Matplotlib-cmap-biner-pilihan

Matplotlib-cmap-biner-pilihan

Linux-bandingkan-dua-file-biner-pilihan
Binary-option-trading-strategies-2015-1040
The-green-room-binary-options-scam


Berita forex Eddie lau Tl-ile-forex Fundamental-analysis-of-forex-trading-books Ulasan forex Sedan Forex-trading-system-pdf Sistem perdagangan-forex-trading terbaik

Cm (colormap) Modul ini menyediakan serangkaian colormaps yang besar, berfungsi untuk mendaftarkan colormaps baru dan untuk mendapatkan colormap dengan nama, dan kelas mixin untuk menambahkan fungsi pemetaan warna. Kelas matplotlib.cm ScalarMappable (normNone. CmapNone) Ini adalah kelas mixin untuk mendukung data skalar ke pemetaan RGBA. The ScalarMappable menggunakan data normalisasi sebelum mengembalikan warna RGBA dari colormap yang diberikan. Objek normalisasi yang berskala data, biasanya ke interval 0, 1. Jika tidak ada. Norma default ke warna. Mengidentifikasi objek yang menginisialisasi penskalaannya berdasarkan data pertama yang diolah. Colormap digunakan untuk memetakan nilai data yang dinormalisasi ke warna RGBA. Tambahkan entri ke kamus bendera boolean yang disetel ke True saat mappable diubah. Autoscale batas skalar pada contoh norma menggunakan array Arus Autoscale saat batas skalar pada instance normalnya menggunakan array saat ini, hanya mengubah batas yang Tidak Ada Call this when mappable diubah untuk memberitahukan semua pendengar callbackSM ke sinyal 8216changed8217 Jika mappable Telah berubah sejak cek terakhir, return True else return False The Colormap instance dari ScalarMappable ini. Warnanya yang terakhir berhubungan dengan ScalarMappable ini. Mungkin tidak ada Kembalikan array kembali min, maks batas warna untuk penskalaan gambar kembalikan colormap Contoh Normalisasi ScalarMappable ini. Mengatur array gambar dari array numpy A menetapkan batas normal untuk penskalaan gambar jika vmin adalah urutan length2, menafsirkannya sebagai (vmin, vmax) yang digunakan untuk mendukung setp ACCEPTS: urutan panjang 2 floats mengatur colormap untuk data luminance. ACCEPTS: colormap atau nama colormap terdaftar mengatur contoh normalisasi Mengembalikan array rgba yang dinormalisasi sesuai dengan x. Dalam kasus normal, x adalah urutan skalar 1-D atau 2-D, dan ndarray nilai rgba yang sesuai akan dikembalikan, berdasarkan norma dan colormap yang ditetapkan untuk ScalarMappable ini. Ada satu kasus khusus, untuk penanganan gambar yang sudah rgb atau rgba, seperti yang mungkin telah dibaca dari file gambar. Jika x adalah ndarray dengan 3 dimensi, dan dimensi terakhir adalah 3 atau 4, maka akan diperlakukan sebagai array rgb atau rgba, dan tidak ada pemetaan yang akan dilakukan. Jika dimensi terakhir adalah 3, alpha kwarg (default ke 1) akan digunakan untuk mengisi transparansi. Jika dimensi terakhir adalah 4, alpha kwarg diabaikan maka tidak mengganti alpha yang sudah ada. ValueError akan dinaikkan jika dimensi ketiga selain 3 atau 4. Dalam kedua kasus, jika byte adalah False (default), array rgba akan mengapung dalam kisaran 0-1 jika True. Array rgba yang dikembalikan akan menjadi uint8 di kisaran 0 sampai 255. Jika norma salah, tidak ada normalisasi data masukan yang dilakukan, dan diasumsikan sudah berada dalam kisaran (0-1). Catatan: metode ini mengasumsikan bahwa input berperilaku baik tidak memeriksa anomali seperti x menjadi array rgba bertopeng, atau menjadi tipe integer selain uint8, atau merupakan array rgba floating point dengan nilai di luar kisaran 0-1 . Matplotlib.cm Getcmap (namaNone. LutNone) Dapatkan contoh colormap, defaultkan nilai rc jika nama None. Colormaps ditambahkan dengan registercmap () diutamakan daripada colormaps built-in. Jika lut tidak ada, itu pasti bilangan bulat yang memberikan jumlah entri yang diinginkan di tabel pencarian, dan nama harus merupakan nama mpl colormap standar. Matplotlib.cm Mendaftar colormap ke set yang dikenali