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(关系型数据的可视化)热力图体现了两个离散变量之间的组合关系热力图,有时也称之为交叉填充表。该图形最典型的用法就是实现列联表的可视化,即通过图形的方式展现两个离散变量之间的组合关系。读者可以借助于seaborn模块中的heatmap函数,完成热力图的绘制。按照惯例,首先对该函数的用法及参数含义做如下解释:heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None,
直方图一般用来观察数据的分布形态,横坐标代表数值的均匀分段,纵坐标代表每个段内的观测数量(频数)。一般直方图都会与核密度图搭配使用,目的是更加清晰地掌握数据的分布特征,下面将详细介绍该类型图形的绘制。1.matplotlib模块matplotlib模块中的hist函数就是用来绘制直方图的。关于该函数的语法及参数含义如下:plt.hist(x, bins=10, range=None, normed
Target:学会用BeautifulSoup解析和提取网页中的数据。【解析数据】:把服务器返回来的HTML源代码翻译为我们能看懂的样子。【提取数据】:是指把我们需要的数据从众多数据中挑选出来。由于BeautifulSoup不是Python标准库,需要单独安装它:1、win+r2、cmd3、pip install BeautifulSoup4。(Mac电脑需要输入pip3 install Beau
为了更好地理解不同类型的机器学习方法,我们首先定义一些基本概念。如前所述,机器学习是建立在数据建模基础上的,因此,数据是进行机器学习的基础。我们可以把所有数据的集合称为数据集(dataset),如图7.2所示。其中每条记录称为一个“样本”(sample),如图中每个不同颜色和大小的三角形和圆形均是一个样本。样本在某方面的表现或性质称为属性(attribute)或特征(feature),每个样本的特
期刊官方网站期刊投稿网址期刊投稿小助手介绍The mission of Renewable and Sustainable Energy Reviews is to communicate the most interesting and relevant critical thinking in renewable and sustainable energy in order to bring
模型的显著性检验是指构成因变量的线性组合是否有效,即整个模型中是否至少存在一个自变量能够真正影响到因变量的波动。该检验是用来衡量模型的整体效应。回归系数的显著性检验是为了说明单个自变量在模型中是否有效,即自变量对因变量是否具有重要意义。这种检验则是出于对单个变量的肯定与否。模型的显著性检验和回归系数的显著性检验分别使用统计学中的F检验法和t检验法,接下来将介绍有关F检验和t检验的理论知识和实践操作
白箱模型、灰箱模型和黑箱模型是在系统建模和分析中常用的概念。
参考:Fluent16.0学习笔记(二)————边界条件各类边界条件fluentfluent边界条件设置FLUENT中各种边界条件的适用范围Fluent 第7章 边界条件边界条件为了获得物理问题(各种微分方程)的唯一解,必须对计算域边界设定各种参数值。如各种通量(热通量、质量通量)、运动状况等。边界条件内容定义边界条件的位置信息(如进口、固体壁面、对称位置面)。确定边界上的各种参数信息。边界条件的







