扫二维码下载作业帮
拍照搜题，秒出答案，一键查看所有搜题记录
下载作业帮安装包
扫二维码下载作业帮
拍照搜题，秒出答案，一键查看所有搜题记录
教我方法,不太会...1.有一栅格数据文件按行方向由左到右、自上而下直接栅格编码表示为：1,2,2,2；0,1,2,2；1,3,2,2；0,1,2,2.分析并回答下列问题.①表示面状地物的代码是几?②假设方向代码分别表示为：东=0,东北=1,北=2,西北=3,西=4,西南=5,南=6,东南=7.写出线状地物的链式编码.③按列方向写出一种游程编码方案.④按行方向写出块码编码方案.⑤按四叉树分解最多能分解几次?最大层数为多少?
扫二维码下载作业帮
拍照搜题，秒出答案，一键查看所有搜题记录
这个是地理信息系统的题.so easy.地理生多会做.1、 面状地物是2.2、（1,1）,7,5,7.3、（0,0,1,1）（0,1,1,2）（0,2,2,2）
（1,0,1,0）（1,1,1,1）
（3,0,1,0）（2,1,1,3）（2,2,2,2）
（3,0,1,0）（3,1,1,1）4、5、最多分3层.最大层数是10.
为您推荐：
其他类似问题
扫描下载二维码今天看到一句话：
你能留给岁月的，岁月能留给你的，除了一个更好的自己，别无其他。
还能什么比这更能激励自己学习呢？
在windows下安装sklearn，直接下载winpython安装就行了。自行选择32或64位。
http://sourceforge.net/projects/winpython/
后面本文都把sklearn简称sk。sk已经自带了一些数据集，先看iris和digits：
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
digits = datasets.load_digits()
iris中文指鸢尾植物，这里存储了其萼片和花瓣的长宽，一共4个属性，鸢尾植物又分三类。与之相对，iris里有两个属性iris.data，iris.target，data里是一个矩阵，每一列代表了萼片或花瓣的长宽，一共4列，每一列代表某个被测量的鸢尾植物，一共采样了150条记录，所以查看这个矩阵的形状iris.data.shape，返回：
target是一个数组，存储了data中每条记录属于哪一类鸢尾植物，所以数组的长度是150，数组元素的值因为共有3类鸢尾植物，所以不同值只有3个。
digits存储了数字识别的数据，包含了1797条记录，每条记录又是一个8行8列的矩阵，存储的是每幅数字图里的像素点信息，digits.image.shape返回
因为sk的输入数据必须是(n_samples, n_features)的形状，所以需要对digits.image做一个编号，把8*8的矩阵，变成一个含有64个元素的向量，具体方法：
import pylab as pl
data = digits.images.reshape((digits.images.shape[0], -1))
data.shape返回
(1797, 64)
以上是最常用的两个数据集。
在sk中所有的分类器或聚类工具都是一个Estimator对象，初始参数设置：
estimator = Estimator(param1=1, param2=2)
estimator.param1
训练数据时，接收一个2唯数组：
estimator.fit(data)
训练结构的参数：
estimator.estimated_param_
sk还有一个文本分类的数据集，叫Twenty Newsgroups，获取方法：
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
categories = ['alt.atheism', 'soc.religion.christian', 'comp.graphics', 'sci.med']
twenty_train = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories, shuffle=True, random_state=42)
twenty_train.target_names
len(twenty_train.data)
len(twenty_train.filenames)
这个数据里一共有2257条记录，每条记录都是一个文档。要对这些文档进行分类，也需要预处理，两种办法：
统计每个词出现的次数
用tf-idf统计词频，tf是在一个文档里每个单词出现的次数除以文档的单词总数，idf是总的文档数除以包含该单词的文档数，再取对数；tf * idf就是这里用到的值，值越大表明单词越重要，或越相关。
一个完整的文本分类的例子(Out[xx]表示上一条命令的输出)：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(twenty_train.data)
X_train_counts.shape
Out[28]: (2257, 35788)
count_vect.vocabulary_.get(u'algorithm')
Out[29]: 4690
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts)
X_train_tf = tf_transformer.transform(X_train_counts)
X_train_tf.shape
Out[33]: (2257, 35788)
tfidf_transformer = TfidfTransformer()
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
X_train_tfidf.shape
Out[36]: (2257, 35788)
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, twenty_train.target)
docs_new = ['God is love', 'OpenGL on the GPU is fast']
X_new_counts = count_vect.transform(docs_new)
X_new_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_new_counts)
predicted = clf.predict(X_new_tfidf)
for doc, category in zip(docs_new, predicted):
