Monthly Archives: August 2019

박스 플롯 예제

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상자 플롯(상자 및 수염 플롯이라고도 함)은 데이터의 중간 값과 사분위수 또는 데이터의 25% 분할을 사용하여 데이터를 표시합니다. 그림 6. 개별 점수와 수단을 보여주는 상자 플롯입니다. 첫 번째 사분위수는 2이고 중앙값은 7이고 세 번째 사분위수는 9입니다. 가장 작은 값은 1이고 가장 큰 값은 11.5입니다. 다음 이미지는 구성된 상자 플롯을 보여 주며, 이 그림은 다음과 같은 것입니다. 데이터 과학은 결과를 전달하는 것에 관한 것이므로 항상 약간의 작업 (코드 여기)으로 boxplots를 조금 더 예쁘게 만들 수 있습니다. 표 2. 상자는 여성의 시대에 대한 용어와 값을 플롯.

파이썬을 통해 박스 플롯을 그래프로 그리는 몇 가지 방법이 있습니다. 바닷가, 팬더 또는 바닷가를 통해 박스플롯을 그래프로 만들 수 있습니다. “꿀벌 떼” 플롯은 이 데이터 집합에 10과 15 에 가까운 데이터가 많지만 그 사이에는 상대적으로 적은 데이터가 있음을 보여줍니다. 상자 플롯이 이것에 대한 증거를 제공하지 않는지 확인하십시오. 통계 분석 프로그램은 상자 플롯을 작성하는 방법에 대한 옵션을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 그림 6의 상자 플롯은 데이터에서 생성되지만 여러 가지 방법으로 이전 상자 플롯과 다릅니다. 우리는 이미 데이터를 시각적으로 표현하는 기술에 대해 논의했습니다 (히스토그램 및 주파수 다각형 참조). 이 섹션에서는 상자 플롯이라는 또 다른 중요한 그래프를 제시합니다. 상자 플롯은 이상값을 식별하고 분포를 비교하는 데 유용합니다. 우리는 동급 생 실험에서 데이터의 도움으로 상자 플롯을 설명합니다. “스트롭 간섭 사례 연구”의 일환으로 입문 통계의 학생들은 30 개의 컬러 사각형이 들어있는 페이지를 제시했습니다.

그들의 임무는 가능한 한 빨리 색상의 이름을 지정하는 것이었습니다. 그들의 시간 (초)이 기록되었습니다. 실험에 참여한 16명의 남성과 31명의 여성의 점수를 성별별로 별도의 상자 플롯을 만들어 비교합니다. 이러한 디스플레이는 병렬 상자 플롯을 포함한다고합니다. 위의 이미지는 거의 정규 분포의 박스플롯과 정규 분포에 대한 확률 밀도 함수(pdf)를 비교한 것입니다. 이 이미지를 보여주는 이유는 통계 분포를 보는 것이 상자 플롯을 보는 것보다 더 일반적이기 때문입니다. 즉, 박스플롯을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음 그래프는 상자 및 수염 플롯을 보여 줍니다. 상자 플롯(상자 및 수염 플롯 또는 상자 수염 플롯이라고도 함)은 데이터 농도에 대한 좋은 그래픽 이미지를 제공합니다. 또한 대부분의 데이터에서 극단적인 값이 얼마나 멀리 떨어져 있는지도 보여 준다.

상자 플롯은 최소값, 첫 번째 사분위수, 중앙값, 세 번째 사분위수 및 최대값의 다섯 가지 값으로 생성됩니다. 이러한 값을 사용하여 다른 데이터 값이 해당 값에 얼마나 가까운지 비교합니다. 일반적으로 분산된 대규모 데이터 집합에서 이상값으로 의심되는 경우는 드물지 않습니다(예: 100개 이상의 데이터 포인트). 이상값은 약 10,000개 이상의 데이터 요소가 있는 일반적으로 분산된 데이터 집합에서 예상됩니다.

