【画图代码】matplotlib - 词向量或类向量散点图 查看向量样本分布

最新推荐文章于 2024-09-30 15:25:33 发布
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分类专栏： 李航统计学系方法系列 算法 AI理论
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人工智能_机器学习054_核函数_支持向量机SVM手写代码_针对二分类问题绘制间隔线_绘制l1_l2_l3线_利用svc算法绘制间隔线---人工智能工作笔记0094
添柴程序猿的专栏
11-29 352
如果存在一个从 X 到 H 的映射 φ(x)：X → H，使得对于所有 x, y ∈ X，函数 K(x, y) 满足条件 K(x, y) = φ(x)·φ(y)，则称 K(x, y) 为核函数。它使用matplotlib库中的scatter函数来创建散点图，其中X[:,0]和X[:,1]分别表示数据集中的第一列和第二列作为x轴和y轴的值，c=y表示根据变量y的值来为每个点分配颜色。plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y) 表示我们使用x矩阵的,第一维度做为横坐标,
深入浅出matplotlib(13)：旋转向量示意图
大坡3D软件开发
12-01 1094
作为一个数学老师，当你需要讲向量时，需要使用一些示意图，或者需要动态地修改一下向量的旋转关系。如果作为一个物理老师，也需要讲述力向量的方向和合成。如果需要现场可以动态在修改示意图时，你再采用预先绘制的方式，就不会适用，这时就可以采用matplotlib来动态编程，以便课堂上动态在修改，也可以分发给学生去研究和探索更多的可能性。如果只是给一个PPT，只能看看，而不能动手，也不能更进一步研究这些问题。这样对于学生来说，印象不会很深刻，也不会培训学生动手能力。 下面就来介绍一下，怎么样构造下面的旋转示意图.
利用python的matplotlib绘制分布图
热门推荐
SunCherryDream的专栏
05-12 1万+
目标： 以csv文件中的Kshell列值为Y轴，Degree列值为Y轴，分别以Upper列、EquUpper列、EquLower列，Lower列这四列的值为第三维，在对应的X、Y坐标上以颜色的深浅表示值的大小，得到四个结果。部分文件格式如下： 达到效果： 实现步骤： 1、环境配置       在环境配置上花费了很长时间，主要是在PyDev中使用matplotlib
【画图代码】matplotlib - 词向量或类向量散点图
造出高达般的人工智能机器人
05-24 2104
思路： 词向量： 将词向量中值最大的维度的下标作为该词向量的标签。 采用t-SNE对将词向量压缩到2维空间，然后画成散点图。点的颜色就是该词向量的标签。 类向量 类向量指的是在分类任务中，样本在输入softmax之前的向量。 直接采用t-SNE对将类向量压缩到2维空间，然后画出散点图。点的颜色就是该类向量的标签。 例子： from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages from sklearn.manifold import TSNE
自然语言处理--在二维平面上语义词关系可视化（绘制反映词向量关系的散点图）
糯米君的博客
01-21 1186
语义词之间的关系非常有用，通过可视化可以得到一些有趣的发现。 通过美国城市名称的 Word2vec 向量之间的距离将它们绘制在二维语义图上，即将Word2vec 距离映射到二维平面上，然后会发现在训练googlenews-vectors-negative300.bin.gz的谷歌新闻语料库中，一些大小和文化相似的城市尽管在地理位置上相距甚远，但在语义上却紧密地聚合在一起。 import os from nlpia.loaders import get_data from gensim.models.keye
python 通过 matplotlib 绘制矢量图
Smileyan's blog
03-09 1万+
python 通过 matplotlib 绘制矢量图 问题描述 当遇到这种情况：需要通过代码和数据进行图片的绘制的时候，可以考虑使用 OriginPro 进行绘制，并且在很多情况下，OriginPro 都更加合适绘图，导出矢量图也比较方便。 但是如果遇到一定要编写代码进行绘制图像的时候，并且希望导出矢量图的时候，可以考虑使用 matplotlib， 它提供了保存为 eps 格式图片的功能。 数据集 这里是以时间序列数据为例，数据集是来自 https://github.com/NetManAIOps/donu
分析数据：使用Matplotlib创建散点图
qq_42799920的博客
07-26 478
>>> import kNN >>> from imp import reload >>> reload(kNN) <modul
python 数据可视化二维向量图_杨涛的Python机器学习5——数据可视化1：散点图,杨桃...
weixin_30229705的博客
03-01 1455
本人优快云博客专栏：https://blog.youkuaiyun.com/yty_7Github地址：https://github.com/yot777/使用Matplotlib将数据可视化Matplotlib能创建非常多的可视化图表，它有一个丰富的Python工具生态环境，请移步到以下教程进行学习：如果不打算深入学习，使用下图可以简要了解Matplotlib 的一些重要术语：结合我们上一节的内容，...
