图的变化可以自动反映在另一个具有类似变量的图中。这个功能允许探索多个地块之间的关系。

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    6个顶级Python可视化库

    另外,一些库(如Matplotlib)将可视化渲染成静态图像,使其适合在论文、幻灯片或演示中解释概念。 语法和灵活性 不同库的语法有什么不同?...这种互动性使你的可视化的消费者有能力自己去探索数据。 复杂地块中的简单性 Plotly简化了复杂图的创建,这在其他库中可能是个挑战。...你也可以使用:N 或:Q符号指定数据类型,如名义(没有任何顺序的分类数据)或定量(数值的衡量)。 查看数据转换的完整列表[6]。 链接图表 Altair提供了令人印象深刻的将多个地块连接在一起的能力。...Bokeh使建立地块之间的联系变得非常容易。...应用于一个图的变化可以自动反映在另一个具有类似变量的图中。这个功能允许探索多个地块之间的关系。

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    NASA数据集——加拿大西北地区(NWT)2014 年被野火烧毁的北方森林的实地数据

    在 2015 年的实地考察中,共建立了 211 个烧毁地块。从这些地块中选出了 32 块以黑云杉为主的森林地块,这些地块代表了整个地貌的全部湿度梯度,从干旱到次干旱不等。地块观测包括坡度、坡向和湿度。...得出火灾前地下和地上碳库的估计值。估算了西北地区野火烧毁的总面积中 "年轻 "林分(火灾时树龄小于 60 年)所占的百分比。...在每个剖面中,使用多个相邻土壤深度增量的 Δ14C 值将其归入大气弹峰的正确一侧,并与林分建立当年的大气 Δ14CO2 值进行比较。土壤和林分 Δ14C 之间的关系用于评估遗留碳的存在和燃烧情况。...在这两个生态区中,黑云杉林主要分布在质地细腻的冰川-岩溶土壤中,而松柏则主要分布在质地粗糙的冲积土和冰川-流积土中。在泰加地盾特有的裸露基岩上,密度较低的黑云杉和白皮松通常占主导地位。 代码 !...pip install matplotlib !

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    计算机网络(二)——物理层

    双绞线 同轴电缆 光纤 物理层的几个设备 中继器 集线器(多个中继器) 最后 ---- 前言 计算机网络,操作系统,数据结构,算法是计算机专业所必须要学的4件套,本文将详细的叙述计算机网络——物理层的相关知识...奈氏准则给出了码元传输速率的限制,但并没有对信息传输速率给出限制,也就是说没有对一个码元可以对应多少个二进制位作出限制。...按特性阻抗数值的不同,通常将同轴电缆分为两类:50Ω同轴电缆和75Ω同轴电缆。...其中,50Ω同轴电缆主要用于传送基带数字信号,又称为基带同轴电缆,它在局域网中得到广泛应用;75Ω同轴电缆主要用于传送宽带信号,又称为宽带同轴电缆,它主要用于有线电视系统。...由于外导体屏蔽层的作用,同轴电缆抗干扰特性比双绞线要好,被广泛用于传输较高的速率数据,其传输距离更远,但价格较双绞线更贵 光纤 上面俩个都是电信号的传播,但是在光纤中是光脉冲在传播,所以光纤通信系统的带宽远远大于目前其他通信系统的带宽

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    开发 | 强化学习怎样在探索和利用之间找到平衡?OpenAI 推出了大型多智能体游戏环境 Neural MMO

    虽然该领域目前已经取得了一定的研究进展,但是多智能体强化学习仍存在两大主要挑战:当前的强化学习环境要么足够复杂但是限制条件太多,普适性不强;要么限制条件很少但是过于简单。...在未来,该系统有机会进行开源驱动的扩展。 环境 玩家(智能体)可以加入到任何可用的服务器(环境)中,每个服务器都会包含一个可配置大小的自动生成的基于地块的游戏地图。...然而,森林地块中的食物供应有限,食物会随着时间的推移缓慢地再生。这意味着智能体必须为争夺食品块而战,并同时定期从无限的水形地块中补充水源。...该平台提供了一个程序化的环境生成器以及「值函数、地图地块的访问分布、在学习到的策略中智能体与智能体之间的依赖关系」的可视化工具。用以对比的基线模型是在 100 个世界中训练出来的策略梯度方法。...然而,大型多智能体在线游戏的服务器有时会出现合并的情况,此时多个服务器上的玩家数据会被放入同一个服务器。

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    数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子图

    8.11 多个子图 原文:Multiple Subplots 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook...在本节中,我们将探讨在 Matplotlib 中创建子图的四个例程。...plt.subplot:子图的简单网格 子图的对齐的列或行是一个常见的需求,Matplotlib 有几个便利例程,使它们易于创建。其中最低级别是plt.subplot(),它在网格中创建一个子图。...为此,plt.subplots()是更容易使用的工具(注意subplots末尾的s)。 该函数不创建单个子图,而是在一行中创建完整的子图网格,并在 NumPy 数组中返回它们。...参数是行数和列数,以及可选关键字sharex和sharey,它们允许你指定不同轴之间的关系。

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    Nature | 学者呼吁重新审视基因与农作物产量关系的研究

    这些经过验证的增长来自于多年的实验,涉及到世界各地的多个地块和地点。尽管看似不起眼,但这些增长在总全球产量的背景下实际上是显著的。...在某些情况下,研究人员会记录来自小规模田间研究的多个地块的数据,但随后只报告最佳表现的地块或植株的产量。...这可能部分是因为一些国家对转基因植物测试施加了严格的监管限制,以及在这些限制下进行测试所带来的高昂成本。...然而,对于在不同基因型和环境条件下具有极大变异效应的基因来说,它们的影响可能不够稳定,无法在商业竞争中具备竞争力。因此,研究人员需要设计具有足够统计能力的实验来应对他们所面临的任何限制。...有时产量是从单株植物而不是整个地块中测量的。然而,这些植物以农民通常使用的密度种植时,导致单株植物产量显著增加的基因型可能无法影响整个地块的产量。

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    元宇宙中的十种商业模式

    为了满足这种需求,市场上也涌现出多个 vox 商店,其中 voxWalk 就是业务模型的主要示例。...它们将成为实体公司与增强现实和虚拟现实之间的桥梁。元宇宙将发起复杂而有创意的广告活动,模糊实体和虚拟之间的界限。 建设 有些土地所有者拥有多个地块,但建设的时间和精力有限。...其他的土地所有者则是为了扩大品牌宣传而倾向于雇佣专业的团队来建设自己的地块。这样的需求导致元宇宙出现了第三方建筑服务,如 MetaEstate 和 Voxel Architects。...据 CV Analytics 的数据分析显示,许多土地所有者持有多个地块。大部分的土地所有者并不打算建设自己的地块,他们选择进行长期的投资。...然而,在元宇宙中,这些愿望或许可以实现。 数据服务 数据无处不在,元宇宙里当然也不例外。平台需要每个包裹的访客数据,潜在买家需要出售包裹的历史数据,潜在卖家希望市场数据来设定他们的要价。

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