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2024-12-25 08:55:06 来源:匠人指标源码 分类:焦点

1.【Python可视化系列】一文教你绘制带误差线的详细详细折线(案例+源码)
2.Python程序开发系列利用Peewee库创建SQLite数据库、建表并写入数据(案例+源码)
3.Python程序开发系列一文搞懂argparse模块的案例案例常见用法(案例+源码)
4.CropperJs裁剪案例及教程
5.Python机器学习系列一文教你建立决策树模型预测房价(案例+源码)
6.Python数据分析系列读取Excel文件中的多个sheet表(案例+源码)

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【Python可视化系列】一文教你绘制带误差线的折线(案例+源码)

       在Python的数据可视化系列中,本文将引领你步入折线图的源码源码精细世界,特别是详细详细在需要展示数据波动范围时,如何巧妙地添加误差线。案例案例让我们通过一个实例来一步步学习。源码源码net bbs源码

       首先,详细详细导入必要的案例案例数据是基础。以下代码演示了数据的源码源码读取过程:

       ...

       读取后的数据如图所示:

       接下来,为了清晰地展示数据的详细详细分布情况,我们需要计算每个数据点的案例案例均值和标准差。以下是源码源码相应的计算代码:

       ...

       执行后,得到的详细详细均值和标准差分别是:

       ...

       现在,到了重头戏——绘制带误差线的案例案例折线图。通过结合计算结果,源码源码我们可以这样实现:

       ...

       最终,你将看到这样的折线图,其中数据点的上下波动范围清晰可见:

       作为拥有丰富科研经验的作者,我在读研期间已发表多篇SCI论文,目前专注于数据算法研究。我的目标是用最直观的方式分享Python、数据分析等领域知识。如果你对数据和源码感兴趣,欢迎关注我,一起探索更多有趣的桂林麻将源码案例和技巧。

Python程序开发系列利用Peewee库创建SQLite数据库、建表并写入数据(案例+源码)

       本文将使用Python编程语言中的Peewee库来创建一个SQLite数据库、建立表格并写入数据。以下是详细步骤:

       首先,理解Peewee库,这是一款轻量级的ORM(对象关系映射)库,简化了与关系型数据库的交互过程。Peewee支持多种数据库,包括SQLite、MySQL、PostgreSQL等。它的核心功能包括简化数据库操作,使其在Python中使用更加便捷和高效。

       接着,我们关注SQLite数据库。SQLite是一种嵌入式的轻量级数据库管理系统,无需单独服务器进程,其数据文件存储于本地,适用于小型应用和移动应用。其优点包括占用资源少、支持多种操作系统等。以下关键特性展示了SQLite的优势:

       接下来,我们实现数据库的创建、表设计、人员登记源码表创建和数据插入:

       第一步,利用`SqliteDatabase`类在项目目录中创建SQLite数据库文件。

       第二步,设计一个名为`Person`的表,包含`name`(字符类型)和`age`(整型)两个字段。

       第三步,通过执行`create_table`函数建立上述设计的`Person`表。

       第四步,将列表中的元素依次写入到`Person`表的`name`字段。

       最后,小结:本文通过Peewee库成功创建了SQLite数据库,设计和构建了`Person`表,并将数据写入了表中。本文旨在通过简单的实例,展示如何使用Peewee和SQLite进行基本的数据库操作。如果你对数据算法、Python编程、数据分析、机器学习、深度学习等领域感兴趣,欢迎关注公众号“数据杂坛”,获取更多源码和数据集。如需深入学习和实践,推荐查看原文链接。懒人源码屋希望本文能为你的编程之旅提供帮助。

Python程序开发系列一文搞懂argparse模块的常见用法(案例+源码)

       argparse是Python标准库中的一个模块,用于解析命令行参数。它允许开发者定义命令行参数和选项,包括参数类型、默认值、帮助信息等。解析后的参数可以用于执行特定任务。在机器学习和深度学习项目中,argparse尤其有用,可灵活配置程序参数,简化用户操作。

       创建一个ArgumentParser对象并提供描述性字符串,之后可以添加位置参数和可选参数。位置参数的顺序对结果有影响,而可选参数则通过关键词传递,更易于使用。解析命令行输入后,将结果存储在变量中,用于执行特定任务。

       例如,有一个名为.py的Python脚本,通过argparse可以添加参数,如一个位置参数"name"和一个可选参数"age",zigbee测距源码并解析命令行输入,从而执行特定任务。

       在实际应用中,将创建ArgumentParser对象、添加参数、解析参数过程封装在函数中,任务操作写在另一个函数中,以提高代码的复用性和可维护性。

       argparse在机器学习和深度学习项目中的应用包括设置模型超参数、选择数据集和数据预处理选项、选择模型架构和损失函数、控制训练和评估过程等。通过命令行参数,用户可以灵活配置模型训练过程,而无需修改源代码。

