小编Sta*_*ian的帖子

我有一个时间序列,用黑线表示,一个用红色曲线表示.然后我有单点在R中有pch符号8.这些是星星.见下图:

目前我有以下传说:

legend("bottomleft", 
 legend=c("log loss","daily VaR","exceedance"),
 bty = "n",lwd=2, cex=1.2,y.intersp=1.4, col=c("black","red","blue"), lty=c(1,1,1))

但我不想在传说中有一条蓝线超出,而只是在情节中的星星.我必须使用pch = 8.我只想拥有传说中的星星,而不是带有线条的星星.所以不是这些解决方案:R传奇问题,点的符号被线条掩盖

我有以下3d图:

使用我的数据,我使用以下代码创建它:

library(rugarch)
library(rgl)
library(fGarch)

fd <- as.data.frame(modelfit, which = 'density')
color <- rgb(85, 141, 85, maxColorValue=255)

x <- seq(-0.2, 0.2, length=100)
y <-c(1:2318)

f <- function(s, t) {
 dged(s,mean=fd[t,'Mu'],sd=fd[t,'Sigma'],nu=fd[t,'Shape'])

}

z <- outer(x, y, f)
persp3d(x, y, z, theta=50, phi=25, expand=0.75, col=color,
      ticktype="detailed", xlab="", ylab="time", zlab="",axes=TRUE)

如何根据z值获得着色？我看了看不同的解决方案,例如这一个,但我不能创建依赖于在这种情况下z值着色.根据这个线程的解决方案如下:

nrz <- nrow(z)
ncz <- ncol(z)
jet.colors <- colorRampPalette( c("#ffcccc", "#cc0000") ) 
# Generate the desired number of colors from this palette
nbcol <- 100
color …

我希望在我的bquote环境中有一个新的界限,我该怎么做？

我的代码:

test<-c(1,2,3,4,4.5,3.5,5.6)
test2<-0.033111111
plot(test,c(1:length(test)))

segments(4,0,4,23,col="red",lwd=2)
text(5, 4.5, labels = bquote(Qua[0.99] == .(round(test2,4))),col="red", cex = 1.4)

我希望在等号后面有一个新行,所以这应该给:

VaR_0.99 =

0.03311

and not

    VaR_0.99 = 0.03311

我尝试用线条,但它不起作用:

    test<-c(1,2,3,4,4.5,3.5,5.6)
    test2<-0.033111111
    lines<-list(bquote(Qua[0.99] == ),bquote(.(round(test2,4))))
    plot(test,c(1:length(test)))

    segments(4,0,4,23,col="red",lwd=2)
    text(5, 4.5, labels =lines ,col="red", cex = 1.4)

我有问题,我的传说太大,我的代码:

par(mfrow=c(1,2))
hist(alvsloss,breaks = 100, freq=F,main="Histogramm,
 density curve (gaussian kernel) \n and fitted normal distribution of Allianz simple losses ",xlim=c(-0.15,0.15),xlab="loss",ylab="density",cex.axis=1.2,cex.lab=1.2)
lines(density(alvsloss), col="black", lwd=2)
curve(dnorm(x, mean = mean(alvsloss), sd = sd(alvsloss)), add=TRUE, col="black",lwd=2,lty="dotted")

legend(-0.155, 30, c("(Gaussian) Kernel density","fitted normal distribution"),lwd=2, cex=0.8, 
   col=c("black","black"), lty=1:2)


qqnorm(alvsloss,main="normal QQ Plot",cex.axis=1.2,cex.lab=1.2)
qqline(alvsloss)

这给出了以下图片:

问题是,左边的图例太大了,我该如何控制盒子的宽度？盒子太大了.

数据可以在这里找到:http://uploadeasy.net/upload/ocafq.rar

这是这个问题的后续问题: 如何在`bquote`表达式中使用`text`？

但现在我把它放在一个传奇中,这似乎改变了事情.

我尝试了以下方法:

test<-c(10:1)
dummy1<-0.004323423
dummy2<-0.054
dummy3<-0.032
plot(test,c(1:10))
legend("topright", 
 legend=c(bquote(Qua_0,99^normal == .(round(dummy1,4))),bquote(Qua_0,95^normal == .(round(dummy2,4))),bquote(Qua_0,99^t == .(round(dummy3,4)))),
 bty = "n",lwd=2, cex=1, col=c("red","black","darkgreen"), lty=c(1,3,5))

所以,我想拥有

1. 表达式正确,因此正确写入了索引0,95以及幂^ correclty

2. 等号后的换行符

3. 彩色文字,与lign相同,所以第一个是红色的

我试图实现现有帖子的答案,但我没有想出来,顶部也没有用.

