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python matplotlib和pandas数据分析,原来直方图是没有数字区间的

原创74次播放2021-11-15发布

python学习
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python使用matplotlib和pandas模块，制作直方图旋转90°的效果App07:40
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python matplotlib和pandas数据分析,原来直方图是没有数字区间的App10:44
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python pandas&matplotlib数据分析-两剑客,制作三个独立的直方图App04:09
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python matplotlib用DataFrame数据生成箱形图App06:37
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python pandas和matplotlib绘制面积图,DataFrame转换成面积图片App06:13
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python,matplotlib、numpy、pandas数据分析-三模块，绘制散点图App05:30
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python绘制饼图，使用pandas模块调用matplotlib的函数来实现画图App04:53
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python pytorch神经模块介绍讲解和安装，aidlux已经集成了包App03:58
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python pytorch rand 和numpy rand生成随机数组的区别App04:35
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python张量的学习,pytorch模块是替代numpy模块方案,GPU加速计算App08:39
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python 多对多变量对应值的设定App04:50
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python 安装torchvision神经网络可视化模块,后面配合pytorch使用App02:35
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python numpy数组转化成torch神经网络模块的张量App07:25
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python torch模块，linspace()函数：一维张量的生成App07:26
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pytorch模块基础学习,logspace()生成10的次方一维张量App05:49
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python pytorch.ones()输出张量为一的所有矩阵数组App04:56
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python 神经网络模块torch.randn()输出正态分布的随机张量数组App05:08
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python torch.randperm(),以零起点,输出随机整数排列的张量数组App04:52
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torch.arange()对比numpy.arange()输出数组的区别，torch是张量App06:26
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pthon torch.zeros()返回标量为零的张量，numpy.zeros()也是零App03:18
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torch.cat()对指定维度张量进行连接，相当于张量维度进行了复制App06:59
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torch.add()是在张量的值的基础上增加数值，张量得到的值会变大App05:31
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torch.addcdiv()是将张量进行相除再乘以标量，然后加上一个张量App05:23
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python 张量算术运算torch.addcmul()张量相乘再乘以标量加上张量App05:20
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torch.max()求张量数组中的最大值App03:53
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torch.sum()对已知张量进行简单的求和App03:18
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python torch.sort()对正态分布的张量进行升序排序App04:59
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torch.mm()对矩阵张量进行相乘App06:02
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torch.FloatTensor(),torch.cuda.FloatTensor()实现cpu和GPU计算App07:36
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torch.IntTensor()生成空张量，再输入零张量App01:57
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torch.abs()将张量原有的值转换成绝对值App06:07
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