print('%r =& %s' % (doc, twenty_train.target_names[category]))
'God is love' =& soc.religion.christian
'OpenGL on the GPU is fast' =& comp.graphics
上面的例子：
先计算了每个单词出现的次数
然后计算了tf-idf值
然后带入模型进行训练
最后预测了两个新文档的类型
看起来预测结果基本靠谱。
在linux下处理文本的时候经常使用管道”|”，这里也可以用管道把前面的几个步骤串联起来：
from sklearn.pipeline import Pipeline
text_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', MultinomialNB()),
text_clf = text_clf.fit(twenty_train.data, twenty_train.target)
import numpy as np
twenty_test = fetch_20newsgroups(subset='test',
categories=categories, shuffle=True, random_state=42)
docs_test = twenty_test.data
predicted = text_clf.predict(docs_test)
np.mean(predicted == twenty_test.target)
Out[51]: 0.56458
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
text_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', SGDClassifier(loss='hinge', penalty='l2',
alpha=1e-3, n_iter=5)),
_ = text_clf.fit(twenty_train.data, twenty_train.target)
predicted = text_clf.predict(docs_test)
np.mean(predicted == twenty_test.target)
Out[56]: 0.5885
from sklearn import metrics
print(metrics.classification_report(twenty_test.target, predicted,
target_names=twenty_test.target_names))
alt.atheism
comp.graphics
soc.religion.christian
avg / total
metrics.confusion_matrix(twenty_test.target, predicted)
array([[261,
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
parameters = {'vect__ngram_range': [(1, 1), (1, 2)],
'tfidf__use_idf': (True, False),
'clf__alpha': (1e-2, 1e-3),
gs_clf = GridSearchCV(text_clf, parameters, n_jobs=-1)
gs_clf = gs_clf.fit(twenty_train.data[:400], twenty_train.target[:400])
twenty_train.target_names[gs_clf.predict(['God is love'])]
Out[64]: 'soc.religion.christian'
best_parameters, score, _ = max(gs_clf.grid_scores_, key=lambda x: x[1])
for param_name in sorted(parameters.keys()):
print("%s: %r" % (param_name, best_parameters[param_name]))
clf__alpha: 0.001
tfidf__use_idf: True
vect__ngram_range: (1, 1)
Out[67]: 0.99997
上面的代码
首先用pipeline串联了3个处理器，一条命令搞定
用MultinomialNB分类器训练完，计算了误差
又用SVM训练一遍，计算误差，比前面的效果好
打印分类结果报表
计算confusion_matrix（混淆矩阵、观测状态转移概率矩阵）
用GridSearchCV搜索最优参数
基本上，这就是用sk进行模型训练和预测的主要流程。
上面的程序输出中有以下内容：
alt.atheism
comp.graphics
soc.religion.christian
avg / total
这是SVM分类结果报表，其中：
准确率=被识别为该分类的正确分类记录数/被识别为该分类的记录数
召回率=被识别为该分类的正确分类记录数/测试集中该分类的记录总数
F1-score=2（准确率 * 召回率）/（准确率 + 召回率），F1-score是F-measure（又称F-score）beta=1时的特例
support=测试集中该分类的记录总数
array([[261,
这是SVM分类结果的混淆矩阵，因为一共有4类，所以是一个4*4的矩阵，每一行的所有数字之和表示测试集中该分类的记录总数，等于上面报表中的support值，可以看出：
第一类alt.atheism有261个被分类正确，10个被分到了comp.graphics里，12个被分到了sci.med，36个被分到了soc.religion.christian
第二类comp.graphics有380个正确分类
第三类sci.med有353个正确分类
第四类soc.religion.christian有377个正确分类
看起来与计算机图形学(comp.graphics)相比，atheism（无神论）和christian（基督教）更容易被错分类。
最后使用的GridSearchCV会对每一种参数组合进行打分，取分数最优的参数作为模型的参数。
本文已收录于以下专栏：
相关文章推荐
学习资料：大家可以去莫烦的学习网站学到更多的知识。
更多可用数据 网址
今天来看 Sklearn 中的 data sets，很多而且有用，可以用来学习算法模型。eg: bost...