我正在使用合成数据 Colab 练习线性回归，它使用玩具数据集探索线性回归。有一个构建和训练的线性回归模型，可以调整学习率、时期和批量大小。我很难理解迭代是如何完成的，以及它如何与“纪元”和“批量大小”相关联。我基本上没有了解实际模型是如何训练的，数据是如何处理的，迭代是如何完成的。为了理解这一点，我想通过手动计算每个步骤来遵循这一点。因此，我想获得每一步的斜率和截距系数。这样我就可以看到“计算机”使用什么样的数据，放入模型中，每次特定迭代会产生什么样的模型结果以及迭代是如何完成的。我首先尝试获得每一步的斜率和截距，但是失败了，因为只有在最后才输出斜率和截距。我修改后的代码（原始，刚刚添加：）

  print("Slope")
  print(trained_weight)
  print("Intercept")
  print(trained_bias)

代码：

import pandas as pd
import tensorflow as tf
from matplotlib import pyplot as plt

#@title Define the functions that build and train a model
def build_model(my_learning_rate):
  """Create and compile a simple linear regression model."""
  # Most simple tf.keras models are sequential. 
  # A sequential model contains one or more layers.
  model = tf.keras.models.Sequential()

  # Describe the topography of the model.
  # The topography of a simple linear regression model
  # …

我想将手语数据集从Kaggle下载到我的 Colab。

到目前为止，我一直使用 wget 和特定的 zip 文件链接，例如：

!wget --no-check-certificate \
    https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/rps.zip \
    -O /tmp/rps.zip

但是，当我右键单击 Kaggle 上的下载按钮并选择复制链接以将路径复制到剪贴板并输出时，我得到：

https://www.kaggle.com/datamunge/sign-language-mnist/download

当我在浏览器中使用此链接时，系统要求我下载它。我可以看到文件名是 3258_5337_bundle_archive.zip

所以我试过：

!wget --no-check-certificate \
        https://www.kaggle.com/datamunge/sign-language-mnist/download3258_5337_bundle_archive.zip  \
        -O /tmp/kds.zip

并尝试过：

 !wget --no-check-certificate \
            https://www.kaggle.com/datamunge/sign-language-mnist/download3258_5337_bundle_archive.zip  \
            -O /tmp/kds.zip

我得到作为输出：

所以它不起作用。找不到文件或返回的 zip 存档不是 101mb 大，而只有几 kb。此外，当尝试解压缩它时，它不起作用。

如何将此文件下载到我的 colab（直接使用 wget？）？

我的问题与this和this有关。我在 Windows 和 Python 3.7.8 和 Tensorflow 2.2.0 上使用 PyCharm：

print (sys.version)
3.7.8 (tags/v3.7.8:4b47a5b6ba, Jun 28 2020, 08:53:46) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]

print(tf.__version__)
2.2.0

当我从这个colab教程运行此代码时：

import os

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

(raw_train, raw_validation, raw_test), metadata = tfds.load(
    'cats_vs_dogs',
    split=['train[:80%]', 'train[80%:90%]', 'train[90%:]'],
    with_info=True,
    as_supervised=True,
)
IMG_SIZE = 160 # All images will be resized to 160x160

def format_example(image, label):
  image = tf.cast(image, …

我的问题与此处有关，但我使用的是 PyCharm，并根据本指南第 5 页使用 Python 解释器设置了我的虚拟环境。

当我运行我的 tensorflow 代码时，我收到警告：

您的 CPU 支持此 TensorFlow 二进制文件未编译使用的指令：AVX2

我可以忽略它，但由于我的模型拟合很慢，我想利用它。但是，我不知道如何在此虚拟环境 PyCharm 设置中更新我的系统以使用 AVX2？

我想在年中更改 R 中绘图的格式。

所以目前它也在显示这一天，我只想有一个月的一年。

使用我的数据和 R 代码：

plot(alvdate[1250:1600],c(NA,alvlloss)[1250:1600],type="l",lwd=1,main="",xlab="",ylab="log loss",cex.axis=1.2,cex.lab=1.2,xaxt="n")
axis.Date(1, at = seq(alvdate[1250], alvdate[1600], length.out=20),
        labels = seq(alvdate[1250], alvdate[1600], length.out=20),
        format= "%m/%y", las = 2)

我明白了

我得到格式 yyyy-mm-dd 但我想要 yyyy-mm 所以例如

2008-01
2008-02

等等。我已经将格式设置为“%m/%y”，但这不起作用？