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搜索资源列表

  1. 深度概率编程语言Edward.zip

  2. Edward 是一个用于概率建模、推理和评估的 Python 库。它是一个用于快速实验和研究概率模型的测试平台，其涵盖的模型范围从在小数据集上的经典层次模型到在大数据集上的复杂深度概率模型。Edward 融合了以下三个领域：贝叶斯统计学和机器学习、深度学习、概率编程。它支持以下方式的建模：定向图模型神经网络（通过 Keras 和 TensorFlow Slim 等库）条件特定的无向模型贝叶斯非参数和概率程序它支持以下方式的推理:变分推理（Variational inference）黑箱变分推理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_39840588

  1. pandas中绘图函数.ipynb

  2. pandas中绘图函数，Series和DataFrame都有一个都有一个生成各类图标的plot方法，默认情况下锁生成的都是线形图，包括线形图、柱状图、直方图、散点图、随机百分比密度图、散布图等，有一些汽车和鸢尾花的案例。代码详细有说明。python实现的。对应的blog专栏： https://blog.csdn.net/qq_35456045/category_9709051.html

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-02-13
    • 文件大小：457728
    • 提供者：qq_35456045

  1. DatePlot.rar

  2. 数据可视化之生成数据，绘制直方图、散点图、折线图。这个章节主要讲怎样去生成某些常用的数据，用到python的包有数学绘图库（matplotlib），可以绘制简单的折线图、散点图等，实践——随机漫步的散点图（折线也可）；Pygal包可以用来生成适合在数字设备显示的图表，实践——掷骰子的直方图结果分析（Pygal的直方图得用.svg保存，发现用谷歌浏览器能看到交互，有些浏览器不支持）。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-09-08
    • 文件大小：48128
    • 提供者：qq_38666046

  1. 菊安酱的机器学习第1期-k-近邻算法（直播）.pdf

  2. k-近邻算法的课件。来自于菊安酱的机器学习实战12期的免费教程。内涵python源码。菊安酱的直播间: 我们已经知道k近邻算法的工作原理,根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 那么如何进行比较呢?比如表1中新出的电影,我们该如何判断他所属的电影类别呢?如图2所示。 电影分类 120 爱情片(1,101) 爱情片(12,97) 80 爱情片(5,89) 水弊 60 ?(24,67) 动作片(112,9 20 动作片(1158) 动作片(108,5) 0 20 60 8

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-27
    • 文件大小：867328
    • 提供者：qiu1440528444

  1. python散点图实例之随机漫步

  2. 主要为大家详细介绍了python散点图实例之随机漫步，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38672731

  1. python散点图实例之随机漫步

  2. 随机漫步是这样行走得到的途径：每次行走都是完全随机的，没有明确的方向，结果是由一系列随机决策决定的。 random_walk.py #random_walk.py from random import choice # -*- coding: utf-8 -*- class RandomWalk(): #一个生成随机漫步数据的类 def __init__(self,num_points=5000): self.num_points=num_points self.x_va

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_38501363

  1. python——Matplotlib学习笔记2

  2. 绘制散点图 手动瞄点，如果数据小可以试试 import matplotlib.pyplot as plt plt.title("scatter graph") #图标名称 plt.xlim(xmax=10,xmin=0)#定义x轴范围 plt.ylim(ymax=10,ymin=0)#定义y轴范围 plt.plot([1,2,3,4,5,6,8,10],[4,5,6,8,10,8,6,4],'ro')#瞄点 plt.show() 下面是使用numpy随机生成数并用sactter绘制散点图方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：74752
    • 提供者：weixin_38612648

  1. 《python数据分析基础》：[Errno 11004] getaddrinfo failed

  2. 《python数据分析基础》第6.4 seaborn的第三个图“成对变量之间的散点图与单变量直方图” '''成对变量散点图和单变量直方图''' iris = sns.load_dataset('iris') sns.pairplot(iris) 在写这个代码时就存在一个疑惑，这个图的代码怎么没有数据或者说值，其他的可视化的图都会有值的导入，即使没有现成数据，也会使用pandas进行随机生成，例如 mean, cov = [5, 10], [(1, .5), (.5, 1)] data = np

