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2019年国赛高教杯数学建模D题空气质量数据的校准原题再现空气污染对生态环境和人类健康危害巨大，通过对“两尘四气”（PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、O3）浓度的实时监测可以及时掌握空气质量，对污染源采取相应措施。虽然国家监测控制站点（国控点）对“两尘四气”有监测数据，且较为准确，但因为国

聚类算法        将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科

一篇超超超长，超超超全面网络图绘制教程，本篇基本能讲清楚所有绘制要点，当然图论与网络优化的算法一篇不可能完全讲清楚，未来如果看的人多可以适当更新，同时做部分网络图绘图复刻。以下是本篇绘图实验效果：1网络图创建可以通过graph函数创建无向图，通过digraph创建有向图，其中网络创建可以使用起始终止

01、问题描述为理解高斯混合模型解决聚类问题的原理，本实例采用三个一元高斯函数混合构成原始数据，再采用GMM来聚类。1)数据三个一元高斯组件函数可以采用均值和协方差表示如表1所示：▍表1三个一元高斯组件函数的均值和协方差每个高斯组件函数分配不同的权重，其中1号组件权重为30%,2号组件权重为50%，

原始信号0.03   -1.46   -0.26   -0.47   -1.46   -0.06   -0.47&nbs

一、前向差分前向差分公式：(1)泰勒展开为：(2)由泰勒展开可以推出f'(x):(3)由（3）可以知道右边第一项是前向差分，而其他项的和是函数f'(x)与前向差分的误差，用o(x)表示，得出：（4）因为误差项为o(x)，o(x)主要项为Δx/2。而Δx为一阶，所以前向差分为一阶精度。同理可以推出后向

Matlab自适应滤波算法在学习自适应算法的过程中，入门阶段，学习了LMS算法、NLMS算法，并用Matlab对算法进行了复现。LMS最小均方(LMS)是一种搜索算法，它通过对目标函数进行适当修改，以便简化梯度向量的计算，由于其计算简单，LMS算法及与之相关的其他算法，已经广泛应用于自适应滤波的各种

常见的四种窗函数的表达式为：四种常见窗函数的参数表对于实际信号序列，该如何选取窗函数呢?一般来说，选择第一旁瓣衰减大，旁瓣峰值衰减快的窗函数有利于缓解截断过程中产生的频谱泄漏问题。但具有这两个特性的窗函数，其主瓣宽度较大，相应会带来一些副作用，应用中需根据具体情况折中地选择。设信号中包含fa和fb两

我之前一直守着matplotlib用的原因，就是为了我学会它复杂的语法，已经“沉没"在里面的几百个小时的时间成本。这也导致我花费了不知多少个深夜，在StackOverflow上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。但我们现在有一个更好的选择了——比如易于使用、文档健全、功能强大的开源Pytho

介绍编程和技术应用于金融领域的激增是不可避免的，增长似乎从未下降。应用编程的最有趣的部分之一是历史或实时股票数据的解释和可视化。现在，为了在python中可视化一般数据，matplotlib、seaborn等模块开始发挥作用，但是，当谈到可视化财务数据时，Plotly将成为首选，因为它提供了具有交互

大家好，我是Python人工智能技术喜欢用Python做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在Python中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试

1、首先，要知道我们用哪些库来画图?matplotlibPython中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。Seaborn是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的

大家好，我是J哥。（文末送书）利用可视化探索图表一、数据可视化与探索图 数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质，以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图（ExploratoryGraph）可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的

今天和大家一起学习一种可视化技术：构建树状热力图treemap。树形图易于可视化，且易于被人理解。树状图通过展示不同大小的矩形，以传达不同大小的数据量，一般认为，较大的矩形意味着占总体的一大部分，而较小的矩形意味着整体的一小部分。在本文中，云朵君将和大家一起学习如何使用Squarify库在Pytho

喜欢用Python做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢?之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在Python中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个?用Python创建图形

 Python中文社区（ID:python-china）本篇文章中，我将用Python构建一个简单的移动平均线交叉交易策略进行回测，并使用标准普尔500指数（S&P500）进行测试。一个简单的移动平均线交叉策略可能是使用技术指标的量化交易策略的最简单示例之一，在用Python进行与

 本文主要讲解用Python分析哔哩哔哩股价，通过对股票数据进行基础分析，结合运用matplotlib绘图库进行可视化，并用机器学习方法—蒙特卡洛模拟预测未来一年股价走势。 安装我们需要安装numpy、pandas、matplotlib、scipy等Python数据科学工具包。&

 蒙特卡洛方法（或蒙特卡洛实验）是一大类计算算法，它们依赖于重复随机采样来获得数值结果。基本思想是使用随机性来解决原则上可能是确定性的问题。它们通常用于物理和数学问题，并且在难以或不可能使用其他方法时最有用。MonteCarlo方法主要用于三个不同的问题类别：优化、数值积分和从概率分布中生

时间序列数据在数据科学领域无处不在，在量化金融领域也十分常见，可以用于分析价格趋势，预测价格，探索价格行为等。学会对时间序列数据进行可视化，能够帮助我们更加直观地探索时间序列数据，寻找其潜在的规律。本文会利用Python中的matplotlib【1】库，并配合实例进行讲解。matplotlib库是一

TIOBE最新发布的9月编程语言排行榜中，Python凭4.67%的增速以0.26%的优势力压C++，逆袭成功进入Top3。而近一年势头不灭的Python在数据分析领域，是专家们的必备技能。随着IT行业的增长，对有经验的数据科学家的需求也水涨船高，而Python也一跃而成最受欢迎的语言。本文旨在介绍