今天给大家介绍一个一直令小编心心念念的优质学习资源-Scientific Visualization: Python + Matplotlib。这是一本关于如何使用Python-Matplotlib进行科学图表绘制的书籍,作者可谓是把Matplotlib玩的相当熟啊!小编在看完全部绘制代码之后,也是学习到了很多优质的技巧呢,话不多说,我们直接给出这份资源中优质可视化作品,如下:
很多人觉得深度学习上手非常困难,让我们看看,对于程序员来说,着手深度学习的实践需要准备什么样的工具。 硬件 从硬件来讲,我们可能需要的计算能力,首先想到的就是CPU。除了通常的CPU架构以外,还出现
腾讯云开发者社区联合Cloud Studio(基于浏览器的集成开发环境(IDE),从浏览器打开网站可快速进行开发)共同推出“运行代码块”新功能——开发者朋友在阅读技术文章时,可实现文章中代码的“可阅读、可编辑和可运行”,为开发者打开更流畅地创作与阅读代码类内容的“Playground”。
作者:Yang Zhou 翻译:陈之炎 校对:赵茹萱 本文约2000字,建议阅读8分钟本文介绍了精心挑选的9个函数装饰器,它将展示Python的优雅。 函数装饰器有事半功倍的力量。 Wallhaven 提供 图片 “简胜于繁。” Python函数装饰器是“Python zen”哲学的最佳特性。 装饰器助力用更少、更简单的代码来实现复杂的逻辑,并在其他地方实现重用。 有许多很棒的内置Python装饰器使编码变得更为容易,只使用一行代码便可向当前的函数或类中添加复杂的函数。 行胜于言,接下来,来看看精心挑选的
大家吼,我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目,在这里,你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏,吃瓜新鲜作品不迷路!
hello 艾瑞巴蒂,我是你们的新朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。本周开始,我将为大家带来新的栏目——【每日精选时刻】。在这里,你可以看到狗子为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。
由于我在 Python 领域还是个初学者,没有遇到类似问题,但是根据分析,问题应该是出在了 循环依赖。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 设计构思与创意 本作品以微信小程序为“个人”平台,用户可在微信小程序中录入必要的人脸等个人信息,并且能够以微信小程序为窗口查询自己的垃圾分类详情。为保证微信小程序的丰富性和人性化,用户可在小程序中通过拍照、语音、搜索等查询日常生活中常遇的生活垃圾,积累自己垃圾分类知识。在垃圾桶端,系统在用户授权情况下通过拍摄用户人脸信息匹配用户个人数据库,并记录其垃圾分类信息。此外,垃圾桶在本作品中充当“引导者”角色,用以引导用户将垃圾投掷到正确的垃圾桶中。在管理端,相关部门一方
前天我们在公众号『早起python』与『可乐的数据分析之路』开启了『怎样绘制漂亮的统计图表』系列专题,在两天的时间内我们收到一些粉丝提供的可视化结果,虽然参与的人并不多,但是已经足够我们说明问题了。下面开始点评时间。
选文|姚佳灵 翻译|田晋阳 校对|姚佳灵 大数据文摘编辑作品 转载具体要求见文末 编者按:由于文中提到的内容太多,建议大家在阅读前看下完整的内容,欢迎大家在评论区讨论留言,点击阅读全文即可查看完整内容! 几个月前,我看到一篇博文根据Github上的实例,列出了一些最流行的python库中最常用的函数/模块。我已将这些结果做了可视化并写下每个库中排名前10的例子。 我在下文中列举了一些,完整版本可以在IPython notebook文件中获得(链接地址https://github.com/agal
WWDC 2017让我们了解了苹果公司对机器学习的看法以及它在移动设备上的应用。CoreML框架使得将ML模型引入iOS应用程序变得非常容易。 大约一年前,我们在iOS和Android上实现了自己的神
有小伙伴们问我“Python有mplcyberpunk库可以绘制赛博朋克风的可视化作品,那R可有类似的包进行绘制呢?”当然有啦,今天小编就给大家推荐一个可以绘制赛博朋克风的优秀第三方R包-ggCyberPunk,今天推文的主要内容如下:
本期推文我们就使用Python-ridge_map包绘制山峦效果的地图可视化作品。主要内容如下:
机器学习和人工智能(AI)在过去的十年里取得了显著的进展。特别是在艺术创作领域,AI绘画工具的出现为艺术家和设计师提供了新的创作方式和可能性。这些工具利用深度学习算法,能够自动生成或辅助创作高质量的艺术作品。
入职半年,进步并不是想象中的那么大,虽说在任何地方工作都其实是靠自己的努力、对技术的钻研,达到熟练、进而开拓其他领域等,还是需要不断的“偷懒”, 能使用编程语言实现的东西尽量编写脚本完成,而不是被一系列杂乱的事影响对工作的完成和自己的进步。 最近的总结输出也不够多,其实是没有刻意的创造练习的机会,对自己掌握知识是不利的,看上去总结输出很耗费时间,但是当“输出总结”公布在互联网上,其实它就成为了一个作品,是作品就有好坏、就有影响力强弱。“作品”事实上扮演着见证者的角色,你的进步或是你的退步,你的关注点等 鉴于
首先,简单介绍一下作者,宁海涛是211硕士毕业,先后学习Python进行深度学习模型构建以及可视化展示,当然还包括数据分析、数据处理、数据可视化等技能,此外,还特别擅长于使用R语言进行数据统计和可视化绘制,当然还有一些前端、爬虫等这里就不做解释,总之是一位比较全能的优质作者。从2020年5月一直到现在,已连载超过「185+优质原创文章」。
在推文使用R快速绘制“山峦图”(工具分享 | linemap-快速绘制山峦地图的R可视化包介绍),有小伙伴就问Python 能不能绘制类似的地图效果?答案是:当然啦!本期推文我们就使用Python-ridge_map包绘制山峦效果的地图可视化作品。主要内容如下:
【新智元导读】作者在本文提出一种5步入门并应用机器学习的方法。它不是传统的方法。传统的机器学习方法提倡从下往上学,先从理论和数学开始,然后是算法实现,最后让你去解决现实世界的问题。 作者提倡的掌握机器
随着科技的不断进步,机器学习技术在各个领域的应用愈发广泛,其中与艺术创作的跨界合作引起了极大的关注。这种合作推动了创作者将先进的机器学习算法融入艺术创作过程,带来了许多令人惊艳的作品。本文将深入探讨机器学习与艺术创作的跨界合作,包括具体的部署过程和实例。
但以上这些都不是我今天要说的。今天要说的这个接口,之所以称为“强大”,因为它返回的内容里蕴含了未知的巨大能量,大到可以轻松毁灭宇宙 N 次……
代码地址:https://github.com/taishan1994/PointerNet_Chinese_Information_Extraction
之前在爬虫解析数据的时候,自己几乎都是用正则表达式,Python中自带的re模块来解析数据。利用正则表达式解析数据的确很强大,但是表达式写起来很麻烦,有时候需要多次尝试;而且速度相对较慢。以后会专门写一篇关于Python正则的文章。
大家吼,我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目,在这里,你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏,吃瓜新鲜作品不迷路! *当然,你也可以在本篇文章,评论区自荐/推荐他人优秀作品(标题+链接+推荐理由),增加文章入选的概率哟~
我们在利用Python进行数据可视化时,有着大量的高质量库可以用,比如:Matplotlib、seaborn、Plotly、Bokeh、ggplot等等。但图表好不好看,配色占一半。如果没有良好的审美观,很容易做出来的东西辣眼睛……
今天尝试了用Python代码完成书法作品(包括印章制作和书法写字)。发现了编程与艺术又一个契合点,小开心一下。其实这个过程非常简单。我们先看作品,后讲解代码。
本文由马哥教育Python自动化实战班6期学员推荐,转载自互联网,作者为 lm409,内容略经小编改编和加工,观点跟作者无关,最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 断断续续终于过了一遍Python教程,于此梳理教程实战作业:搭建一个Blog网站。 由于欠缺前端知识,有些代码直接引用于项目源码,个人做了尽量详尽的注释以帮助理解,希望在今后能够学习HTML、CSS、JavaScript等知识,然后回头重新理解本项目。 作品的完整代码,回复公众号:博客神器 一、文件结构 二、关键技术 1.http工作流程