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38570459

  1. 课程-Python-数据分析-源码

  2. 教学大纲 第1节（简介） Python的应用 网络和互联网发展 科学和数值 桌面GUI 软件开发 商业应用 文本编辑器 Jupyter笔记本 Visual Studio程式码 皮查姆 相关技术 吉特 要旨 谷歌协作 张量流 空气流动 课程 数据营 乌迪米 Coursera 第2节（内置数据结构） 数据结构 元组 列表 字典 放 大批 数据框 第三节（数据清理） 操纵DataFrame 切片（选择行或列） 筛选 在，不在 填写NAN 删除列 合并与合并 分组 应用功能 第4节（有条件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：106954752
    • 提供者：weixin_42109598

  1. Python-Project：一系列python项目-源码

  2. Python项目 此仓库中放置的一系列Python小项目，均是我本人亲自敲过的，有的来自书本，有的来自网络搜集，敲这些项目是为了提高自己“世事洞明皆学问，人情练达即文章”，熟能生巧，勤能补拙，加油。 简书： : 1.数据可视化 在这个项目中你将学到： 如何生成数据集以及如何进行进行可视化； 如何使用matplotlib创建简单的图表，以及如何使用散点图来探索随机漫步过程； 如何使用Pygal来创建直方图，以及如何使用直方图来探索同时掷两个面数不同的骰子的结果 2.下载数据 在这个项目中你将学

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42139460

  1. PyWeather-源码

  2. 单元6 | 作业-天气如何？ 背景 无论是金融的，政治的还是社会的-数据的真正力量在于其明确回答问题的能力。 因此，让我们以您对Python请求，API和JSON遍历的了解来回答一个基本问题：“当我们接近赤道时，天气如何？” 现在，我们知道您可能在想什么： “ Du。天气变热了……” 但是，如果按下，您将如何证明呢？ 天气预报 在此示例中，您将创建一个Python脚本以可视化世界上距赤道不同距离的500多个城市的天气。 为此，您将利用一个， 以及一些常识来创建世界各地城市的代表性天气模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42122432

  1. python-api-challenge：使用API​​捕获数据-源码

  2. 天气如何？ 无论是金融的，政治的还是社会的-数据的真正力量在于其明确回答问题的能力。 在这个项目中，Python请求，API和JSON遍历被用来回答一个基本问题：“当我们接近赤道时，天气如何？” 天气预报 在此示例中，您将创建一个Python脚本以可视化世界上距赤道不同距离的500多个城市的天气。 为此，您将利用一个， 以及一些常识来创建世界各地城市的代表性天气模型。 您的目标是构建一系列散点图，以展示以下关系： 温度（F）与纬度 湿度（％）与纬度 多云（％）与纬度 风速（mph）与

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42168750

  1. python 判断一组数据是否符合正态分布

  2. 正态分布： 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布，记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置，标准差决定分布的幅度，当υ=0，σ=0 时的正态分布是标准正态分布 判断方法有画图/k-s检验 画图： #导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #构造一组随机数据 s = pd.DataFrame(np.random.randn

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：71680
    • 提供者：weixin_38694566

  1. python-api-challenge-源码

  2. python-api-challenge 描述 OpenWeatherMap API用于提取随机选择的城市的天气数据，而数据集用于在我们接近赤道时观察天气趋势。 Google Places API用于创建湿度的城市热图，并根据设置的天气条件识别酒店位置。 如何运行代码 克隆此存储库，然后在WeatherPy或VacationPy Jupyter笔记本中运行代码。 结果 以下是从3/26/21提取的500多个随机选择的城市的气象数据集中得出的三种见解： 当我们接近赤道时，最高温度升高。 如下图所

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42134338