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基于Gym Anytrading 的强化学习简单实例

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用Python构建动态折线图：实时展示爬取数据的指南

stock_price is not None: x_vals.append(next(index)) y_vals.append(stock_price) plt.cla...plt.cla()：清空图表的当前绘制，防止数据重复显示，保持画面整洁。实例假设我们从财富吧API中抓取某只股票的实时价格，运行上述代码后，将显示股价变化的动态折线图。

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Pytorch拟合任意函数

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如何实时监测进程调度累计的runtime

read_sum_exec_runtime(vcpu_thread1, keywords)) ydata2.append(read_sum_exec_runtime(vcpu_thread2, keywords)) plt.cla

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编程小技巧之matlab python画二项分布的动态图

in range(100,n+1,10): for k in range(i+1): Psn[k] = comb(i,k) * (p**k) * ((1-p)**(i-k)) plt.cla

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教你从零开始在 TensorFlow 上搭建 RNN（完整代码）！

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数据可视化-Matplotlib绘制实时数据图表

pd.read_csv('data.csv') x = data['x_value'] y1 = data['total_1'] y2 = data['total_2'] plt.cla

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如何用TensorFlow构建RNN？这里有一份极简的教程

def plot(loss_list, predictions_series, batchX, batchY): plt.subplot(2, 3, 1) plt.cla() plt.plot...else 0) for out in one_hot_output_series]) plt.subplot(2, 3, batch_series_idx + 2) plt.cla...minimize(total_loss)def plot(loss_list, predictions_series, batchX, batchY): plt.subplot(2, 3, 1) plt.cla...else 0) for out in one_hot_output_series]) plt.subplot(2, 3, batch_series_idx + 2) plt.cla

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元胞自动机

cell_size) plt.xlabel('timestep:' + str(t)) 让图片动起来（同样注意缩进），plt.pause()函数让当前的图像维持pause_time长的时间，随后plt.cla...plt.pause(pause_time) plt.cla()

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python练习题参考答案来了（超多代码），看一下？（1）

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机器学习算法（二）之线性回归算法代码

% display_step == 0: # plt.figure(num=3) plt.ion() plt.cla

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深度学习——感知机

的参数值以及loss，方便观察其变化情况 wi, bi, loss_i, _ = sess.run([w, b, loss, op]) # 绘图部分 plt.cla

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Python—线性回归

: items.append(theta) items.append(theta) j = 0 for theta in items: plt.cla

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matplotlib散点图常见问题及解决方案

图表紧凑型(旁边不留那么多空白) """ # plt.savefig("test.png", dpi=200, bbox_inches="tight") # 清空画布 plt.cla

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PID横向控制和仿真实现

= [] fig = plt.figure() # 保存动图用 # camera = Camera(fig) for i in range(600): plt.cla...trajectory_x.append(vehicle.x) trajectory_y.append(vehicle.y) # 显示动图 plt.cla

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SA solve TSP

l:r+1] = reversed(new_path[l:r+1]) return new_path #路线变化图 def show(path,city_position,dis): plt.cla

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基于前轮跟踪的Pure Pursuit原理及实现

plt.subplots_adjust(hspace=0.5, wspace=0.5) # 调整垂直和水平间距 plt.subplot(3, 1, 1) plt.cla...target_ind2, 1]) + 3) plt.legend() plt.grid(True) plt.subplot(3, 1, 2) plt.cla...trajectory_y2[-1]) + 0.5) plt.legend() plt.grid(True) plt.subplot(3, 1, 3) plt.cla

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prediction, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 绘制中间结果 plt.cla

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python WAV音频文件处理——(3) 高效处理大型 WAV 文件

fig.canvas.manager.set_window_title(filename) plt.tight_layout() plt.box(False) for window in windows: plt.cla...magnitudes in windows: bar_width = (frequencies[-1] / frequencies.size) * (1 - bar_gap) plt.cla

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Python中gdal读取多波段HDF栅格影像并绘制直方图

non_veg_type_lai_array) plt.savefig(pic_save_path+"DRT_"+str(veg_type+1)+".png", dpi=300) plt.clf() plt.cla

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