sklearn特征选择和分类模型
数据格式：
这里，原始特征的输入文件的格式使用libsvm的格式，即每行是label index1:value1 index2:value2这种稀疏矩阵的格式。...
http://scikit-learn.org/stable/tutorial/statistical_inference/settings.html
1、数据集：
数据集都是2维的，第一维度是“...
这里不讨论加载常用的公用数据集，而是讨论加载自己的原始数据（即，实际中遇到的数据）
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn...
php采集中常用的一些方法：&?//获得当前的脚本网址 function get_php_url(){
if(!empty($_SERVER[&REQUEST_URI&])){
转载自：//data-preprocessing/
常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;
内容来自：http://scikit-learn.org/stable/index.html
1. Supervised learning
1.1. Generalized
Linear ...
from sklearn import datasets ImportError: cannot import name dataset折腾过程
他的最新文章
讲师：刘文志
讲师：陈伟
您举报文章：
举报原因：
原文地址：
原因补充：
(最多只允许输入30个字)新人，替烟，看上vapo反击者和minikin2【电子烟吧】_百度贴吧
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&签到排名：今日本吧第个签到，本吧因你更精彩，明天继续来努力！
本吧签到人数：0成为超级会员，使用一键签到本月漏签0次！成为超级会员，赠送8张补签卡连续签到：天&&累计签到：天超级会员单次开通12个月以上，赠送连续签到卡3张
关注：582,268贴子：
新人，替烟，看上vapo反击者和minikin2收藏
主要是替烟用，不玩大烟雾基本，这俩哪个更适合新手一些？
展会开展时间:10月27-29日,地点:中国国际展览中心.37500名专业观众;450家参展企业;主要展品:电子香烟及配件,雾化器/滴头/电池/电机/便携式电源/电子液体
同新入的minikin2，感觉还不错
登录百度帐号推荐应用Minikin2真的变mini了？ Asmodus Minikin2 180W 体验 - 蒸汽巴士电子烟
国内专业Vape蒸汽电子烟玩家部落！
Minikin2真的变mini了？ Asmodus Minikin2 180W 体验
分类：作者: 大饼
16558个人喜欢
【导读】2016年电子烟市场中井喷式的出现了大量主机产品，在琳琅满目的电子烟产品中，促使玩家们进行消费的无非有两方面：外观、性能。上半年间ASMODUS出产了一款Minikin
120W，之后又接连出产了几款升级版的Minikin，凭借着较为出色的外观以及暴力的输出特点，均获得较多的玩家关注。而今，ASMODUS出品了Minikin
2代。2代与1代的差别不只一点点，除了摒弃了加减键位的设计，使用ips触摸屏进行功能选择、数据调节外；整体内部布局更为紧凑，外形大小比一代尺寸更为小巧。搭配GX-180-HT芯片，依旧使用双18650供电方式，最大功率为180W。虽然触摸屏的设计并不是非常新奇，但以往的电子烟触摸屏均设计为多样功能界面，使用中较为繁琐，那这款主机在触摸屏的操作上会比较便捷吗?输出的效果会如同一代产品般暴力?一切的推测，我们只能在实际使用中过程中得到结论。接下来一同看看这款ASMODUS