oleh getcmap (). Hal ini dapat digunakan dalam dua cara: Dalam kasus pertama, cmap harus contoh matplotlib.colors.Colormap. Nama itu opsional jika absen, namanya akan menjadi atribut nama dari cmap. Dalam kasus kedua, tiga argumen dilewatkan ke initializer LinearSegmentedColormap, dan colormap yang dihasilkan terdaftar. Matplotlib.cm Revcmap (data) Hanya bisa menangani data spesifikasi dalam format kamus. Copy Copyright 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom dan tim pengembang Matplotlib 2012 - 2016 Tim pengembangan Matplotlib. Terakhir diperbarui pada 16 Januari 2017. Dibuat menggunakan Sphinx 1.5.1.Choosing Colormaps Ide di balik memilih colormap yang bagus adalah menemukan representasi yang bagus di ruang warna 3D untuk kumpulan data Anda. Colormap terbaik untuk rangkaian data tertentu bergantung pada banyak hal termasuk: Entah mewakili data form atau metrik (Ware) Pengetahuan Anda tentang kumpulan data (misalnya, apakah ada nilai kritis dari mana nilai-nilai lainnya menyimpang) Jika ada warna intuitif Skema untuk parameter yang Anda rencanakan Jika ada standar di lapangan, penonton mungkin mengharapkan Untuk banyak aplikasi, colormap yang seragam secara perseptif adalah pilihan terbaik 8212 di mana langkah-langkah yang sama dalam data dianggap sebagai langkah yang sama dalam ruang warna. Periset telah menemukan bahwa otak manusia merasakan perubahan parameter ringan karena perubahan data jauh lebih baik daripada, misalnya perubahan rona. Oleh karena itu, colormaps yang telah meningkatkan cahaya secara monoton melalui colormap akan lebih baik ditafsirkan oleh penampil. Contoh bagus dari colormaps yang seragam secara perseptual adalah colorcet. Warna dapat direpresentasikan dalam ruang 3D dengan berbagai cara. Salah satu cara untuk merepresentasikan warna adalah dengan menggunakan CIELAB. Di CIELAB, ruang warna diwakili oleh lightness, red-green, dan yellow-blue,. Parameter lightness kemudian dapat digunakan untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana colormaps matplotlib akan dirasakan oleh pemirsa. Sumber awal yang bagus untuk belajar tentang persepsi manusia tentang colormaps adalah dari IBM. Kelas colormaps Colormaps sering dibagi menjadi beberapa kategori berdasarkan fungsinya (lihat Moreland): Sequential: perubahan dalam terang dan sering saturasi warna secara bertahap, sering menggunakan rona tunggal harus digunakan untuk mewakili informasi yang dipesan. Diverging: perubahan dalam terang dan mungkin saturasi dari dua warna berbeda yang memenuhi di tengah pada warna tak jenuh harus digunakan saat informasi yang diplot memiliki nilai tengah kritis, seperti topografi atau bila data menyimpang sekitar nol. Kualitatif: Seringkali warna aneka harus digunakan untuk mewakili informasi yang tidak memiliki keteraturan atau hubungan. Lightness of matplotlib colormaps Di sini kita memeriksa nilai ringan dari colormaps matplotlib. Perhatikan bahwa beberapa dokumentasi pada colormaps tersedia (daftar-colormaps). Sequential Untuk plot berurutan, nilai cahaya meningkat secara monoton melalui colormaps. Ini bagus. Beberapa nilai dalam colormaps berkisar dari 0 sampai 100 (biner dan grayscale lainnya), dan yang lainnya mulai sekitar. Mereka yang memiliki jangkauan yang lebih kecil akan memiliki rentang persepsi yang lebih kecil. Perhatikan juga bahwa fungsinya bervariasi di antara colormaps: ada yang kira-kira linier dan yang lainnya lebih melengkung. Sequential2 Banyak nilai dari plot Sequential2 meningkat secara monoton, namun beberapa dataran tinggi (musim gugur, sejuk, musim semi, dan musim dingin) atau bahkan naik turun di angkasa. Lain-lain (afmhot, tembaga, gistheat, dan panas) memiliki kinks dalam fungsi. Data yang diwakili di wilayah colormap yang berada di dataran tinggi atau kerutan akan menghasilkan persepsi tentang bandel data dalam nilai-nilai di colormap (lihat mycarta-bandel