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[python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像源码
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~ By Eastmount
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Matplotlib
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matplotlib实现显示伪彩色图像及色度条
灰度图显示为伪彩色图 法一 import matplotlib.pyplot as plt img = plt.imread('C:/Users/leex/Desktop/lena.jpg') img_s = img[:,:,0]# 直接读入的img为3通道,这里用直接赋值的方法转为单通道 sc = plt.imshow(img_s) sc.set_cmap('hot')# 这里可以设置多种模式 plt.colorbar()# 显示色度条 效果 限制范围 import matplotlib.pyplot as plt img = plt.imread('C:/Users/leex/De
图像局部放大代码.zip
1.使用matplotlib库实现了图形局部数据放大显示 2.里面包含了完整代码,使用jupyter打开即可,打开即可运行。 3.注释较为详细,可以根据自身需要更改python代码.
解决Matplotlib图表不能在Pycharm中显示的问题
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Matplotlib绘制动态图像
原文地址 分类目录——Matplotlib 效果图 效果图1 效果图2 导入支持包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成测试数据 x = np.linspace(0, 6, 40) 打开交互模式 plt.ion() # 开启交互模型 动态绘图 所谓的动态,就是在绘制的多张图片之间切换,这里通过for循环来每轮绘制一个图像 for i in range(100): plt.cla() # 每轮绘图清空画布,如果注释掉这行,结果将会如效果图2所示 plt.ylim(-1.5,1.5) # y轴
Matplotlib绘制三维图像
原文地址 分类目录——Matplotlib 先观察效果 导入支持包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 生成画布、构造三维画布 fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) # 相当于在二维画布的基础上加了一个轴,ax可以看做一个三维画布 生成测试数据 # 生成测试数据 X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) X, Y = np.meshgrid
matplotlib 多个图像共用一个colorbar的实现示例
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