minikin2 吧!因采用了触摸屏的设计，操作面采用一键式按键布局设计，整体呈现出简约的风格，点火按钮位于触摸屏上方。点火键采用内凹式防误触设计，点火键位略低于平面，避免放置机器时或装入口袋时误触点火按钮，经过笔者手工测量，触摸屏尺寸大小为12mm*23.5mm，加上黑色边框整个屏框尺寸大小为16mm*37mm。触摸屏采用电容屏设计，因此触摸时比较灵敏，手轻轻放在屏幕上便会产生反应，且容易留下指纹。屏幕下方设置Micro
USB 口，可用于充电，也可进行固件升级，升级包详情请留意官网。整个触摸屏参数布局设计为黑底白字像素界面，左上方显示两节18650电量图，右上方为电阻值与实施输出电压值，中间显示当前功率或温度的输出值，输出值下方较小字体显示为当前吸烟口数以及实时的吸烟时间。最底部为当前的模式POWER(功率)。虽说屏幕的尺寸并不大，屏幕显示并不鲜艳，但整体的数值显示一目了然，清楚的知道使用中的参数值。包装内配置了说明书，但是全“鸡肠”的，为了照顾看不懂“鸡肠”的小伙伴们，我在此讲解下触摸屏的操作方式吧！一、解锁屏幕依旧是通用的5下点火按钮开机，开机后触摸屏幕时，会显示“slide to
unlock”(滑动解锁)。这个滑动解锁与我们使用手机过程中的向右滑动解锁方向截然不同，而且滑动区域必须到位，从显示屏的顶部往底部滑动，待到画面闪动一下便是已解锁状态。注意切不可从中间开始滑动或快速滑动，这样操作均造成不能解锁。小提示：每一次调节或设置输出信息，点火键位确认后都会自动锁定屏幕，再次操作时均须进行滑动解锁。二、功能选择1.检测电阻：解锁画面闪动一下后点击底部模式方框图标，进入菜单栏。菜单栏中共有三个选项，从上往下依次为测定电阻、模式选择、设置。点击相应图标进行选择点击第一个RES电阻图标进入检测电阻功能，点击“check”进行检测雾化器电阻， 然后选择YES确定后返回桌面。2.选择输出模式：重复解锁与第一步操作，选择MODE图标进入，进行选择相应的模式(POWER、温控COIL、TCR、TFR)，进入选择相应的数据点火按钮确认。3.设置界面：重复解锁与第一步操作，选择SETUP图标进入，选择相应的功能选择。(从上而下依次为：亮度调节、吸烟口数设置、清除数据)三、调节温度或功率向下滑动解锁后，点击中间当前输出的功率(温度)值进入调节界面，按[+][-]进行功率(温度)调节，功率每次调节0.1W，温度每次调节1℃(℉)，一直按住会连续调节。电池仓内做工也比较细致，整体无明显瑕疵，采用双18650串联电路供电模式，仓内面板上均有电池安装正负极标示，因此安装电池时需注意电池的正负极方面，避免电池接反导致开不了机。机身上方电极均采用弹簧自适应接口，弹力反馈有些许生硬，安装电池时，先接入上方电极再接入下方电极。电池仓盖中部刻印ASMODUS的LOGO图案，采用磁吸力进行固定，盖上后非常牢固，不会移位或晃动。电池仓盖与机身的上下方贴合触有细微缝隙，但笔者能够接受。打开电池盖时，因磁吸附力强，侧部凹槽也较浅，使用拇指与食指按住仓盖两侧拔开的方式容易滑手，因此笔者采用指甲抠开的方式，这种方式虽容易打开，但长期如此情况下容易造成漆面脱离。根据官方给出Minikin
2图册，预测共有黑、灰、白、紫、红、绿六款色调，笔者手中Minikin2为紫色色调。官方并未给出整体尺寸的数据，采用双18650供电，利用锥形体外形的特点，合理利用空间，在整体外形上显得小巧。在同类型双电主机中也显得有优势。经过笔者手工测量，约为37mm*42mm*81mm。外观上因触摸屏的设置，整体外形无突出的特点，边角处均做圆角处理，与手部虎口位置贴合，加上磨砂质感的漆面，整体呈现出硅胶感。上手后触感如同硅胶套般非常舒服。握在在手中没有丝毫的挌手。安装上电池后整体重量略微有些压手。但能够接受。顶部510接口采用弹簧自适应电极，电极周围缝隙较大，未安装雾化器放置时容易堆积灰尘，接口处未设置直径较大防刮蹭圆盘，但使用过程中拆装雾化器时并不会对漆面造成磨损。