- - - -系列文章- - - - Python+selenium 自媒体自动化 - 实现自动投稿、自动发布哔哩哔哩 B 站短视频实例演示 Python+selenium 自媒体自动化 - 实现自动上传并发布微视短视频实例演示 Python+selenium 自媒体自动化 - 实现自动上传并发布搜狐号短视频实例演示 Python+selenium 自媒体自动化 - 实现自动上传并发布一点号短视频实例演示
最近这天热得不像样子,一非洲游客在天安门广场中暑晕倒……还是选择老老实实窝在房间里吹空调吧。 不过也有些人,学习的热情比气温还高,不写代码就不舒服!(因为会被助教夺命连环催) 是的,我们又一批码上行动
今天小编带大家绘制一幅”颜值“超高的学术图表,起初原因也是群里的小伙伴询问怎么绘制。要知道我可是非常宠读者的哈~~绝对的安排!读者给出的图片如下:
今天给大家分享一下,如何使用1行Python代码,从MV里提取出完整的MP3文件。
有的资料将这一章内容命名为“面向对象”,虽然没有错误,但这并不很 Pythonic ,因为 Python 中的函数是第一类对象,在前一章中已经开始“面向对象”了。其实不仅仅是第7章,本书从一开始,就在“面向对象”。那么,本章的类与对象有什么关系?为什么很多自学者会在学到本章的时候遇到困难?如何跨过这个难关?请读者满怀信心地认真学习本章和第9章,严格地执行各项学习建议。“漫卷诗书喜欲狂”的成功愉悦就在不远的将来。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
星爷已经转到幕后很久了,而达叔其实一直都有活跃在荧幕。2019年国产高票房科幻电影《流浪地球》里的姥爷韩子昂,今年刚上线不久的网络电影《少林寺之得宝传奇》里的客商老者。达叔一直都在带给我们快乐与感动,可惜这些都在今后成为回忆,定格在了2021年2月27日。
数据分析中一个渐趋普遍的趋势是将相互关联的数据作为网络进行分析。网络分析不仅仅是查看数据的属性,还会关注数据和最终产出之间的结构关联。我们的重点是理解这些网络。网络总是难以进行可视化和导航,而且最大的问题是很难找到与任务相关的模式。
在写《学习Python,怎能不懂点PEP呢?》的时候,我已经发现国内的Python翻译环境不容乐观。这个结论可能不对,毕竟这几年Python大热,或许有不少优秀的翻译项目,只是我还不知道而已。
Kepler.gl作为一款强大的开源地理信息数据可视化工具,可以帮助我们轻松制作针对大规模矢量数据的可视化作品,从而辅助数据分析工作。
下述解释援引自理查德·斯泽利斯基(Richard Szeliski)的<<计算机视觉算法和应用>>一书。
大数据文摘字幕组作品,转载要求见文末 制作团队 | 蒋晔 苏国睿 过倩霏 takeshi luan 没错!大数据文摘字幕组成立啦!!! 我们专注一切炫酷的科技、技术前沿类视频 如果你热爱和志同道合的小伙伴一起做一些有趣的事 如果你的英文不错,又懂一点视频 快加入我们吧~ 在大数据文摘后台回复“志愿者” 了解如何加入大数据文摘字幕组! 前几天《大数据文摘》为大家介绍了Youtube科技网红Siraj的《Tensorflow+40行代码识别手写数字图像》的视频,得到一致好评。今天,我们继续推介风趣幽默的Sir
回血送书,拒绝吃土 尽情拔草猛如虎 (`∀´) Ψ 付款过后便吃土(ಥ_ಥ) 我的书架我做主 (^_−)☆ 回血送书 ,帮你重振旗鼓(๑╹◡╹)ノ""" 这一次,你读书,博文菌来买单! 下面是书籍介绍,参与方式可直接拉至文末哦~ 活 动 书 单 1 ▊《架构解密:从分布式到微服务(第2版)》 吴治辉 编著 《Kubernetes权威指南》作者、Mycat发起人吴治辉新作 对分布式、微服务、云原生、K8s、Service Mesh等发展脉络和原理进行深度解密 2 ▊《超大流量分布
现在被谈论最多的就是微服务和中台系统,我个人的理解是微服务或者是中台好不好,主要看实际的业务场景,架构的变迁往往需要耗费很大的学习成本和时间成本,所以更改架构的时候要三思而后行,适合自己特别重要。
讲道理,docker是天然的微服务,确实是能敏捷高效的解决深度学习这一块的几个痛点。
自幼受贵州大山的熏陶,养成了诚实质朴的性格。经过寒窗苦读,考入BIT,为完成自己的教师梦,放弃IT、航天等工作,成为贵财一名大学教师,并想把自己所学所感真心传授给自己的学生,帮助更多陌生人。
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