untuk contoh yang bagus tentang ini). Diverging Untuk peta Diverging, kami ingin meningkatkan nilai monoton hingga maksimum, yang seharusnya mendekati, diikuti oleh nilai penurunan secara monoton. Kami mencari kira-kira nilai minimum yang sama di ujung yang berlawanan dari colormap. Dengan ukuran ini, BrBG dan RdBu adalah pilihan yang baik. Coolwarm adalah pilihan yang baik, namun tidak memiliki rentang nilai yang luas (lihat bagian grayscale di bawah). Colormaps Kualitatif Kualitatif tidak ditujukan untuk menjadi peta perseptual, namun melihat parameter ringan dapat memverifikasi bahwa untuk kita. Nilai bergerak di seluruh tempat di seluruh colormap, dan jelas tidak monoton meningkat. Ini bukan pilihan bagus untuk digunakan sebagai penyimpangan persepsi. Miscellaneous Beberapa colormaps miscellaneous memiliki kegunaan tertentu yang telah mereka ciptakan. Misalnya, gistearth, samudera, dan medan sepertinya dibuat untuk merencanakan topografi (greenbrown) dan kedalaman air (biru) bersama-sama. Akan tetapi, kita akan melihat adanya perbedaan dalam colormaps ini, namun beberapa kinks mungkin tidak ideal, seperti di gistearth dan medan. CMRmap dibuat untuk mengkonversi dengan baik ke grayscale, meskipun tampaknya memiliki beberapa kinks kecil. Cubehelix dibuat agar bervariasi dengan baik baik dalam terang dan rona, namun tampaknya memiliki punuk kecil di daerah rona hijau. Colormap jet yang sering digunakan termasuk dalam rangkaian colormaps ini. Kita dapat melihat bahwa nilainya sangat bervariasi di seluruh colormap, menjadikannya pilihan yang buruk untuk mewakili data agar pemirsa dapat melihat secara perseptual. Lihat perpanjangan gagasan ini di mycarta-jet. Konversi skala abu-abu Penting untuk memperhatikan konversi ke abu-abu untuk plot warna, karena dapat dicetak pada printer hitam dan putih. Jika tidak dipertimbangkan dengan seksama, pembaca Anda mungkin akan mendapatkan plot yang tidak terbaca karena perubahan grayscale tidak dapat diprediksi melalui colormap. Konversi ke grayscale dilakukan dengan berbagai cara. Beberapa yang lebih baik menggunakan kombinasi linear dari nilai rgb piksel, namun berbobot sesuai dengan bagaimana kita memandang intensitas warna. Metode konversi nonlinier ke skala abu-abu adalah dengan menggunakan nilai piksel. Secara umum, prinsip serupa berlaku untuk pertanyaan ini sebagaimana yang mereka lakukan untuk menyajikan informasi satu persatu secara perseptual, yaitu jika colormap dipilih yang secara monoton meningkatkan nilainya, akan mencetak dengan cara yang wajar untuk skala abu-abu. Dengan pemikiran ini, kita melihat bahwa colormaps berurutan memiliki representasi yang masuk akal dalam skala abu-abu. Beberapa colormaps Sequential 2 memiliki representasi grayscale yang cukup baik, meskipun beberapa (musim gugur, musim semi, musim panas, musim dingin) hanya memiliki sedikit perubahan grayscale. Jika colormap seperti ini digunakan dalam plot dan kemudian plotnya dicetak ke grayscale, banyak informasi dapat dipetakan ke nilai abu-abu yang sama. The coliver Diverging sebagian besar bervariasi dari abu-abu gelap di tepi luar ke putih di tengah. Beberapa (PuOr dan seismik) berwarna abu-abu gelap di satu sisi daripada yang lain dan karena itu tidak terlalu simetris. Kincir angin memiliki sedikit skala abu-abu dan akan mencetak ke plot yang lebih seragam, kehilangan banyak detail. Perhatikan bahwa dilapisi, kontur berlabel dapat membantu membedakan antara satu sisi colormap vs. yang lain karena warna tidak dapat digunakan begitu plot dicetak ke grayscale. Banyak colormaps Kualitatif dan Miscellaneous, seperti Accent, hsv, dan jet, berubah dari yang lebih gelap menjadi lebih ringan dan kembali ke abu-abu yang lebih gelap di seluruh colormap. Hal ini akan membuat pemirsa tidak mungkin menafsirkan informasi dalam plot setelah dicetak dalam skala abu-abu. Kekurangan penglihatan warna Ada