02 2022 档案
摘要：legend(loc # Location code string, or tuple (see below). # 图例所有figure位置。 labels # 标签名称。 prop # the font property. # 字体参数 fontsize # the font size (use
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摘要：不同的颜色网站：https://xkcd.com/color/rgb/ 使用：使用画图函数中的可选参数，color='#15b01a'即可 类外分享一个高级色彩配色网站：https://colorhunt.co/palettes/popular
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摘要：原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41147129/article/details/88058446 python中的列表等于其他语言中的数组 首先了解下一般取列表怎么按索引取值，也就是列表的切片： list[i:j] 就是从列表的索引 i 到索引j 个的值；列表的
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摘要：# 导入库函数 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('ggplot') plt.rcParams['font.sans-s
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import ticker import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np plt.style.use('ggplot') # f
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摘要：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #matplotlib inline # 画第1个图：折线图 x=np.arange(1,100) plt.subplot(221) plt.plot(x,x
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摘要：在使用TSNE对高维数据进行降维可视化处理时发现： 1.数据样本量对于TSNE很关键。以2类样本为例，至少需要1类数据样本多于20个，或者是数据样本量总数大于40个。 2.在数据样本量充足的情况下，TSNE的效果要好于PCA。但在数据样本量较少的情况下，TSNE的效果不如PCA。
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摘要：论文写出来一定要投，一定要多写，多投稿，脸皮要厚，通过被拒能直面挫折失败。 1.what is the most important for you to write a paper in English (1)The ability to communicate in Chinese Think
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摘要：1.Basic introduction to the field, which is comprehensible to a scientist in any discipline. 2.Detailed background , comprehensible to a scientist in
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摘要：print(f"./feature_model/save_feature_state_aug_{num_item[i]}_{k}_bcq")其中 num_item[i]，k是变量
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摘要：问题： c = F.relu(policy_model.Q.c1(exp_list[i][k].unsqueeze(0)))error: *** RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at lea
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摘要：import csv #导入csv模块，该模块包含于python标准库中 filename='111.csv' with open(filename,'r')as file: #1.创建阅读器对象 reader=csv.reader(file) #2.读取文件头信息 header_row=next(
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摘要：{ // Use IntelliSense to learn about possible attributes. // Hover to view descriptions of existing attributes. // For more information, visit: https:
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摘要：1、TSNE的基本概念 t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法，是由 Laurens van der Maaten 等在08年提出来。此外，t-SNE 是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维
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摘要：https://blog.csdn.net/golden1314521/article/details/44700551 https://github.com/matplotlib/cheatsheets
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摘要：1.touch hello.sh 2.vim hello.sh use "i" to write into the file write: #!/bin/sh echo hello world; 3.use"esc"、 "wq" to save the file 4.chmod 700 hello.
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