3D酷炫立体图现已加入 pyecharts 豪华晚餐-低调大师

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2018-02-28 646

1. datazoom 中增加了将组件效果显示在 y 坐标轴中的功能。

本来是这样的

现在还可以这样

2. 增加了对 Pandas 和 Numpy 数据的简单处理。解决直接传入 Pandas 和 Numpy 数据类型出错的问题。

如果使用的是 Numpy 或者 Pandas，直接将数据放入 add() 方法也可能会出现问题，因为 add() 方法接受的是两个 list 列表。最后所有的配置项都是要经过 JSON 序列化的，像 int64 这种类型的数据在这个过程是会报错的。

在这里提供了 pdcast(pddata) 和 npcast(npdata) 两个方法，用于这两个库数据类型的处理。

pdcast()，接受的参数可以为 Series 或者 DataFrame 类型。

@staticmethod pdcast(pddata)用于处理 Pan

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noscript的作用简单介绍

此标签在很多时候完全没有必要.这里做一下简单介绍，知道它的作用也就知道它到底该不该使用了。 <noscript>标签可以用于支持<script>但是不支持其中代码的浏览器。如果浏览器支持<script></script>之间的代码，那么就会渲染<noscript>标签中的内容，如果不支持，那么就会显示此标签中的内容。代码如下: 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 <!DOCTYPE html> < html > < head > < meta charset = "utf-8" > < meta name = "author" content = "http://www.softwhy.com/" /> < title >蚂蚁部落</ title > < script type = "text/javascript" > document.write("蚂蚁部落") </ script ...

2018-03-01

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Autoencoder基本是Deep Learning最经典的东西，也是入门的必经之路。Autoencoder是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数必须是数据相关的,有损的，从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。在这里，我来给大家完成一个MNIST数据集的Autoencoder 首先下载MNIST数据，在这里友情提醒一下，MNIST的数据集因为某些原因，下载速度非常的慢，在这里推荐去THE MNIST DATABASE下载。下载完成后建一个MNIST_data的文件夹，放进去。在这里提一下，为什么我们要将图片设置为28*28？ 28*28的特征图大小可以防止输入的连接掉到边界之外，不导致梯度损失。大家觉得自编码器可以在没有标签的时候学习到数据的有用表达。但是，自编码器并不是

2018-03-01

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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