uwp 예제

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UWP가 실행 중일 때 는 단추를 사용하여 확장을 사용자 또는 관리자로 시작합니다. TaskManager에서 결과를 관찰하고 이 예제에서 10초 후에 확장이 자체 종료되도록 코딩되었음을 기억하십시오. 시나리오에 필요한 경우 UI도 있을 수 있습니다. 그래서 C # 데스크톱 콘솔 응용 프로그램을 추가 하자 (물론이 될 수 있습니다 C ++, VB, 등. 뿐만 아니라) 그리고 그것을 호출 “높은 확장”: 이 전체 샘플은 1809 SDK의 기능을 보여 주며 WinUI 의 상단에 내장 되어 2.0, 당신에 게 buil 하는 방법의 전체 몰입 예제를 제공 d 풍부하고 생산적인 경험 (이 경우, 램프 판매). 마지막 단계는 고객이 등급을 제공 할 때마다 데이터를 보내는 것입니다. 등급 값 외에도 일부 시스템 상태 데이터를 백 엔드에 전달하고자 합니다. 이 간단한 예제에서는 현재 메모리 사용량을 원격 분석 메시지에 추가하여 시간이 지남에 따라 앱의 상태(향후 게시물의 주제)에 대한 정보를 구축할 수 있도록 합니다: XAML 코드 보기에서 클릭하고 콘텐츠를 “단추”에서 “Hello”로 변경합니다. , 세계!”.

페이지에 단추를 추가해 보겠습니다. 이 자습서에서는 App.xaml, MainPage.xaml 및 MainPage.xaml.cs 이전에 나열된 파일 중 몇 개만 작업합니다. 빈 앱 (유니버설 윈도우)은 최소한의 템플릿이지만 여전히 많은 파일이 포함되어 있습니다. 이러한 파일은 C#을 사용하는 모든 UWP 앱에 필수적입니다. Visual Studio에서 만드는 모든 프로젝트에는 해당 프로젝트가 포함됩니다. zip 파일에는 항상 최신 샘플이 있습니다. GitHub 계정을 다운로드할 필요가 없습니다. SDK 업데이트가 릴리스되거나 최근 변경/추가 내용을 선택하려는 경우 최신 zip 파일을 다시 확인하십시오. 문제 나 질문이 있는 경우 저장소의 문제 탭을 사용하여 새 문제를 만들면 도움이 될 수 있습니다. WM_HOTKEY를 처리하는 헤드리스 윈도우용 C# 코드는 이 스택오버플로우 답변에 영감을 주었으며, https://stackoverflow.com/questions/17133656/global-hotkeys-in-windowless-net-app/17136050 Van Arsdel은 출시된 많은 새롭고 흥미로운 기능을 사용합니다. 최신 릴리스중 일부는 커뮤니티에서 요청한 컨트롤을 포함합니다.

som 알고리즘 예제

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원래 SOM은 최적화 문제에 대한 해결책으로 공식화되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 SOM의 정의를 수정하고 유사한 결과를 제공하는 최적화 문제를 공식화하려는 여러 시도가 있었습니다. [20] 예를 들어, 탄성 맵은 탄성의 기계적 은유를 사용하여 주요 매니폴드를 근사화합니다:[21] 비유는 탄성 멤브레인및 플레이트입니다. `자체 조직지도`라는 용어는 알고리즘이 실제로 작동하는 방식에 대한 다소 적절한 비유인 지도에서 우발적인 데이터 포인트로 행진하는 데이터 포인트의 군사적 이미지를 연상시킬 수 있습니다. 네트워크는 매핑 중에 예상되는 벡터 종류를 가능한 한 가깝게 나타내는 많은 수의 예제 벡터를 공급해야 합니다. 예제는 일반적으로 반복으로 여러 번 관리됩니다. 결과 해석 자체 조직지도의 결과의 예는 아래에 나와 있습니다. 두 개 이상의 차원을 가진 데이터 형식의 한 예는 색상입니다. 색상에는 일반적으로 RGB(빨간색, 녹색, 파란색) 값으로 표시되는 세 가지 차원이 있습니다. 이 예제에서는 SOM이 두 색상 클러스터를 구별하는 방법을 살펴보겠습니다.

SOM을 적용하기 전에 주의해야 할 한 가지: 서로 다른 단위로 측정된 변수는 분석의 속도와 정확성을 방해할 수 있습니다. 예를 들어 센티미터단위로 측정된 변수는 미터단위로 측정된 값보다 100배 더 큰 값을 갖습니다. 변수가 다른 변수를 압도하는 것을 방지하기 위해 모든 변수를 표준화해야합니다. 표준화는 백분위수 측면에서 각 변수를 표현하는 것과 유사하며, 이는 동일한 측정 단위가 되도록 균일한 표준 스케일로 이동하는 것을 의미합니다. 몇 백 번의 반복 후에 그리드의 모양이 안정화되는 것을 볼 수 있습니다. 알고리즘이 수렴되었는지 확인하기 위해 처음에는 SOM 에너지의 진화를 플롯할 수 있지만 데이터의 대략적인 모양에 도달하면 변화 속도가 느려집니다. 대부분의 인공 신경망과 마찬가지로 SOM은 교육 및 매핑의 두 가지 모드로 작동합니다. “교육”은 입력 예제(벡터 양자화라고도 하는 경쟁 프로세스)를 사용하여 맵을 빌드하고 “매핑”은 새 입력 벡터를 자동으로 분류합니다.

