美国心脏协会(AHA)的左心室心脏分割模型，在医学界广泛使用该模型描述疾病对心肌区域和壁功能的影响。
该模型图类似于靶心图、牛眼图、嵌套环形图、bullseyechart.在matplotlib中常用axes.pie，或axes.bar+polar坐标系绘制。
axes.bar+polar更加灵活。
本资源包含AHA心肌模型的元数据，axes.bar+polar绘制模型图的完整代码，和高清成图。
该模型图类似于靶心图、牛眼图、嵌套环形图、bullseyechart.在matplotlib中常用axes.pie，或axes.bar+polar坐标系绘制。
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本资源包含AHA心肌模型的元数据，axes.bar+polar绘制模型图的完整代码，和高清成图。
2025/1/8 3:54:53
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使用tensorflow，OpenCVKeras,matplotlib完成的一个小demo基本操作如下1执行liveplot.py2执行trackgesture.py后，在终端命令行输入1进行手势预测，调用摄像头后，请按键盘b和g键此时就可以进行预测了。
权重文件：链接:https://pan.baidu.com/s/1i6OE5A9密码:by24
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2024/12/8 20:47:55
18.19MB
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Win7，64位，python3.5.2下的安装包:numpy-1.12.0b1-cp35-none-win_amd64.whl;matplotlib-2.0.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl;scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl安装文件
2024/10/20 8:47:13
25.81MB
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该资源主要参考我的博客：[python]Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50545937包括输入文档txt，共1000行数据，每行都是分词完的文本。
本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；
2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；
3.使用PAC进行降维处理，每行文本表示成两维数据；
4.最后调用Matplotlib显示聚类效果图。
免费资源，希望对你有所帮助~ByEastmount
本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；
2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；
3.使用PAC进行降维处理，每行文本表示成两维数据；
4.最后调用Matplotlib显示聚类效果图。
免费资源，希望对你有所帮助~ByEastmount
2024/10/5 19:41:34
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（1）打开豆瓣一部电影评论区，根据html结构捕获三个信息：一，每账号的评分等级为5星、4星、3星、2星、1星；
二，每个账号的评论留言；
三，跳转到下个评论页面的http链接（2）获取所有的信息后对信息进行处理：一，计算出每个星级的总数和一共多少账户进行了评级二、将所有的评论内容放在一起，处理评论中的空格和其他不规范形式（3）用matplotlib绘制评分等级占比的饼图，用jieba进行分词处理，用wordcloud生成词云图同个修改url=https://movie.douban.com/subject/26430636/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P&percent;_type=之中“26430636”为电影的代表，将其换做其他的编号就可以读取和生成其他电影的matplotlib和wordcloud制作评分图和词云图
二，每个账号的评论留言；
三，跳转到下个评论页面的http链接（2）获取所有的信息后对信息进行处理：一，计算出每个星级的总数和一共多少账户进行了评级二、将所有的评论内容放在一起，处理评论中的空格和其他不规范形式（3）用matplotlib绘制评分等级占比的饼图，用jieba进行分词处理，用wordcloud生成词云图同个修改url=https://movie.douban.com/subject/26430636/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P&percent;_type=之中“26430636”为电影的代表，将其换做其他的编号就可以读取和生成其他电影的matplotlib和wordcloud制作评分图和词云图
2024/9/3 5:47:41
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这个不是网上流传那个绿色字体教程，业界良心，是在英文版的基础上全文直接翻译过来的，帮助大家更好的使用python来进行绘图，找的时候真的很费劲。
2024/8/28 6:16:39
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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