axis

How can I rotate the X axis labels 45 degrees on a grouped bar plot in R? I have tried the solution suggested here but got something very messy, the labels seem to have been added multiple times (only showing the axis part to protect data privacy): This solution (gridBase) was also unsuccessful for me, for some reason I get the following error: "Cannot pop the top-level viewport (grid and graphics output mixed?)" PS. Most people seem to recommend this solution in R base but I am stuck with that too because I don't understand what data they are referring to (I need some kind of example data set

本人较懒，故间断更新下常用的tf函数以供参考： 一： tf.reduce_sum( ) reduce_sum( ) 个人理解是降维求和函数，在 tensorflow 里面，计算的都是 tensor，可以通过调整 axis 的维度来控制求和维度。 参数： input_tensor：要减少的张量.应该有数字类型. axis：要减小的尺寸.如果为None(默认),则缩小所有尺寸.必须在范围[-rank(input_tensor), rank(input_tensor))内. keep_dims：如果为true,则保留长度为1的缩小尺寸. name：操作的名称(可选). reduction_indices：axis的废弃的名称. 返回： 该函数返回减少的张量. numpy兼容性 相当于np.sum； 此处axis为tensor的阶数，使用该函数将消除tensor指定的阶axis，同时将该阶下的所有的元素进行累积求和操作。 看一个官方示例： x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]]) tf.reduce_sum(x) # 6 tf.reduce_sum(x, 0) # [2, 2, 2] tf.reduce_sum(x, 1) # [3, 3] tf.reduce_sum(x, 1, keep_dims=True) # [[3], [3]] tf

1. 手工创建DataFrame 1 a = [[1, 2, 2],[3,None,6],[3, 7, None],[5,None,7]] 2 data = DataFrame(a) 2. Excel数据数据没有顶头的处理 1 import os 2 import pandas as pd 3 base_path = "D:\\practicespace\\Python\\datasets" 4 file_name = "data.xlsx" 5 path = os.path.join(base_path, file_name) 6 print(path) 7 if(os.path.exists(path)): 8 print("file exists") 9 10 data = pd.read_excel(path, sheet_name="Sheet4", header=2, usecols="C:J") 11 data.head() 3. 字段值统计 data.Region.value_counts() output: EOC 36675 SOC 28468 WOC 20460 NOC 16017 Name: Region, dtype: int64 4.字段包含特殊符号（比如空格）的索引方式 不能再采用".字段名“的方式，而是要采用字符索引方式： 1 print(

方法1. 函数：fill 举例说明：应力分布云图 x=[0 1 1 0 0]; %x坐标 y=[0 0 1 1 0]; %y坐标 stress=[1 2 3 4 1] %应力大小 fill(x,y,stress); %填充 shading interp; %色彩平滑 colorbar; %分布柱图 axis equal; %坐标轴相等 来源： https://www.cnblogs.com/fangjing/p/11432765.html

1、sort_index() frame = pd.DataFrame({'a':[2.3,-1.7,5,3],'b':[6,2.9,-3.1,8]},index=['one','two','three','four']) 　　按索引进行排序，可以指定按行索引还是列索引，默认按行索引排序（axis=0）：frame.sort_index(axis=0) 按列索引（axis=1）：frame.sort_index(axis=1)，可选ascending参数，False为降序，默认为升序。 2、sort_values() 　　按元素值排序，可以指定按行或者列，默认按行排序（一列或多列），可选参数by、axis、ascending，by用于指定行或列索引，axis用于指定轴，ascending用于指定升降序。 3、rank() 　　默认按行排名（一列或多列），存在平级关系时默认按平均排名，即存在相同数据时采用相同数据的平均排名作为名次，同样也有可选参数axis、ascending、method，打破平级关系的方法，即method的参数选项：average、min、max、first、dense。特别需注意dense的组间排名总是增加1，因此不会等于组中的元素数量，这与min不同。 来源： https://www.cnblogs.com/jason--/p/11427992.html

憨批的语义分割7——基于resnet模型的segnet讲解（划分斑马线） 学习前言 模型部分 什么是Segnet模型 什么是Resnet模型 segnet模型的代码实现 1、主干模型resnet。 2、segnet的Decoder解码部分 代码测试 训练部分 训练的是什么 1、训练文件详解 2、LOSS函数的组成 训练代码 1、文件存放方式 2、训练文件 3、预测文件 训练结果 学习前言 好好学习呀。 模型部分 什么是Segnet模型 Segnet模型是一个比较基础的语义分割模型，其结构比较简单，在说其结构之前，我们先讲一下convolutional Encoder-Decoder的结构。 其 主要结构与自编码（Autoencoder）类似，通过编码解码复原图片上每一个点所属的类别。 下图主要是说明利用卷积层编码与解码的过程。 segnet模型与上述模型类似。 其主要的过程就是， 其利用Encoder中提取了多次特征的f4进行处理，利用Decoder进行多次上采样Upsampling2D。最后得到一个具有一定hw的filter数量为n_classes的图层。 什么是Resnet模型 ResNet50有两个基本的块， 分别名为Conv Block和Identity Block，其中Conv Block输入和输出的维度是不一样的，所以不能连续串联，它的作用是改变网络的维度

I am having the next problem: I want to log the SOAP requests/responses that land on my web service (server side). Trying to configure my web service in the wsdd file. I am always landing on pages like the next one: How to use the org.apache.axis.handlers.LogHandler Which recommends to configure the Apeche Axis LogHandler to log the request/response. That is not valid for me, since a)there is no way to link the log4j there, and b)I just am not able to make it work. Does anyone know a way to make my log4j to log the request/responses? So after hours or Googling out there in the web, I decided

参加 2019 Python开发者日，请扫码咨询 ↑↑↑ 作者 | Nicolas P. Rougier 来源 | GitHub 整理 | suiling 知识是宝库，但开启这个宝库的钥匙是实践。——英.托·富勒 NumPy（Numerical Python）是 Python 语言的一个扩展程序库。支持大量的数组与矩阵运算，还提供了大量的数学函数库，是使用 Python 进行科学计算的基础包。 NumPy 经常还与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用，都是要掌握的必备技能。今天就先从 NumPy 学起。 对于程序员来说，一个很好的学习方法就是一边学习一边实践，本文收集了100道Numpy试题，来自于Stack Overflow和Numpy文档，如果你想学或者正在学习Numpy，本文可以为你提供一个很好的查漏补缺的机会，亲自写代码实践一下自己对Numpy掌握的程度。 1.Import the numpy package under the name np (★☆☆) import numpy as np 2.Print the numpy version and the configuration (★☆☆) print ( np .__version__ ) np .show_config () 3.Create a null

Pandas之处理 NaN 正如之前提到的，在能够使用大型数据集训练学习算法之前，我们通常需要先清理数据。也就是说，我们需要通过某个方法检测并更正数据中的错误。虽然任何给定数据集可能会出现各种糟糕的数据，例如离群值或不正确的值，但是我们几乎始终会遇到的糟糕数据类型是缺少值。正如之前看到的，Pandas 会为缺少的值分配 NaN 值。 首先，我们将创建一个具有一些 NaN 值的 DataFrame。 # We create a list of Python dictionaries items2 = [{'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'shirts': 15, 'shoes':8, 'suits':45}, {'watches': 10, 'glasses': 50, 'bikes': 15, 'pants':5, 'shirts': 2, 'shoes':5, 'suits':7}, {'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35, 'glasses': 4, 'shoes':10}] # We create a DataFrame and provide the row index store_items = pd.DataFrame(items2, index = ['store 1',