SOM의 작동 방식에 대한 시각적 예를 살펴보겠습니다. R의 함께 제공되는 SOM 코드는 GitHub 페이지에 있습니다. 이 교육은 경쟁력 있는 학습을 활용합니다. 교육 예제가 네트워크에 공급되면 모든 가중치 벡터에 대한 유클리드 거리가 계산됩니다.

rabbitmq python 예제

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RabbitMQ의 작동 방식 예제를 사용하여 이해해 보겠습니다: 서버에서 교환을 나열하려면 유용한 Rabbitmqctl을 실행할 수 있습니다: 예제를 성공적으로 사용하려면 실행 중인 RabbitMQ 서버가 필요합니다. 여기에서 RabbitMQ 자습서에서 파이썬 코드 예제를 찾을 수 있습니다. 피카. 차단연결 어댑터 예외 처리를 사용하여 연결 오류를 확인할 수 있습니다. 다음은 매우 기본적인 예입니다: 메시지를 보낼 큐를 만들어야 합니다. 생산자는 메시지를 보내기 위해 큐가 필요하지 않지만 이 예제에 대해 큐를 만듭니다. 다시마에는 이에 대한 Queue 클래스가 있습니다. 큐의 이름, 교환 및 큐가 교환에 바인딩될 라우팅 키를 지정해야 합니다. 메시지 브로커와 puka가 완벽하게 작동하는지 테스트하고 송신 및 수신 메시지가 실제로 작동하는 방식을 파악하려면 rabbit_test.py라는 샘플 파이썬 스크립트를 만들면 위의 예제를 사용하여 각 큐에 대한 소비자를 지정할 수 있습니다. : 파이썬 3와 다시마를 사용하여 프로듀서를 만들어 봅시다. Kombu는 AMQP 프로토콜을 사용하는 파이썬 메시징 라이브러리입니다.

명령줄에서 임의의 메시지를 보낼 수 있도록 이전 예제에서 send.py 코드를 약간 수정합니다. 이 프로그램은 작업 대기열에 작업을 예약하므로 new_task.py: rabbitmqctl list_bindings를 사용하여 코드가 실제로 바인딩 및 큐를 만드는지 확인할 수 있습니다. 두 개의 receive_logs.py 프로그램을 실행하면 다음과 같은 것을 볼 수 있습니다 : 이전 코드에서 이미 선언 한 u2012로 큐를 다시 선언하는 이유를 요청할 수 있습니다. 큐가 이미 있다고 확신하는 경우 이를 피할 수 있습니다. 예를 들어 send.py 프로그램이 이전에 실행된 경우입니다. 그러나 어떤 프로그램을 먼저 실행할지 아직 확실하지 않습니다. 이러한 경우 두 프로그램에서 큐선언을 반복하는 것이 좋습니다. 다른 스레드에서 처리된 메시지는 연결 어댑터 인스턴스에 대한 모든 액세스가 어댑터의 I/O 루프를 실행하는 스레드인 단일 스레드에서 온 것이어야 하므로 해당 스레드에서 직접 승인되지 않을 수 있습니다.

이 작업은 어댑터의 I/O 루프 스레드에서 실행될 콜백을 요청하여 수행됩니다. 예를 들어 콜백 함수의 구현은 다음과 같이 보일 수 있습니다. 아래에 설명된 예제에서는 교환에 바인딩된 세 개의 큐가 있습니다: A, B 및 C. 큐 A와 B는 라우팅 키 BOB를 사용하여 exchnage에 바인딩되고 큐 C는 라우팅 키 BLUE로 바인딩됩니다. 생산자는 BOB의 라우팅 키가 있는 메시지를 보내고 교환은 큐 C의 라우팅 키가 일치하지 않기 때문에 큐 A와 B에만 메시지를 넣습니다.