φυβλαςのβλογ
phyblasのブログ



บทความในหมวด "matplotlib"


[2020/09/18] วิธีการมอนเตการ์โล
[2020/09/17] การทำมอนเตการ์โลห่วงโซ่มาร์คอฟ (MCMC) ด้วยวิธีการเมโทรโพลิสแบบอย่างง่าย
[2020/09/16] การสร้างค่าสุ่มด้วยวิธีการแปลงผกผัน
[2020/09/15] การสุ่มตัวอย่างด้วยวิธีการยอมรับและปฏิเสธ (คัดเอาหรือคัดทิ้ง) แบบอย่างง่าย
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๖: การแบ่งเขตภาพโดยพิจารณาส่วนที่เชื่อมต่อกัน
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๕: การวิเคราะห์องค์ประกอบของเส้นเค้าโครง
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๔: การยุบย่อหรือคลุมล้อมเค้าโครง
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๓: การหาเส้นเค้าโครง
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๒: การกร่อน พองตัว และแปลงสัณฐาน
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๑: การวิเคราะห์ฮิสโทแกรมและปรับสมดุลสีภาพ
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๑๐: การแบ่งขาวดำโดยพิจารณาตามความสว่าง
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๙: การใช้ตัวกรองเพื่อค้นหาหรือเน้นส่วนขอบ
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๘: ตัวกรองคอนโวลูชันและการทำภาพเบลอ
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๗: การหมุนหรือบิดแปลงภาพ
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๖: การปรับขนาดและต่อเติมภาพ
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๔: การจัดการสี
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๓: การประกอบรวมภาพ
[2020/06/28] opencv-python เบื้องต้น บทที่ ๒: การอ่านเขียนไฟล์ภาพ
[2019/09/28] การบีบอัดข้อมูลรูปภาพด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก
[2019/09/21] การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักด้วย sklearn
[2019/09/16] การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) ด้วยการแยกค่าเอกฐาน (SVD)
[2019/05/02] วิเคราะห์และสรุปสถิติของดาวเคราะห์นอกระบบสุริยะทั้งหมดที่ค้นพบในยุคเฮย์เซย์
[2018/08/11] [python] สร้างชุดข้อมูลรูปร่าง ๕ ชนิด สำหรับใช้ฝึกการเรียนรู้ของเครื่อง
[2018/08/08] [python] ใช้ชุดข้อมูลดอกไม้เป็นตัวอย่างเพื่อทดสอบการเรียนรู้ของเครื่อง
[2018/08/05] [python] การทำแผนที่โยงก่อร่างตัวเอง (SOM)
[2018/08/02] การวิเคราะห์การจำแนกประเภทเชิงเส้น (LDA)
[2018/07/30] [python] การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักแบบเคอร์เนล
[2018/07/27] [python] การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักของข้อมูลที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง
[2018/07/24] [python] วิเคราะห์การถดถอยโดยใช้วิธีการเคอร์เนล
[2018/07/20] [python] วิเคราะห์การถดถอยโดยใช้ฟังก์ชันฐาน
[2018/07/16] สร้างข้อมูลกลุ่มรูปไข่ดาวเพื่อใช้ทดสอบการเรียนรู้ของเครื่อง
[2018/07/14] [python] สร้างเส้นโค้งฮิลแบร์ทสองมิติ
[2018/07/12] การทำเครื่องเวกเตอร์ค้ำยัน (SVM) โดยใช้ sklearn
[2018/07/09] วิเคราะห์จำแนกประเภทข้อมูลด้วยเครื่องเวกเตอร์ค้ำยัน (SVM)
[2018/05/25] [python] การสร้างค่าสุ่มด้วยการแจกแจงแบบปกติหลายตัวแปร
[2018/05/17] [python] วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรจากค่าความแปรปรวนร่วมเกี่ยวและสหสัมพันธ์
[2017/12/28] [python] แยกแยะภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือด้วยวิธีการ k เฉลี่ย
[2017/12/24] วิธีการ k เฉลี่ยโดยใช้ sklearn
[2017/12/20] [python] การแบ่งกระจุกข้อมูลด้วยวิธีการ k เฉลี่ย
[2017/12/15] ความแตกต่างของการเรียนรู้ของเครื่องแบบมีและไม่มีผู้สอน
[2017/12/11] [python] การคัดเลือกลักษณะเฉพาะโดยวิธีการคัดเลือกย้อนกลับหลังตามลำดับ
[2017/12/07] [python] ใช้ชุดข้อมูลไวน์เป็นตัวอย่างเพื่อเรียนรู้เรื่องการคัดเลือกลักษณะเฉพาะ
[2017/12/02] [python] สร้างข้อมูลกลุ่มรูปจันทร์เสี้ยวเพื่อใช้ทดสอบการเรียนรู้ของเครื่อง
[2017/11/23] [python] แยกภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือด้วยต้นไม้ตัดสินใจและป่าสุ่ม
[2017/11/17] การทำป่าสุ่มโดยใช้ sklearn
[2017/11/11] [python] นำต้นไม้ตัดสินใจหลายต้นมารวมกันเป็นป่าสุ่ม
[2017/11/08] การทำต้นไม้ตัดสินใจโดยใช้ sklearn
[2017/11/05] [python] วิเคราะห์จำแนกประเภทข้อมูลด้วยต้นไม้ตัดสินใจ
[2017/11/02] [python] แยกแยะภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือด้วยวิธีการเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว
[2017/10/31] วิธีการเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัวโดยใช้ sklearn
[2017/10/28] [python] วิเคราะห์แบ่งกลุ่มข้อมูลด้วยวิธีการเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว (KNN)
[2017/10/24] [python] การวิเคราะห์เส้นโค้งการเรียนรู้เพื่อตรวจดูปัญหาการเรียนรู้เกินหรือเรียนรู้ไม่พอ
