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实用Python可视化工具毕业生必看

stream lit Stream lit可让您在数分钟而不是数周内将数据脚本转变 为可共享的Web应用程序。这一切都是Python、开源 和免费的！创建应用程序后，可以使用社区云平台来部署 、管理和共享你的应用程序。G radio G radio是一个开源Python库， 用于构建机器学习和 数据科学演示以及Web应用程序。

IDLE：Python自带的IDE工具 DLE（Integrated Development and Learning Environment） ， 集成开发和学习环境， 是Python的集成开 发环境， 纯Python下使用Tkinter编写的IDE。

超实用的Python数据可视化案例！快来学习吧 Python数据可视化案例 折线图 折线图（line chart） 是最基本的图表， 可以用来呈现不同栏 位连续数据之间的关系。绘制折线图使用的是plot.line（） 的方 法，可以设置颜色、形状等参数。

交互式 Python 解析器 Pvthon-功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Pvthon。bpython- 界面丰富的 Python 解析器。ptpython-高级交互式Python解析器，构建于python-prompt-toolkit 上.Dash 比较新的软件包，它是用纯Pvthon构建数据可视 化app的理想选择，因此特别适合处理数据的 任何人。

以下是一些本文没有提到的可视化工具：我们将利用 ggplot2 中的 diamonds 数据集，你可以在 Vincent Arelbundocks RDatasets 中找到它（pd.read_csv（ http：//vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/ggplot2/diamonds.csv） ），此外我们还需要检测是否已经安装 feather 。

Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter， wxPython， Qt 或 GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。

图片结构相似性算法:SSIM

1、SSIM是一种结构相似性指标，不仅用于图片质量评估，还能揭示压缩前后图片的相似度。其核心思想是将图片的亮度对比、对比度对比和结构对比三个维度结合，形成一个综合的相似度指标。特别地，CCC3作为稳定性的关键参数，确保在计算过程中的稳健性。

2、SIM = Structural SIMilarity（结构相似性），这是一种用来评测图像质量的一种方法。

3、SSIM = （2μr + C1）（2σxy + C2） / （μr^2 + μx^2 + μy^2 + C1）（σx^2 + σy^2 + C2）其中，MSSIM（Mean SSIM）采用滑动窗口方法，通过调整窗口大小和高斯核权重，为整体图像提供更准确的评估。

4、SSIM： structural similarity index， 是一种衡量两幅图像相似度的指标。它分别从亮度、对比度、结构三方面度量图像相似性。 结构相似性的范围为-1到1。当两张图像一模一样时，SSIM的值等于1。

5、基于特征的方法，基于图像的方法。基于特征的方法：将指纹图像转换为特征向量，通过计算这些特征向量之间的距离判断指纹的相似度，常用的特征向量包括指纹图像中的纹线、纹谷等特征。

6、结构相似性SSIM 结构相似性：自然图像具有极高的结构性，表现在图像的像素间存在着很强的相关性，尤其是在空间相似的情况下。这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息。我们假设人类视觉系统，HSV主要从可视区域内获取结构信息。所以通过探测结构信息是否改变来感知图像失真的近似信息。

Python深度学习之图像识别

1、Python在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。

2、编程语言的世界，Python以其简洁且强大的特性，成为图像识别领域的首选。如Keras库，更是为人工智能项目提供了强大的支持，如在Kaggle的“Animals-10”数据集中，动物分类任务的实现，展示了其在实际应用中的威力。

3、图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。下面是关于图像识别的传统流程的详细解释。传统的图像识别流程通常包括以下几个步骤： 预处理：这个步骤是对输入的原始图像进行预处理，以改善图像的质量，并减少后续处理的复杂性。

4、第三阶段：目标检测。现代计算机视觉和图像识别技术的主要研究方向是目标检测，这是图像识别的第三阶段。目标检测是计算机视觉和图像识别技术的核心应用之一，也是具有广泛应用前景的重要领域。

