坐标轴 | 易学教程

Lasso回归算法：坐标轴下降法与最小角回归法小结

阅读更多关于 Lasso回归算法：坐标轴下降法与最小角回归法小结

Ridge回归由于直接套用线性回归可能产生过拟合，我们需要加入正则化项，如果加入的是L2正则化项，就是Ridge回归，有时也翻译为岭回归。它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项，和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数α。损失函数表达式如下： J(θ)=1/2(Xθ−Y) T (Xθ−Y)+1/2α||θ|| 2 2 其中α为常数系数，需要进行调优。||θ|| 2 为L2范数。Ridge回归的解法和一般线性回归大同小异。如果采用梯度下降法，则每一轮θ迭代的表达式是： θ=θ−(βX T (Xθ−Y)+αθ) 其中β为步长。如果用最小二乘法，则θ的结果是： θ=(X T X+αE)−1X T Y 其中E为单位矩阵。 Ridge回归在不抛弃任何一个变量的情况下，缩小了回归系数，使得模型相对而言比较的稳定，但这会使得模型的变量特别多，模型解释性差。有没有折中一点的办法呢？即又可以防止过拟合，同时克服Ridge回归模型变量多的缺点呢？有，这就是下面说的Lasso回归。 Lasso回归概述 Lasso回归有时也叫做线性回归的L1正则化，和Ridge回归的主要区别就是在正则化项，Ridge回归用的是L2正则化，而Lasso回归用的是L1正则化。Lasso回归的损失函数表达式如下： J(θ)=1/2n(Xθ−Y) T (Xθ−Y)+α||θ|| 1 其中n为样本个数

OPENGL 坐标轴转换

阅读更多关于 OPENGL 坐标轴转换

坐标轴平移旋转缩放重置坐标轴矩阵操作示例 1、坐标轴 OpenGL 使用的右手坐标系，从正面看原点，逆时针旋转被认为是正旋转。 x轴：从左到右 y轴：从底部向上 z轴：从屏幕背向朝向前方 2、平移 public abstract void glTranslatef(float x ,float y, float z) 平移操作相当于对坐标值进行加减法二维中起点{-2，1} 要到{1，3} 我们需要添加{3，2} 三维中 {1，1，0} 要移动到{1，1，-3}，我们需要添加{0，0，-3} 移动到屏幕中 gl.glTranslatef(0,0,-3); 3、旋转 public abstract void glRotatef(float angle,float x,float y,float z) 对坐标轴进行的操作 x,y,z 定义旋转的矢量，角度值是旋转的度数，执行平移和旋转的顺序很重要先平移-旋转，首先在网格上进行平移然后旋转它，则在网格坐标系当前状态上进行平移，新位置进行旋转先旋转-后平移，首先旋转，后移动到自己的旋转坐标系 4、缩放 public abstract void glScalef(float x,float y,float z) 缩放相当于将所有点的坐标值与缩放值相乘，对坐标轴进行的操作。gl.glScalef(2f,2f,2f) 进行缩放

python DataScience数据分析笔记day02

阅读更多关于 python DataScience数据分析笔记day02

day02-数据可视化-坐标-图例-标注-子图-刻度-半对数坐标-散点图-条形图-饼状图-等高线 3、设置坐标范围 mp.xlim(水平坐标最小值，水平坐标最大值) mp.ylim(垂直坐标最小值，垂直坐标最大值) 示例： import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp x = np.linspace(-np.pi,np.pi,1000) cos_y = np.cos(x) / 2 sin_y = np.sin(x) mp.xlim(x.min() * 1.2,x.max() * 1.2 ) mp.ylim(sin_y.min() * 1.2,sin_y.max() * 1.2 ) mp.plot(x,cos_y,linestyle='--',linewidth= 1 ,color = 'green') # -- 为虚线 mp.plot(x,sin_y,linestyle=':', linewidth = 4,color='blue') # : 为点线 mp.show() 4、设置坐标刻度 mp.xticks([位置序列],[标签序列])，标签序列可以不需要 mp.yticks([位置序列],[标签序列]) 示例： import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp x = np

Day3 AntV/G2图表的组成

阅读更多关于 Day3 AntV/G2图表的组成

简介为了更好的使用G2进行数据可视化，我们需要先了解G2图表的组成及其相关概念。完整的G2图表组成如下图所示：可以看出图表主要由axes(坐标轴axis的复数),tooltip(提示信息),guide(辅助元素),legend(图例),geom(几何标记即用何种图形来展示数据，此处为点图)组成的，理解了基本组成，接下来看一下代码的编写。 const chart = new G2.Chart({ width: 1000, height: 500, data: data, padding: [ 20, 80, 60, 80 ] options: { // 在这里声明所有的配置属性 } });// 以上为配置图表所有信息 chart.render();//配置完成后的渲染命令以上代码是G2绘制图表的基本代码框架，axes,tooltip,guide,legend,geom这五块的配置信息既可以在options中设置，也可以单独设置，具体每一种属性的设置会在之后章节进行解析。 1.图例 LEGEND 　　图例作为图表的辅助元素，用于标定不同的数据类型以及数据的范围，用于辅助阅读图表，帮助用户在图表中进行数据的筛选过滤。　　legend配置方式：直接在实例化chart时的options中定义 legends属性(注意这里是复数,其他几个组成部分也是这个情况) 调用chart

