英特尔(R)酷睿TM 构架应用创意有奖征集大赛获奖名单

celineshi 2006-10-16 11:31:21

一等奖：双核高速编译系统　刘洪浩

二等奖：大型3D游戏个性化视频制作　笪小强

　　　　双核处理多媒体等的应用优势　倪尔斯
　
三等奖：基于英特尔酷睿架构的数字家庭解决方案　刘胜杰　

　　　　市政建设全景仿真预测系统　牛思文
　
　　　　互联网小卫士　figo　

网友投票总冠军：双核高速编译系统　刘洪浩
　
网友投票周冠军：双核高速编译系统　刘洪浩
　
　　　　　　　　享受精彩数字家庭　王欢

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seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt=’.2g’, annotkws=None, linewidths=0, linecolor=‘white’, cbar=True, cbarkws=None, cbar_ax=None, square=False, ax=None, xticklabels=True, yticklabels=True, mask=

sns.heatmap(x, mask=x < 1, ax=ax2, annot=True, annot_kws={“weight”: “bold”}) #把小于1的区域覆盖掉。设置坐标轴刻度参数，”axis”不写的时候，默认是x轴和y轴的参数同时调整。cmap=“OrRd”：深红色到浅红色，类似“Oranges”。cmap=“hot”：黄色到红色，数字越大，颜色越浅。cmap=“gist_rainbow”：彩虹色。将x轴刻度放置在top位置的几种方法。cmap=“greys”：灰色。

heatmap(热力图)是识别预测变量与目标变量相关性的方法，同时，也是发现变量间是否存在多重共线性的好方法。中文文档 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None

1. 参数详解 seaborn.heatmap seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annotkws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbarkws=No...

Seaborn之seaborn.distplot() Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。 seaborn.heatmap()热力图，常用于展示一组变量的相关系数矩阵，列联表的数据分布，通过热力图我们可以直观地看到所给数值大小的差异状况。 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt=

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