[2017/10/20] [python] การค้นหาค่าไฮเพอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมด้วยการตรวจสอบแบบไขว้
[2017/10/18] [python] การตรวจสอบแบบไขว้ k-fold เพื่อสลับเวียนข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนและตรวจสอบ
[2017/10/16] [python] วาดเส้นกราฟ ROC เพื่อประเมินผลการทำนาย
[2017/10/14] [python] ผลบวกลบจริงปลอม, ความเที่ยงและความระลึกได้, ค่าคะแนน f1
[2017/10/10] วิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกด้วย sklearn
[2017/10/06] [python] แบบจำลองการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกที่พร้อมใช้งาน
[2017/10/02] [python] แนวทางต่างๆในการปรับปรุงวิธีการเคลื่อนลงตามความชัน
[2017/09/28] [python] การเรกูลาไรซ์เพื่อป้องกันการเรียนรู้เกิน
[2017/09/26] [python] การสร้างเมทริกซ์ความสับสนเพื่อวิเคราะห์ผลการเรียนรู้ของเครื่อง
[2017/09/24] [python] การแยกข้อมูลตรวจสอบกับข้อมูลฝึกเพื่อป้องกันการเรียนรู้เกิน
[2017/09/22] [python] แยกแยะภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือด้วยการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก
[2017/09/20] ชุดข้อมูลตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือของ MNIST สำหรับฝึกฝนการเรียนรู้ของเครื่อง
[2017/02/23] [python] สร้างแฟร็กทัลอย่างง่าย
[2016/12/28] [python] การทำมินิแบตช์ในการเรียนรู้ของเครื่อง
[2016/12/24] [python] จากการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นสู่ปัญหาการจำแนกประเภท
[2016/12/19] [python] วิเคราะห์การถดถอยพหุนาม
[2016/12/12] [python] วิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นแบบหลายตัวแปร
[2016/12/10] [python] วิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นด้วยเทคนิคการเคลื่อนลงตามความชัน
[2016/12/07] [python] เอนโทรปีไขว้ในการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก
[2016/12/05] [python] วิเคราะห์จำแนกประเภทข้อมูลเป็นหลายกลุ่มด้วยการถดถอยโลจิสติกแบบมัลติโนเมียล (การถดถอยซอฟต์แม็กซ์)
[2016/11/27] [python] การสร้างจำลองข้อมูลเป็นกลุ่มก้อนขึ้นมาเพื่อใช้ทดสอบการเรียนรู้ของเครื่อง
[2016/11/24] [python] การทำข้อมูลให้เป็นมาตรฐานเพื่อการเรียนรู้ของเครื่อง
[2016/11/03] [python] วิเคราะห์จำแนกประเภทข้อมูลเป็นสองกลุ่มด้วยการถดถอยโลจิสติก
[2016/07/04] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๔๐: การจัดการรูปภาพ
[2016/06/26] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๓๘: การใช้วันและเวลาเป็นค่าในกราฟ
[2016/06/26] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๓๗: การจัดรูปแบบการแสดงผลของขีดบอกค่าบนแกน
[2016/06/25] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๓๖: การเพิ่มเส้นและรูปร่างต่างๆ
[2016/06/25] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๓๕: การเพิ่มคำอธิบายลงบนกราฟ
[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๓๓: การวาดในระบบพิกัดเชิงขั้ว
[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๓๑: เส้นกระแส
[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒๙: สนามลูกศร
[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒๘: คอนทัวร์
[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒๗: การแจกแจงความหนาแน่น
[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒๖: การปรับแต่งแถบสี
[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒๕: การปรับแต่งคัลเลอร์แม็ป
[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒๔: คัลเลอร์แม็ปและแผนภาพไล่สี
[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒๒: ระบายสีพื้นระหว่างเส้นกราฟ
[2016/06/12] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๒๐: กราฟไม้ขีดไฟ
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๑๘: แถบความคลาดเคลื่อน
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๑๖: แผนภาพการกระจาย
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๑๔: แผนภูมิวงกลม
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๑๓: ฮิสโทแกรม
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๑๒: แผนภูมิแท่ง
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๑๑: การประกอบกราฟเข้าด้วยกัน
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๑๐: การวาดหลายกราฟในภาพเดียว
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๙: การปรับแต่งแกนกราฟ
[2016/06/11] การเปลี่ยนตัวเลขบอกค่าในกราฟเป็นเลขไทยใน matplotlib
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๘: การใส่ข้อความบนกราฟ
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๗: การปรับแต่งส่วนประกอบของกราฟ
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๖: ทำความเข้าใจกับส่วนประกอบของกราฟ
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๕: การวาดกราฟเบื้องต้น
[2016/06/11] numpy & matplotlib เบื้องต้น บทที่ ๑: บทนำ

囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧

目次

日本による名言集
モジュール
-- numpy
-- matplotlib

-- pandas
-- opencv
-- pytorch
機械学習
-- ニューラル
     ネットワーク
maya
javascript
確率論
日本での日記
中国での日記
-- 北京での日記
-- 香港での日記
-- 澳門での日記
台灣での日記
北欧での日記
他の国での日記
qiita
その他の記事

記事の類別



ติดตามอัปเดตของบล็อกได้ที่แฟนเพจ

  記事を検索

  おすすめの記事

ภาษาจีนแบ่งเป็นสำเนียงอะไรบ้าง มีความแตกต่างกันมากแค่ไหน
ทำความเข้าใจระบอบประชาธิปไตยจากประวัติศาสตร์ความเป็นมา
เรียนรู้วิธีการใช้ regular expression (regex)
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาจีนกวางตุ้ง
การใช้ unix shell เบื้องต้น ใน linux และ mac
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาจีนกลาง
g ในภาษาญี่ปุ่นออกเสียง "ก" หรือ "ง" กันแน่
ทำความรู้จักกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง
ค้นพบระบบดาวเคราะห์ ๘ ดวง เบื้องหลังความสำเร็จคือปัญญาประดิษฐ์ (AI)
หอดูดาวโบราณปักกิ่ง ตอนที่ ๑: แท่นสังเกตการณ์และสวนดอกไม้
พิพิธภัณฑ์สถาปัตยกรรมโบราณปักกิ่ง
เที่ยวเมืองตานตง ล่องเรือในน่านน้ำเกาหลีเหนือ
บันทึกการเที่ยวสวีเดน 1-12 พ.ค. 2014
แนะนำองค์การวิจัยและพัฒนาการสำรวจอวกาศญี่ปุ่น (JAXA)
เล่าประสบการณ์ค่ายอบรมวิชาการทางดาราศาสตร์โดยโซวเคนได 10 - 16 พ.ย. 2013
ตระเวนเที่ยวตามรอยฉากของอนิเมะในญี่ปุ่น
เที่ยวชมหอดูดาวที่ฐานสังเกตการณ์ซิงหลง
บันทึกการเที่ยวญี่ปุ่นครั้งแรกในชีวิต - ทุกอย่างเริ่มต้นที่สนามบินนานาชาติคันไซ
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาญี่ปุ่น
ทำไมจึงไม่ควรเขียนวรรณยุกต์เวลาทับศัพท์ภาษาต่างประเทศ
ทำไมถึงอยากมาเรียนต่อนอก
เหตุผลอะไรที่ต้องใช้ภาษาวิบัติ?

月別記事

2021年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

2020年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

2019年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

2018年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

2017年

1月 2月 3月 4月
5月 6月 7月 8月
9月 10月 11月 12月

もっと前の記事

ไทย

日本語

中文