       以一个图像分类器为例,使用卷积神经网络进行训练和预测,可以通过命令行指定数据集路径、模型超参数和训练配置等参数。这使得用户可以在不修改源代码的情况下,通过命令行灵活配置图像分类器的训练过程。

       综上所述,argparse模块简化了Python程序的命令行参数解析,使其在机器学习和深度学习项目中能够灵活配置参数,提高了程序的易用性和可扩展性。

CropperJs裁剪案例及教程

       在前端开发过程中,上传的问题时常出现,尤其是面对多种规格的,设置裁剪功能可以更有效地解决问题。本文将介绍cropper.js裁剪插件的用例,基于V1版本的v1.5.进行案例制作。

       本文案例主要针对移动端选择和相机拍照后的裁剪功能。具体代码和效果图请查看文章末尾。

       首先,我们需要了解如何使用cropperJs(V1)。以下是安装方法:

       安装方法有两种:npm安装和浏览器直接引入。

       使用方法:在引入所有依赖后,可以使用Cropper对象,传入image和options两个参数。第一个参数是要包装的图像或画布元素,第二个参数是cropper内置的属性设置及方法。

       以下是完整的移动端裁剪案例源码:

       htmlCSSJS文中需要用的一些js方法。

       以上是完整案例的代码,效果图请查看文章末尾。

       cropper常用参数及方法解析options。

       案例中设置了一些cropper常用的属性,它还有很多其他属性,包括string、Number、String、Function类型。以下是内置的属性和属性值:

       options类型为Function的属性:

       常用的一些Methodsreplace(url[, onlyColorChanged])crop()reset()clear()destroy()move(offsetX[, offsetY])moveTo(x[, y])zoom(ratio)rotate(degree)getData([rounded])getImageData()。

       以上是我们应该能用到的大部分方法及内置属性。cropper真的很强大,几乎包含了我们实际开发中所需要的内容。以下是开头提到的案例截图,需要的可以自取源码。

       主页面,上传按钮及裁剪完成后回显内容。

       裁剪过程弹窗。

       裁剪完成回显内容。

Python机器学习系列一文教你建立决策树模型预测房价(案例+源码)

       本文将指导您使用Python构建决策树模型预测房价。通过一个完整的机器学习案例,您将深入理解决策树模型的建立过程。

       决策树模型是一种常见的监督学习方法,尤其适用于回归任务。在本案例中,我们将使用Scikit-learn库来构建决策树模型。首先,让我们加载数据。

       请确保您已经下载并加载了房价预测数据集。数据集中的每条记录包含了多个特征,如房屋面积、卧室数量等,以及对应的房价。数据集加载完成后,您将看到类似如下结构的`df`变量。

       接下来,将数据集划分为训练集和测试集。这一步骤是构建模型前的必要操作,以确保我们能够对模型的泛化能力进行评估。通过训练模型,我们将在训练集上拟合数据,而测试集则用于验证模型的性能。

       构建决策树模型并进行训练。使用Scikit-learn库中的决策树回归算法,我们只需几行代码即可完成模型训练。这一步骤中,我们关注目标变量(房价)与特征之间的关系,以构建最优决策路径。

       模型训练完成后,利用测试集对模型进行预测。可视化预测结果与实际房价,以直观地评估模型的预测性能。这一步骤将帮助您了解模型在未知数据上的表现。

       为了全面评估模型性能,我们计算并展示了一个评价指标,如均方误差(Mean Squared Error,MSE)或决定系数(Coefficient of Determination,R²)。这些指标能够提供关于模型预测准确性的量化信息。

       如果您希望深入学习或实践决策树模型,可以关注并联系我获取数据集和源码。我将分享更多关于Python、数据分析、机器学习等领域的知识与案例。

       了解更多详情,请参阅原文链接:Python机器学习系列一文教你建立决策树模型预测房价(案例+源码)

Python数据分析系列读取Excel文件中的多个sheet表(案例+源码)

       在Python中使用pandas库,读取Excel文件中的多个sheet表变得极其便捷。假设有一个名为“光谱响应函数.xlsx”的Excel文件,其中包含多个sheet表。

       Excel文件,如同数据库,存储着一张或多张数据表。本文将展示如何依次读取Excel文件中的每一个sheet表。

       首先,定义excel文件路径,通过pd.ExcelFile()创建一个Excel文件对象xls。利用该对象的sheet_names方法获取所有sheet表名称。然后,借助pd.read_excel函数,逐一读取每一个sheet表,并进行后续的统一处理。

       以sheet_name为“ch”的读取结果为例,展示读取后的数据内容。

       作者拥有丰富的科研经历,期间在学术期刊发表六篇SCI论文,专注于数据算法研究。目前在某研究院从事数据算法相关工作,致力于分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能等基础知识与实际案例。撰写内容时坚持原创,以简洁的方式解释复杂概念,欢迎关注公众号“数据杂坛”,获取更多数据和源码学习资源。

       欲了解更多详情,请参考原文链接。

【本文网址:http://04.net.cn/news/67f392996003.html 欢迎转载】

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