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逐梦的太阳

用MATLAB做BP神经网络预测遇到问题

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数据可视化（六）

排序：数据可视化旨在帮助理解，难以理解的随机模式让人感到沮丧，并会破坏想传达的内容。23. 直观地排列数据图表应该有一个逻辑结构，可以将数据按照字母、顺序或大小类别排列。24. 排序连贯图例的排序应和图表中的顺序保持一致。25. 排序均匀在轴上使用自然增量（0,5,10,15,20），而非不均匀的增量（0,3,5,16,50）。

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数据可视化（五）

标签：标签可能会变成雷区。虽然读者依靠标签来解释数据，但是太多或太少都会产生干扰。18. 保证一切都贴上了标签确保所有需要的信息都有标签——并且没有重复或拼写错误。 19. 确保标签可见所有标签应清晰可见，并且对应的数据点都可以轻松识别。 20. 可以直接标记线条如果可能，请在数据点中包含数据标签。读者可以快速识别线条和对应标签，不必寻找图例说明或类似的数值。 21. 不要

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数据可视化（四）

颜色：使用得当，颜色是出色的工具。但使用不当，不仅会让读者分心，甚至会产生误导。因此，请合理地使用颜色。 12. 使用一种颜色去表达相同类型的数据如果条形图展示了月销售数据，那只需一种颜色即可。如果要在一组图表上对比今年和去年的销售数据，那么可用不同颜色代表不同年份的数据。另外，还可使用一个强调色去突出重点数据。13. 注意积极和消极数据的表达不要用红色表示积极数据或用绿色表达消极数

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数据可视化（三）

上下文：诚然，数据与数字相关，但它通常结合上下文，一般是为后文要点提供背景知识。但在诸多数据可视化、信息图表和电子书中，我们看到的都是将数据可视化和上下文对立起来，而非结合使用。8. 不要过度解释如果上下文已经提到了某件事，副标题、标注、标题中不必重申一遍。9. 让图表标题简单扼要没必要用俏皮、啰嗦或双关的语句。图表上方的描述性标题应简明扼要，并与下方图表直接相关。记住：关注那些

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数据可视化（二）

对比：可视化让数据对比更直观，但是仅仅把两组图表紧挨着放在一起并不能达成这个目标，甚至更令人费解。（试想将32个不同的饼状图放在一起对比？No way！🙅） 4. 加入零点基准线尽管线性图表不一定从零点开始，但如果图表中含大量对比数据的话，零点就很有必要！相对来说，数据的小幅波动是有意义的（比如股票市场的数据），那么你就需要截断一个范围以展示它们的不同。 5. 选择最高效的可视化图形

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数据可视化（一）

原则：1. 选择可以讲故事的图表你首先需要思考清楚你想达到什么目的、传达什么信息、以及你的用户是谁等。2. 删减与故事无关的元素这并不意味着要减半数据量，而是要多留意图表垃圾、多余的信息、不必要的说明、阴影、装饰等。可视化的绝妙之处在于它可以四两拨千斤般强化并传达你想表达的故事。（但可别用3D图表——它会让视觉化感知效果出现偏差）。3. 为了更好的理解去设计创建好可视化原型后，退一

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百度的 ECharts 是一个很棒的工具，它支持在绘制完数据后再对其进行操作。这个被称为 Drag-Recalculate 的特性使得用户可以在图表之间拖动一部分的数据并得到实时的反馈。同时，ECharts 是专为绘制大量数据设计的。它可以瞬间在二维平面上绘制出 20 万个点，并用专为 ECharts 开发的轻量级 Canvas 库 ZRender 使数据动起来。你可以在这里对上图进行操

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Epoch 是一个基于 d3.js 开发的工具，它使得开发者可以方便地在他们的应用或是网站上部署实时图表。它的文档整洁，完全免费并且开源，这使得它对于不想花钱购买重量级解决方案的人来说是一个很好的选择。对普通数据和实时数据，Epoch 都支持 5 种图表类型。这个数量并不能与 FusionCharts 或是 Highcharts 这种特性完整的产品对抗，但它所专长的是以简单和友好的方式呈

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FusionCharts 支持 vanilla JavaScript、jQuery、Angular 等一系列高人气的库和框架。它内置 90 多种图表和超过 1000 种地图，相比 Google Charts 和 MetricsGraphics 要完整得多。你可以在这里查看它所支持的全部图表类型。考虑到应用或是网站的拓展性，如果你选择了一个功能不完整的绘图库，这就有可能在将来发展成一个问题