底部芯片下方设置三排15孔扇形散热孔，在大功率持续的使用下，机身温度也适中，不会过度发烫。Minikin2 参数规格：功率模式瓦特输出范围：5W-180W温控模式瓦特输出范围：5W-120W支持阻值范围：0.1Ω-2.5Ω温控输出范围：212℉-572℉/100℃-300℃输出电压：7.5V使用笔者常用数据进行测试使用，0.6A1发热丝，3.0圈径，密绕6圈双发，使用Minikin2主机进行测阻得到0.21Ω。使用60W进行使用。按下点火按钮时，线圈从冷却到产生烟雾，加热非常的迅猛，0.2秒时便有细烟开始升起，接下来就是持续的输出，从中可以看出，这款Minikin2升温产生烟雾的速度很快，输出效果表现好。包装盒采用“天地盖”的封装形式，整体采用蓝紫色色调。正面左上方与右下方使用银色字体印刷着“ASMODUS”LOGO和“Minikin2”型号标示，中部采用透明镂空设计，可直接看到主机的面板造型。盒子左右两侧标示180W的最高功率和
“21+ adult use only”。盒子底部印刷规格参数。打开盒子后，盒子内放置一部主机、一小本英文说明书、电池使用安全卡、保修卡。易用与实用：Minikin2这款机器，点火按钮时舒适，反馈及时，升温迅速，低于面板的内凹设计也能防止误触“走火”。最大功率180W，功率/温控模式全面，足以满足各类型(口感、烟雾、花式丝)玩家们的需求。支持曲线输出设置，自行调节各个时间段的功率输出数值，获取不同的口感体验。采用双18650供电模式，但内部空间紧凑，整体尺寸大小适中，锥形体的造型加上无多余的线条设计，上手后手握触感舒适，相比较于同类型高功率双电主机表现出明显的尺寸、手感优势。搭配吸烟口数限制功能，调节吸入口数，控制烟量，可以控制自身吸食的次数，起到一定的节制效果。采用触屏式设计，很大程度上解放了双手操作组合键的方式，单手便可完成模式的切换，数值的调节。虽使用了像素型全英文界面，菜单不繁琐，界面信息清晰。屏幕自动睡眠，可设置屏幕亮度，降低屏幕耗电量，按压进行操作，简单了解各功能，新手们也能极易上手。不足：触摸屏控制调节的设计，在一定程度上方便操作的同时也会带来一定的困扰，Minikin2，不具备锁键的功能，只要机子处于开机状态，屏幕进行休眠后，按下点火后便会亮屏开始直接工作，在把机器放入口袋或前，建议先进行速按5下点火键位进行关机操作，避免它在你的口袋内或包包里“云里来雾里去”。总结：Minikin2主机采用双18650供电，外形尺寸却比其他一些同类型的主机小，磨砂漆面上手后酷似硅胶感，非常舒适。采用像素UI界面的IPS触摸屏，整体屏幕显示参数简单明了，使用过程中笔者感觉操作也比较简便，玩弄一两次后就上手了。搭配最大功率180W的输出，输出效果依旧如此暴力。能够轻松自如的驾驭所有风格数据。若你喜欢暴力输出机配搭简单触屏操作设计的机器，不妨可以试试这款机器。本篇测评到此结束，谢谢观看。还是那句话，选择合适的，用得舒适。温馨提示：由于每个人的体验不同，本文仅代表作者个人的观点，仅供参考!版权声明：本文作者“大饼”，转载务必注明作者、原文出处及链接。如果您对文中还有哪些疑问，可以在本文后面留言。如果您也是电子烟玩家，有自己独到的见解，欢迎向蒸汽巴士投稿。稿件一经采用会给予相应设备的奖励。蒸汽巴士官方客服微信：vpbus2015
你会喜欢：
上一篇：下一篇：
《Asmodus mininkin2 180W 体验》相关文章
请问minikin v2不工作，显示PUFF LIMIT，啥意思，求大神指点
触屏并不算是鸡肋吧，只是看个人喜好的操作方式吧。
用着用着也挺上手的。外形也是众说纷纭，有人说还看也有的说丑。但手感真的挺不错的，个人真的喜欢。
哈哈，沙发～
还是我的minikin120好看～～
盒子上接的什么雾化器?25mm直径的么?
接SENSE RDA 24
23456789101112
热门新闻推荐