5、图像识别技术的发展离不开深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的贡献。CNN是一种仿照人脑视觉皮层工作原理设计的算法，它能够从大量图像数据中学习并自动提取有用的特征。通过在大规模图像数据集上进行训练，CNN可以逐渐提高其对图像的识别准确率，甚至在某些任务上达到或超越人类的水平。

6、在计算机视觉的广阔领域中，图像识别算法犹如识别人脸的慧眼，它的核心任务是将图片转化为可理解的类别。在深度学习的革命中，图像识别模型扮演着至关重要的角色，它们从最初的特征提取工具逐渐演变成端到端的解决方案。传统方法依赖于归纳总结的特征，如边缘和角点，通过机器学习模型进行分类。

现在人脸识别技术的原理是什么呢?

人脸识别技术的原理主要依赖于图像处理和机器学习的方法。该技术首先对输入的图像或视频帧进行人脸检测，确定人脸的位置和大小。随后，通过一系列的特征提取算法，从人脸图像中提取出关键特征，如面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、大小和位置关系。这些特征被转化为数字向量，用于后续的匹配和识别。

计算机识别人脸，是靠一系列模式的，比如：根据五官相对位置做定位，眼窝以及额头明暗对比度等等。那么关键来了，如果能够把自己的脸，改造得完全不遵循这些模式的话……那么计算机就“看不见”你了。

第1步：人脸检测识别人脸 摄像头定位并识别清晰的面部图像。当个人单独或在一个组中时，可以识别面部。此外，人脸检测可以识别正面或侧面的人，因此相机只能捕捉他们的个人资料。第2步：人脸分析测量人脸 通过读取人脸的映射方式来分析图像。

人脸识别技术让机器能够识别和理解图像，尽管在机器眼中，图像最初仅由像素组成的数据序列构成，并无实际意义。 为了让机器识别人脸，需要开发特定的算法来解析图像数据。早期方法依赖于描述人脸特征的文本信息，如“瓜子脸”或“柳叶眼”，通过识别面部和五官的形状与位置进行匹配。

人脸识别技术的原理主要包括人脸检测、特征提取和身份认证三个步骤。人脸检测 人脸检测是人脸识别技术的第一步，其目的是在图像中找到人脸的位置和大小。常用的人脸检测算法有Haar特征检测、HOG特征检测、卷积神经网络等。

人脸识别技术通过摄像机捕捉图像或视频流，从中自动检测和跟踪人脸，进而执行脸部识别操作。 该技术主要依靠脸部特征信息进行身份验证，属于生物识别技术的一种，核心是图像处理过程。 在图像处理过程中，系统会分析面部器官的几何形状和相对位置，以比对预先存储的面部特征，实现身份认证和设备解锁。

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图机器学习的概述(GML)

图机器学习（GML）是一门强大的技术，它通过图神经网络（GNN）为核心，专为处理大型稀疏图数据而设计，旨在实现高效预测和推理。

机器学习概述：人工智能（Artificial intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是一个笼统而宽泛的概念，人工智能的最终目标是使计算机能够模拟人的思维方式和行为。

首先，关于人工智能的定义，最核心的部分肯定是：自主意识和自我学习能力。而机器学习的实现方式可以通过知识库。因此，如果按照现在的眼光去看人工智能，机器学习肯定是推动了人工智能发展的。人工智能的学习能力分为两大部分，知识的学习和思维逻辑的学习重组。

在人工智能中，混淆矩阵是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。

机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。让我们具体看一个例子。图4房价的例子 拿国民话题的房子来说。

最常见的机器学习算法是学习映射 Y = f（X） 来预测新 X 的 Y。这叫做预测建模或预测分析，我们的目标是尽可能作出最准确的预测。对于想了解机器学习基础知识的新手，本文将概述数据科学家使用的 top 10 机器学习算法。 线性回归线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。