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MetricsGraphics

MetricsGraphics 是一个在 D3.js 的基础上专为可视化时间序列数据而开发的绘图库。虽然它只支持线图、散点图、柱状图、直方图和数据表格，但它在这几类图表上的表现非常强。跟 Google Charts 一样（MetricsGraphics 是 Mozilla 的产品），丰富的文档和例子使得它很容易上手。比如这个非常有趣的关于 UFO 目击事件的交互式例子。同时它也是一个

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文档和帮助信息丰富的 Google Charts 对于刚刚入门 JavaScript 绘图的人来说是极佳的选择。它的文档里到处都是带注释的代码和逐步的讲解，可以直接用来把 HTML5 / SVG 图标嵌入到你的网页中。适合人群：追求灵活性和良好文档的严肃开发者。

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使用 Anaconda 安装tensorflow

使用 Anaconda 安装Anaconda 安装只是社区而非官方支持按照以下步骤在 Anaconda 环境中安装 TensorFlow：按照 Anaconda 下载站点说明下载安装 Anaconda执行以下命令创建名为 tensorflow 的 conda 环境：$ conda create -n tensorflow执行以下命令激活 conda 环境：$ source acti

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使用 Docker 安装tensorflow

按照以下步骤使用 Docker 安装 TensorFlow：按照文档在你的机器上安装 Docker启动任一个包含 TensorFlow 镜像的 Docker 容器本节剩下部分解释如何启动 Docker 容器。要启动包含 TensorFlow 镜像的 Docker 容器，执行以下命令： $ docker run -it -p hostPort:containerPort TensorF

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使用本地 pip 安装tensorflow

我们已经将 TensorFlow 二进制文件上传到了 PyPI，因此你可以通过 pip 安装， REQUIRED_PACKAGES section of setup.py 文件列出了 pip 将要安装或升级的包。必备: Python要安装 TensorFlow，你的系统必须依据安装了以下任一 Python 版本：Python 2.7Python 3.3 如果你的系统还没有安装符合以上版本

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在 Mac OS X 上安装 TensorFlow(一)

确定如何安装 TensorFlow你可以选择一种方式安装 TensorFlow，支持下面的几种选择：virtualenv"本地" pipDocker从源代码安装，更专业有单独的文档记录我们建议使用 virtualenv 安装。virtualenv 是一个和其它 Python 项目开发隔离的虚拟 Python 环境，在同一台机器上不会干扰也不会被其它程序影响。virtualenv 安装过

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啊啊啊啊啊吖

新算法的纳入标准是什么

我们仅考虑添加已经完善的算法。通常的标准是发布3年以上，被引用超过 200 次，而且被广泛使用。对广泛使用的方法提供了明确改进的技术（如增强型数据结构或更有效的近似技术）也将被考虑纳入。在满足上述标准的算法或技术中,只有这些能够适合现在 scikit-learn API 的, 预测/转换接口通常具有 numpy 阵列或稀疏矩阵的输入/输出。贡献者应该支持通过研究论文或其他类似软件包中的实

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啊啊啊啊啊吖

在python里怎么在第三方安装机器学习库

如果您尚未安装具有 numpy 和 scipy 的 python 安装，建议您通过软件包管理器或通过 python 软件包进行安装。这些与 numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib 和许多其他有用的科学和数据处理库。可用选项有:Canopy 和 Anaconda 适用于所有支持的平台Canopy 和 Anaconda 都运送了最新版本的 scikit-

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啊啊啊啊啊吖

安装scikit-learn

Scikit-learn 要求:Python (>= 2.7 or >= 3.3),NumPy (>= 1.8.2),SciPy (>= 0.13.3).如果你已经有一个安全的 numpy 和 scipy，安装 scikit-learn 最简单的方法是使用 pippip install -U scikit-learn 或者 conda:conda install scikit-lea

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啊啊啊啊啊吖

在python里除非特别指定，输入将被转换为 float64>>>>>> import numpy as np >>> from sklearn import random_projection >>> rng = np.random.RandomState(0) >>> X = rng.rand(10, 2000) >>> X = np.array(X, dtype='float32'

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