绘制变形图形

阅读更多关于绘制变形图形

概念：绘制图形的时候，我们，可能经常会想要旋转图形，或者对图形使用变形处理，使用Canvas API的坐标轴变换处理功能，可以实现这种效果。默认情况下，Canvas画布的最左上角对应于坐标轴的原点（0，0），并且是以一个像素为坐标单位进行绘制的！对坐标的变换处理，有以下三种方式：平移使用图形上下文对象的translate方法移动坐标轴原点，定义是这样的：context.translate(x,y)，其中x代表坐标轴原点向左移动多少个单位，y代表坐标轴原点向下移动多少个单位！扩大使用图形上下文对象的scale方法将图形放大，定义是这样的：context.scale(x,y) 旋转使用图形上下文对象的rotate方法将图形进行旋转，定义是这样的：context.rotate(angle)，且旋转是以顺时针方向进行的，想要逆时针的话，改成负号即可！应用： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"/> <title>变形图形</title> <script> function draw(id){ var canvas=document.getElementById(id); if(canvas==null) return false; var context=canvas.getContext('2d');

ECharts之阶梯瀑布柱状图

阅读更多关于 ECharts之阶梯瀑布柱状图

效果图背景图片下载ECharts npm install echarts -- save 引入并注册全局ECharts 在 main.js 文件里引入并注册 ( 这里是 Vue3.0 的模板 ) import Vue from 'vue' import App from './App.vue' import router from './router' import store from './store' import echarts from 'echarts' Vue . prototype . $echarts = echarts Vue . config . productionTip = false new Vue ( { router , store , render : h => h ( App ) } ) . $mount ( '#app' ) 在组件中使用ECharts < template > < div class = 'wrapper' > < div class = 'chart' id = 'chart' > < / div > < / div > < / template > < script > export default { data ( ) { return { } } , mounted ( ) { this .

高等数学（一）——空间解析几何和向量代数

阅读更多关于高等数学（一）——空间解析几何和向量代数

　　发些高等数学题有空的时候做一做，不是什么东西不会可以学会的。数学就是不行，不会就是不会　习题1-1——空间直角坐标系：　　 1.研究空间直角坐标系中各个卦限种点的坐标特征，指出下列各个点在哪个卦限　　　 A(1,-2,3),　　B(0,4,3),　　C(2,-3,-4),　　D(-2,-3,-1),　　E(1,2,4) 　　 2.研究在各个坐标面和坐标轴上的点的坐标有什么特征，指出下列各点在哪个坐标面或哪个坐标轴　　　 A(3,4,0),　　B(0,4,3),　　C(3,0,0),　　D(0,-1,0),　　E(0,0,7) 　 3.点(a,b,c)关于坐标面、各坐标轴、坐标原点对称的坐标是什么？　 4.对于空间中的点M,如果经过M向某条直线做垂线，则称垂足为点M在该直线上的投影点；如果经过M向某个平面做垂线，则称垂足为点M在该平面的投影点；求点(a,b,c)在各个坐标面及各个坐标轴上投影点的坐标　 5.求顶点为A(2,5,0),B(11,3,8),C(5,1,11)的三角形各边的长度。　 6.求点A(4,-3,5)到各个坐标轴的距离，即求点A与其各个坐标轴上投影点的距离　　来源： https://www.cnblogs.com/lihuadeblog/p/11324125.html

echarts多坐标轴图表

阅读更多关于 echarts多坐标轴图表

这是线上产品的截图：实现的demo效果图如下：（这里的数据是自己造的，是这样的效果，实际数据绘制的图和上图↑↑↑↑↑一致）代码如下： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <title>多坐标轴图表</title> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/echarts/4.2.1/echarts-en.common.js"></script> <style> #chart { width: 500px; height: 500px; position: absolute; left: 0; right: 0; top: 0; bottom: 0; margin: auto; box-shadow: 0 0 5px 5px #eee; } </style> </head> <body> <div id="chart"></div> <script> var data = [{

谈谈Python实战数据可视化之matplotlib模块(基础篇)

阅读更多关于谈谈Python实战数据可视化之matplotlib模块(基础篇)

前沿 Python提供了很多模块用于数据可视化，其中matplotlib、pygal等模块。我参考网上热门书籍《Python编程从入门到实战》，在测试与学习过程中遇到的些许问题加以解决，才写下这一项目实战的心得，对于Python基础部分就不细讲，主要是项目核心要点和解决方案的描述。本小节先讲述pyplot模块的基本使用。新手的建议针对新手，真心觉得不要直接使用Python下载来的IDLE来开发，因为功能太少了，也不好使用。我的建议是对于Python初学者，先安装Anaconda，这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，我们装上Anaconda，就相当于把数十个第三方模块自动安装好了，非常简单易用，在安装界面添加Anaconda到PATH环境变量中勾上，这样就会自动添加环境变量了。Anaconda 自带了一个编辑器-Spyder，可以使用Spyder编写代码，知道有这个编辑器就好。然后再安装一个PyCharm，它是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具。 Anaconda和PyCharm安装过程和方法文档链接，我是摘抄网上有用的资料再总结出来的：链接： https://pan.baidu.com/s/10KcfLLvI9omIRSJ6JMK9Uw 密码：cgf8

订阅坐标轴