banyak informasi yang tersedia tentang buta warna (mis., Colorblindness). Selain itu, ada alat yang tersedia untuk mengkonversi gambar ke bagaimana mereka mencari berbagai jenis kekurangan penglihatan warna (mis., Vischeck). Bentuk yang paling umum dari defisiensi penglihatan warna melibatkan perbedaan antara warna merah dan hijau. Dengan demikian, menghindari colormaps dengan warna merah dan hijau akan terhindar dari banyak masalah pada umumnya. ReferensiMenerali Fitur Biner dengan matplotlib Beberapa waktu yang lalu, saya mulai bermain-main dengan analisis data dan pembelajaran mesin. Salah satu alat yang lebih populer untuk tugas semacam itu adalah Notebook IPython. Shell REPL berbasis interaktif interaktif berbasis IPython. Setiap sesi menjadi 8220notebook8221 yang mencatat keseluruhan sesi REPL dengan input dan output (cache), yang dapat disimpan dan ditinjau di lain waktu, atau diekspor ke format lain seperti HTML. Kemampuan ini, dikombinasikan dengan matplotlib untuk merencanakan dan panda untuk mengiris dan memotong data membuat alat ini berguna untuk menganalisis dan memvisualisasikan data. Untuk memberi gambaran betapa bergunanya alat ini, lihatlah beberapa contoh notebook menggunakan penampil notebook online. Dalam posting singkat ini, saya akan menjelaskan bagaimana saya memvisualisasikan fitur biner (presentnot present) dan pengelompokkan data semacam itu. Saya berasumsi bahwa Anda sudah memiliki pengalaman dengan semua perpustakaan yang disebutkan di atas. Untuk contoh ini, izin yang diekstraksi (gunakan-izin) dan fitur (gunakan-fitur) yang digunakan oleh satu set aplikasi Android menggunakan Androguard. Visualisasi yang dihasilkan terlihat seperti ini: Setiap baris mewakili satu aplikasi dan setiap kolom mewakili satu fitur. Lebih khusus lagi, setiap kolom mewakili apakah izin atau fitur digunakan oleh aplikasi. Visualisasi semacam itu memudahkan untuk melihat pola, seperti izin atau fitur apa yang lebih sering digunakan oleh aplikasi (ditunjukkan sebagai garis bawah), atau apakah aplikasi menggunakan fitur lebih atau kurang dibandingkan aplikasi lain (yang muncul sebagai goresan horizontal) . Meskipun hal ini mungkin terlihat relatif sepele, ketika jumlah sampel meningkat menjadi ribuan aplikasi, menjadi sulit untuk memahami semua kolom baris pada tabel data dengan menatapnya. Memuat Data Skrip ekstraksi akan menggunakan Androguard untuk mengurai file APK8217s dan mengekstrak informasi yang relevan. Jika Anda suka bermain bersama di rumah, Anda bisa meraih naskahnya di sini. Informasi ini akan dikonsolidasikan ke file CSV tunggal, sehingga menghasilkan kolom yang terlihat seperti berikut: file. Nama file APK pandroid.permission.INTERNET. Mewakili penggunaan izin android.permission.INTERNET fandroid.hardware.nfc. Mewakili persyaratan fitur perangkat keras NFC Kolom metadata diawali dengan garis bawah agar lebih mudah dikecualikan dengan menggunakan panda. File CSV yang dihasilkan kemudian dapat diurai oleh panda ke dataFrame s di lingkungan IPython. Parsing file CSV mudah: Fitur yang Sering Digunakan Perhatikan dari visualisasi bahwa garis vertikal terbentuk di suatu tempat setelah kolom 50 dan lagi sedikit setelah kolom 100. Ini menunjukkan bahwa izin atau fitur tertentu digunakan dalam beberapa aplikasi. Anda dapat menampilkan kolom semacam itu dengan rata-rata setiap kolom, kemudian menyortirnya dengan urutan menurun: Ini menghasilkan daftar berikut, yang menunjukkan hak akses atau fitur yang paling sering terjadi: Visualisasi Untuk menghasilkan visualisasi kumpulan data yang ditunjukkan di atas, kami menggunakan perpustakaan matplotlib. Untuk membuat visualisasi lebih kompak, kolom yang nol sama sekali (tidak digunakan oleh aplikasi apa pun) dapat dihapus sepenuhnya: Pada dasarnya visualisasi adalah peta panas namun hanya terbatas pada nilai biner (1 atau 0). Hal ini bisa dilakukan dengan