Python实现K-Means聚类后的三维可视化，使用的是生成数据，使用T-SNE降维，编译器为jupyter notebook 简单便捷，易于理解 使用库：pandas ，numpy ，sklearn，matplotlib，mpl_toolkits

主要为大家详细介绍了Python代码实现KNN算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

sift提取特征描述子，对图像进行处理，利用os.system()函数执行sift.exe文件

密度聚类dbscan算法—python代码实现（含二维三维案例、截图、说明手册等） DBSCAN算法的python实现

本文实例为大家分享了python实现贪吃蛇游戏的具体代码，供大家参考，具体内容如下 这次我们来写一个贪吃蛇游戏 下面贴出具体代码 import pygame import time import numpy as np # 此模块包含游戏所需的常量 from pygame.locals import * # 设置棋盘的长宽 BOARDWIDTH = 48 BOARDHEIGHT = 28 # 分数 score = 0 class Food(object): def __init__(self): self.item = (4, 5) # 画出食物 def _draw(self, sc

1、通达信股票接口 2、通达信交易接口免费测试 3、证券交易接口python代码

VizTracer VizTracer是一个低开销的日志记录/调试/概要分析工具，可以跟踪和可视化您的python代码执行。 您可以查看多个示例程序的结果。 用户界面由。 使用“ AWSD”进行缩放/导航。 单击“？”可以找到更多帮助。 在右上角。 强调 时间轴上带有源代码的详细功能进入/退出信息 超级易于使用，大多数功能无需更改源代码，无软件包依赖性 可选功能过滤器，可忽略您不感兴趣的功能 自定义事件，以记录和跟踪随时间变化的任意数据 使用RegEx记录任意功能/变量，无需更改代码 具有强大的前端或兼容chrome的json的独立HTML报告 适用于Linux / MacOS / Windows 安装 首选的安装VizTracer的方法是通过pip pip install viztracer 基本用法 命令行 假设您有一个要运行的python脚本： python3 my_scri

labelme生成的掩码标签 label.为16位存储，opencv默认读取8位，需要将16位转8位

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）

线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。