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环境pipinstallgooeypipinstallMyQR源代码fromgooeyimportGooeyParser,GooeyfromMyQRimportmyqr@Gooey(encoding='utf-8',program_name='二维码生成器',program_description='生成动态、彩色、黑白二维码',language='chinese')defmain():parser=GooeyParser(description="生成动态、彩色、黑白二维码")parser.add_argument('文本',widget="TextField")parser.add_argument('文件',widget="FileChooser")#...
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源码：frompyechartsimportBarimportreimportrequestsnum=0b=[]foriinrange(1,11):link='https://www.cnblogs.com/echoDetected/default.html?page='+str(i)headers={'user-agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/72.0.3626.109Safari/537.36'}r=requests.get(link,headers=headers)html=r.textpost=re.findall('<spanclass="post-view-count...
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加载模型字典逐一判断每一层，如果该层是bn的runningmean，就取出参数并取平均作为该层的代表对保存的每个BN层的数值进行曲线可视化fromfunctoolsimportpartialimportpickleimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltpth_path='checkpoint.pth'pickle.load=partial(pickle.load,encoding="latin1")pickle.Unpickler=partial(pickle.Unpickler,encoding="latin1")pretrained_dict=torch.load(pth_path,map_loc...
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卷积核可视化importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromkerasimportbackendasKfromkeras.modelsimportload_model#将浮点图像转换成有效图像defdeprocess_image(x):#对张量进行规范化x-=x.mean()x/=(x.std()+1e-5)x*=0.1x+=0.5x=np.clip(x,0,1)#转化到RGB数组x*=255x=np.clip(x,0,255).astype('uint8')returnx#可视化滤波器defkernelvisual(model,layer_target=1,num_...
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详细的解释，读者自行打开这个链接查看，我这里只把最重要的说下fit()方法会返回一个训练期间历史数据记录对象，包含trainingerror,trainingaccuracy,validationerror,validationaccuracy字段，如下打印#listalldatainhistoryprint(history.history.keys())完整代码#Visualizetraininghistoryfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDenseimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpy#...
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在进行数据库相关的模块学习时，通常有人推荐使用Navicat，确实强大方便，可惜是收费的。这里推荐一个在社区版PyCharm里面直接可视化访问数据库的方法，开源免费。在社区版的PyCharm中，可以通过下载DatabaseNavigator的插件，实现可视化。下面是详细步骤：1.在菜单file中找到Settings，如下2.进入Plugins，搜索‘DatabaseNavigator'，如下图，然后安装。3.装好后，菜单栏会多出一个菜单‘DBNavigator'，如下：4.点击这个菜...
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方法importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsdf=pd.DataFrame(np.random.randn(50).reshape(10,5))corr=df.corr()sns.heatmap(corr,cmap='Blues',annot=True)将矩阵型简化为对角矩阵型：mask=np.zeros_like(corr)mask[np.tril_indices_from(mask)]=Truesns.heatmap(corr,cmap='Blues',annot=True,mask=mask.T)补充知识：Python【相关矩阵】和【协方差矩阵】相关系数矩阵pandas.DataFrame(数据).c...
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例1使用Python+matplotlib绘图进行可视化，在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小，同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。参考代码：运行结果：例2绘制正线余弦图像，然后设置图例字体、标题、位置、阴影、背景色、边框颜色、分栏、符号位置等属性。运行效果：例3生成模拟数据，创建两个子图，分别绘制正弦曲线和余弦曲线，把两个子图的图例显示在一起，并显示于子图之外。运行效果：例4生成模拟数据，绘制正弦曲线、余弦...
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近期，又有接触到pyecharts这个包的使用，后面发现这个曾经好用的包发生了一些变化，为了方便大家的使用，这里整理如下：绘图风格theme:默认WHITELIGHT,DARK,WHITE,CHALK,ESSOS,INFOGRAPHIC,MACARONS,PURPLE_PASSION,ROMA,ROMANTIC,SHINE,VINTAGE,WALDEN,WESTEROS,WONDERLAND1.柱状图绘制1.1最基础的柱状图frompyecharts.chartsimportBar,Gridfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.globalsimpo...
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1、打印特殊符号matplotlib在公式书写上面跟latex很相似，接下来我们就特殊符号，上标下标来具体展示一下。importmatplotlib.pyplotaspltx=[i+1foriinrange(20)]y=xplt.figure()plt.title(r'$\alpha$>$\beta$')#打印α>βplt.xlabel(r'$\theta$')#打印θplt.ylabel(r'$\omega$')#打印ωplt.plot(x,y)plt.show()效果如下：由此可见，打印特殊符号需要知道特殊符号的英文名称，在前面加上转义符反斜杠，再用一对...
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这周用javaweb制作了全国各个省份的疫情数据的可视化，做的是最基础的柱状图。先导入相应的echarts包和插件<scripttype="text/javascript">//基于准备好的dom，初始化echarts实例varmyChart=echarts.init(document.getElementById('main'));//指定图表的配置项和数据myChart.setOption({title:{text:'全国各省确诊人数'},tooltip:{},legend:{data:['确诊人数'],width:'auto',heig...
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TSNE降维降维就是用2维或3维表示多维数据（彼此具有相关性的多个特征数据）的技术，利用降维算法，可以显式地表现数据。（t-SNE）t分布随机邻域嵌入是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。python代码km.py#k_mean算法importpandasaspdimportcsvimportpandasaspdimportnumpyasnp#参数初始化inputfile='x.xlsx'#销量及其他属性数据outputfile='x_1.xlsx'#...
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开发一个内部功能时碰到的需求，要把json数据在页面上展示出来，平时浏览器会安装jsonView这样的扩展来看json数据，但是程序要用到的话该怎么办呢？今天在网上搜索的时候，发现了这个小技巧，分享一下。要用到的核心是JSON.stringify这个函数，没想到吧，平时我们只把它用来序列号json数据。但是这个stringify是有三个参数的，JSON.stringify(value[,replacer][,space])，具体描述请看这里：https://msdn.microsoft.com/lib...
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