AI-支持向量机分类预测
evenson1的博客
08-26 3602
基于支持向量机的分类预测 1.简介 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。 SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，*即从决策边界到各个数据集的距离越大，分类操作出错率越小。*可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的
机器学习5-支持向量机
柳杰的博客
09-16 369
文章目录1.线性可分支持向量机-SVM1）几何间隔、函数间隔、目标函数2）拉格朗日乘子法求解带有等式约束的问题3）拉格朗日乘子法求解带有不等式约束的极值问题、KKT条件4)SVM目标函数求解5.SVM求解举例 1.线性可分支持向量机-SVM 1）几何间隔、函数间隔、目标函数 同一条直线(系数成倍的放大、缩小)的几何间隔相同，但函数间隔会不同 2）拉格朗日乘子法求解带有等式约束的问题 3）拉格朗日乘子法求解带有不等式约束的极值问题、KKT条件 如果不等式约束是大于0或者大于等于0，则必须先转换成小
机器学习——支持向量机
qingjj__的博客
12-18 1508
支持向量机SVM的原理和实例
node2vec嵌入向量散点图绘制
weixin_42052081的博客
01-10 886
# -- coding: utf-8 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np df=pd.read_csv(r"C:\Users\WBL\Desktop\node2vec-master\karate--node2vec.embeddings.csv") # r为转义字符 # print(df....
SPSS新手教程——对问卷数据进行处理之样本分布
nekonekoboom的博客
09-13 9268
在刚刚开始着手于一项研究时，利用问卷调查收集数据无疑是大多数人的选择，而如何处理收集到的数据有很多种方法，其中利用IBM SPSS Statistics软件来进行处理是比较方便且实用的，IBM SPSS Statistics软件的界面属于用户友好型，操作起来也较为简易。 本次我们主要探讨如何对收集到的数据进行样本分布研究，以及如何建立样本分布表。 一、打开数据文件 本例中使用的是关于社交媒体使用情况对大学生自我评价影响的研究问卷所收集到的数据。首先对数据进行整理，将问卷中的问题放在列中，并根据问题对其
图学习【参考资料1】词向量word2vec
m0_63642362的博客
11-22 713
介绍词向量word2evc概念，及CBOW和Skip-gram的算法实现。
Python画散点图
accumulate_zhang的博客
06-22 2984
做实验的时候，需要用图来展示，简单的Excel可以搞定，但感觉颜色很丑，而且看上去不够精致。现在一般画图方式有MATLAB，Python，r语言。 我用Python的matplotlib包来画。 三点图+平均水平线。 #coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import nump
词向量
狮子座明仔知识集散场
09-22 3783
本教程来自深度学习框架PaddlePaddle的入门引导。我没有修改前面的理论知识部分，是在后面加入了自己的应用实例便于理解。词向量本教程源代码目录在book/word2vec， 初次使用请参考PaddlePaddle安装教程，更多内容请参考本教程的视频课堂。背景介绍本章我们介绍词的向量表征，也称为word embedding。词向量是自然语言处理中常见的一个操作，是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互
利用python绘制二维向量图
hhue2007的专栏
07-23 1973
为了实现地层数据的变化趋势的可视化模拟，最近研究了python环境下的可视化方案，为后续的流体运动的仿真模拟做好储备，主要采用matplotlib中的quiver函数，实现二维等值线数据的随深度或者地层数据的变化趋势绘制。python3.10环境，利用 matplotlib.pyplot、scipy.interpolate、numpy、pandas实现数据的处理，网格数据的生成，矩阵数据的合并等。，数据格式和数据读取、数据处理方法类似。典型二维向量场箭头图的绘制。利用实际地层数据绘制。
NLP-词向量和文本向量
优快云_l_i_u的博客
09-30 1364
one-hot编码是一种传统的表示方法，其中每个单词都被表示为一个高维向量，向量的维度等于词汇表的大小。在该向量中，除了对应单词位置的元素为1外，其余元素均为0。这种表示方法简单直观，但无法表达单词之间的相似性和关联性。树的带权路径长度，就是树中所有的叶节点的权值乘上其到根节点的路径长度。在含有n 个带权叶结点的二叉树中，其中带权路径长度（WPL）最小的二叉树称为哈夫曼树， 也称最优二叉树。如图，c树的WPL=35最小，经验证其为哈夫曼树。1.1根据词与词之间关系的某种假设，制定训练目标。
C++ 画图散点图
最新发布
03-08
### 使用 C++ 绘制散点图 对于希望利用 C++ 进行散点图绘制的需求，一种常用的方法是借助 OpenCV 库。OpenCV 提供了强大的图像处理功能以及易于使用的 API 接口[^1]。 下面是一个简单的例子来展示如何通过 OpenCV 来创建并显示一个包含随机分布的数据点的散点图： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <vector> int main() { int width = 800, height = 600; cv::Mat image(height, width, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255)); std::vector<cv::Point> points; // 假设这里有一些数据点 (x,y)，为了演示目的生成一些随机数作为样本 for(int i=0; i<100; ++i){ int x = rand()%width; int y = rand()%height; points.push_back(cv::Point(x,y)); } // 将这些点画到图片上去 for(auto &p : points){ circle(image,p,4,cv::Scalar(0,0,255),-1); } // 显示结果窗口 namedWindow("Scatter Plot", WINDOW_AUTOSIZE ); imshow("Scatter Plot",image); waitKey(0); // 等待按键事件 return 0; } ``` 这段代码首先初始化了一个白色背景的空白图像 `image` ，接着定义了一系列代表不同位置坐标的二维向量 `points` 。之后遍历这个列表，在对应的位置上用红色圆圈标记每一个数据点。最后调用了 OpenCV 的函数将最终的结果呈现给用户查看。 值得注意的是，虽然上述方法能够满足基本需求，但对于更复杂的应用场景或者追求更高性能的情况下，则可能需要考虑其他专门针对科学计算和可视化的工具或框架，比如 Matplotlib 的 C++ 版本或其他第三方图形库。
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