menggunakan matplotlib8217s imshow. Namun kolom non-biner harus dihapus dari kumpulan data. Kode visualisasi terlihat seperti ini: yticks () menentukan label untuk setiap baris (aplikasi). Indeks DataFrame harus berurutan, jika tidak, Anda perlu menggunakan resetindex () untuk mengindeks ulang baris untuk membuat yticks () bahagia. Data ke imshow () harus mengecualikan kolom file yang menyimpan nama file. Hal ini dilakukan dengan menggunakan pemahaman daftar untuk membentuk daftar tanpa file. Visualisasi yang dihasilkan seharusnya terlihat mirip dengan gambar di atas, kecuali yang lebih padat. Clustering Visualisasi sebelumnya terlihat berantakan. Kita bisa menggunakan algoritma clustering dari perpustakaan scikit-learn untuk mencoba mengelompokkan aplikasi secara otomatis. Untuk contoh ini, kita akan menggunakan algoritma clustering hierarkis bottom-up: Perhatikan bahwa untuk sebagian besar algoritma clustering, jumlah cluster (kelompok) harus ditentukan secara manual. Dalam kasus ini, kita secara sewenang-wenang mengatur nclusters10. Pada akhir proses pengelompokan, label akan diberikan ke setiap aplikasi (atau baris). Label ini mengidentifikasi kumpulan aplikasi tertentu. Kami kemudian dapat mengaitkan label ini kembali ke aplikasi di DataFrame. Kami kemudian perlu menyortir DataFrame dengan kolom label ini dan mengindeks ulang untuk memastikan indeks dalam menjalankan pesanan: Dengan menambahkan baris dan anotasi teks ke kode visualisasi sebelumnya, kami dapat memvisualisasikan bagaimana aplikasi dipisahkan menjadi beberapa kelompok: Catatan Bahwa pengali ditugaskan ke ukuran gambar untuk memastikan visualisasi berukuran tepat. Visualisasi yang dihasilkan kemudian akan terlihat seperti berikut: Anda dapat melihat dari visualisasi bahwa aplikasi di grup 7 memiliki sedikit atau hampir tidak ada izin. Grup 9 hampir serupa, namun menggunakan 2 hak akses teratas, INTERNET dan ACCESSNETWORKSTATE. Aplikasi dalam setiap grup juga dapat dicantumkan: Tampaknya tidak ada pola yang jelas dalam pengelompokan aplikasi ini berdasarkan hak akses dan fitur mereka saja, namun Grup 2 berisi banyak aplikasi media sosial atau pesan seperti: com.sina .weibo com.tencent.mm com.tencent.mobileqq com.kakao.talk com.fring Anda dapat melihat keseluruhan notebook untuk posting ini di sini yang diterjemahkan menggunakan nbviewer. I8217m menggunakan data yang diambil dari Android APK sebagai ilustrasi di sini, namun Anda dapat menganalisis hampir semua jenis data. Sebagai manusia, kita bisa melihat pola lebih mudah dalam visualisasi dibandingkan dengan menatap meja yang penuh dengan angka. Mudah-mudahan teknik visualisasi ini akan sangat berguna saat melihat fitur di sejumlah besar baris data. Post navigation Recent Posts CategoriesC hris S locum Colorado State University Python - Colormaps Custom untuk Matplotlib Saya menulis fungsi Python berikut untuk menghasilkan colormaps kustom untuk Matplotlib sebagai TA untuk ATS 607 pada tahun 2013. Fungsi ini memungkinkan Anda untuk membuat daftar tupel dengan 8 -bit (0 sampai 255) atau aritmatika (0,0 sampai 1,0) nilai RGB untuk menciptakan colormaps linier. Saya membuat modifikasi pada kode untuk menghasilkan colormaps yang tidak seragam. Berikut adalah bagian dari gambar uap air disk penuh dari GOES-11 dari Oktober 2011 yang menunjukkan contoh ekstrem (256 nilai RBG terpisah yang tidak seragam spasi) tentang bagaimana menggunakan kode di bawah ini. GOES-11 (GOES-WEST) gambar uap air dari Oktober 2011. Ucapan terima kasih khusus kepada Dan Lindsey dari cabang NOAANESDISSTARRAMM untuk menyediakan tabel warna yang digunakan dalam produk uap air CIRAs. Jangan ragu untuk menghubungi saya dengan umpan balik, pertanyaan, komentar, atau masalah apa pun. Informasi kontak saya dapat ditemukan di halaman saya. Contoh output Source Code
Kekayaan generator hasil forex hampshire baru
Azrie-ibrahim-forex-trading