pandas的精度顯示設定
pd.set_option(『precision』,3)
seaborn畫圖模組的使用
箱型圖的繪製
plt.style.use(『ggplot』)
樣式美化
plt.tight_layout()
使圖幅緊湊，協調美觀
如下這裡是使用了plt.tight_layout()這句**時整個圖：
這裡是注釋掉plt.tight_layout()這句**時的圖：可以看到擠在一起，甚至有的標籤和圖重疊了，不美觀
python中numpy模組下的np.clip()的用法
numpy.clip(a, a_min, a_max, out=none)
引數a為陣列，a_min,a_max為兩個數，這個函式作用是將陣列a中小於a_min的替換成a_min，將大於a_max的替換成a_max，返回乙個新的np陣列，例項如下：
>>> import numpy as np
>>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8]
>>> np.clip(a,a_min = 3,a_max = 6)
array([3, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6])
>>> type(np.clip(a,a_min = 3,a_max = 6))
>>>
# 有乙個dataframe結構的df，如求某一列a的值時:
df['a']所得到的時乙個series結構的，帶有index索引
而df['a'].values所得到的是乙個numpy陣列
探索sklearn的資料集 以紅酒資料集為例
剛剛使用sklearn學習機器學習進行資料分析，分享一些概念和想法，希望可以大家一起討論，如果理解或者表達有不準確的地方，請多多指點，不吝賜教，非常感謝 在sklearn.datasets庫中有非常多的知名資料集，在使用資料集前我總是對資料沒有直觀了解，所以下面整理一些datasets庫中資料集的屬...
PASCAL VOC資料集分析
pascal voc資料集分析 pascal voc為影象識別和分類提供了一整套標準化的優秀的資料集，從2005年到2012年每年都會舉行一場影象識別challenge。本文主要分析pascal voc資料集中和影象中物體識別相關的內容。其中在影象物體識別上著重需要了解的是annotations i...
記錄 PASCAL VOC資料集分析
做深度學習目標檢測方面的同學一定會接觸到pascal voc資料集，前陣子準備按照它的格式準備自己的資料集。這裡就來詳細的記錄一下pascal voc的格式，包括目錄構成以及各個資料夾的內容格式。各大演算法的leaderboards 常用搭配 結構圖 voc2007 annotations imag...