10 2022 档案
摘要:import glob import os from PIL import Image # 1、获取文件夹名称 path = r'H:\wordData\30train' dirnames = [f for f in os.listdir(path) if os.path.isdir(path +
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摘要:用python将时间序列信号或一维数组转化成图像的几种方法 深度学习在计算机视觉有了非常广泛的应用,视觉图像数据为二维数据,而在故障诊断领域的数据,来自于传感器的采集,属于典型的一维时间序列,因而绝大多数问题可以抽象成时间序列分类(TSC)问题。若将时间序列或一维数组转化为图像,再应用深度学习的模型
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摘要:1. 整体逻辑 整个table是由大小一致的单元格组成的,在这个基础上,我们通过合并单元格(行/列)的方式,实现整个table的设计:竖线用“|”,横线用“\cline“,列合并用”\multicolumn“,行合并用”\multirow“。 2. 实现步骤从左到右逐行设计。 3. 2×2 Tabb
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摘要:合并一行一列 \begin{table} \centering \begin{tabular}{c c c c} \hline \multirow{2}*{1} & 2 & 3 & 4 \\ ~ & 2 & 3 & 4 \\ \hline \end{tabular} \end{table} 合并两行
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摘要:Legend()参数调整图例位置 在日常使用中,有时默认的图例位置不符合我们的需要,那么我们可以添加参数对图例的位置进行调整。 matplotlib.pyplot.legend(loc='String' or Number, bbox_to_anchor=(num1, num2)) 1.loc参数的
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摘要:展开全部 1.最近遇到一个问题,关于图例legend如何画在图32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333363393662外的问题,并以适合的比例显示出来。 2.首先传统的做法如下,这种方式并不能满足我的要求,而且是显示在图内。 ax1.leg
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摘要:1.去除横纵坐标值 plt.xticks([]) # 去掉横坐标值 plt.yticks([]) # 去掉纵坐标值 2.设置横纵坐标名称 ax1.set_xlabel('Output class',fontsize=24) #设置x轴名称 ax1.set_ylabel('Target class',
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摘要:提示:Something's wrong--perhaps a missing \item. \end{thebibliography} 原因是.tex文档中未曾引用reference中的文献 解决方法 1.到项目文档下找到.bbl文件 2.删除该.bbl文件 3.加入任意一个引用\cite{*}
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