matplotlib绘制等高线

ref: https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.contour.html

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x = np.arange(0, 10.0, 0.1)
y = np.arange(0, 10.0, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)    # 生成x-y网格图
Z = X**1.5 + Y**1.5

plt.figure()
CS = plt.contour(X, Y, Z, levels=6)                   # 设置距离
plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10, fmt='%d ℃')   # 设置标签
plt.savefig('Temp.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

matplotlib绘制等高线

ref: https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.contour.html

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x = np.arange(0, 10.0, 0.1)
y = np.arange(0, 10.0, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)    # 生成x-y网格图
Z = X**1.5 + Y**1.5

plt.figure()
CS = plt.contour(X, Y, Z, levels=6)                   # 设置距离
plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10, fmt='%d ℃')   # 设置标签
plt.savefig('Temp.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

matplotlib绘制等高线

ref: https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.contour.html

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x = np.arange(0, 10.0, 0.1)
y = np.arange(0, 10.0, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)    # 生成x-y网格图
Z = X**1.5 + Y**1.5

plt.figure()
CS = plt.contour(X, Y, Z, levels=6)                   # 设置距离
plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10, fmt='%d ℃')   # 设置标签
plt.savefig('Temp.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

悠悠：我又听不到你说话了，我的耳朵又听不到说话了。

妈妈：怎么了？耳朵哪不舒服了？

悠悠：你不说表扬的话，我都听不到。

妈妈：[捂脸][捂脸][捂脸][捂脸]

1.获取运行状态

获取树莓派运行状态用到的命令如下表：

• 1.1 获取CPU温度：

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$ vcgencmd measure_temp
    temp=40.8C   
# 直接返回温度，只要把 temp= 去掉就行

pip3 安装、配置

群晖默认不支持 apt-get 之类的命令，使用 wget 下载 get-pip.py 安装 pip。

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wget -O /tmp/get-pip.py 'https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py'

python3 /tmp/get-pip.py
# 权限不够的话，加上 --user
# python3 /tmp/get-pip.py --user

rm /tmp/get-pip.py

安装之后提示 pip3 的安装目录（一般是 /homes/USERNAME/.local/bin）不在系统的环境变量里。
每次要先跳到安装目录里。

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cd .local/bin
./pip3 -V
./pip3 list

国内

• 腾讯 DNS (DNSPod)

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119.29.29.29

182.254.116.116

• 114DNS

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114.114.114.114

114.114.115.115

• 清华大学 TUNA 协会

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101.6.6.6

国外

• Google Public DNS

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8.8.8.8

8.8.4.4

• Cloudflare DNS

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1.1.1.1

1.0.0.1

keras,tensorflow设置随机种子，保证结果可复现

ref: https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-obtain-reproducible-results-using-keras-during-development

ref: https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/random/set_seed

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np.random.seed(42)

# tensorflow V1.x
tf.set_random_seed(1234)

# tensorflow V2.x
# For Tensorflow 2.0 tf.random.set_random_seed(seed) changed to tf.random.set_seed(seed).
tf.random.set_seed(1234)

准备

• 需要两个 github 仓库：
  • 一个用于发布页面： XXXXXX.github.io
  • 一个用于放源码： hexo-source （可设为隐私仓库）

1. 创建 hexo-source 仓库

• 在hexo的根目录下（ ~/hexo）运行：

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cd hexo

git init
git add .
git commit -m "first commit"
git remote add origin https://github.com/XXXXXX/hexo-source.git

git push -u origin master

2. Github Actions 设置

• 运行 ssh-keygen 生成一对密钥。

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ssh-keygen

• 打开 XXXXXX.github.io 仓库设置，在 Deploye keys 选项中，添加公钥~/.ssh/id_rsa.pub的内容。
• 打开 hexo-source 仓库设置，在 Secrets 选项中，新建 repo secret: 名称设为GITHUB_ACTION, 内容为~/.ssh/id_rsa的内容。

1. 创建eps图片

• 从png图片转换: texlive中自带了一个命令： bmeps

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bmeps img.png img.eps

• 从python创建, 调用matplotlib能直接存为eps格式，可直接保存一份eps的

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plt.savefig('fig1.eps', dpi=300)

• PPT转为png、eps的方法
  • ppt导出png: 默认dpi较低，需要在注册表改一下dpi=300。
  • ppt导出eps: 先另存为pdf，再用adobe acrobat转为eps。

2. 去除eps图片的空白

在 win10 下尝试过的 latex 环境有以下三种：

• texlive + texstudio
• ctex (集成 miktex + winedt， 以及中文支持)
• miktex + texstudio / （vscode + latex workshop）

1. texlive + texstudio

这个是最常用的配置方法，建议新手从这个开始使用。
优点：基本适用于所有的场景（中文除外），一劳永逸；
缺点：默认不支持中文，安装包巨大。

• texlive 安装： 可以在线安装，也可以离线安装（推荐，安装包3.2G），安装后6G的空间。

  • 推荐清华大学源： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CTAN/systems/texlive

• texstudio 安装：下载安装包（~89M），正常的安装方法即可。

  • 官网下载： http://texstudio.sourceforge.net/
  • Scoop 安装： scoop install texstudio

• texstudio 默认的配置就基本够用，不要乱改。

  • 中文，字体，字号
  • 高级配置：行号、空白等

ps: texstudio的提示、警告、错误信息非常明确，出现问题先看提示。

1. scipy中值滤波

使用scipy中的signal.medfilt对数组进行中值滤波。

方法： scipy.signal.medfilt

• 滤波器的kernel_size必须是奇数
• 输出数组的size与输入的数组一致

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import scipy.signal as signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

n = 51 
y = np.sin(np.linspace(0, 10, n)) + np.random.rand(n)
y_med = signal.medfilt(y, kernel_size=5)

plt.figure()
plt.plot(y, 'r--', label='y')
plt.plot(y_med, 'b-.', label='y_med')
plt.legend()
plt.show()

signal.medfilt还可以对矩阵（图像）进行滤波处理，以消除噪音。

ref： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.medfilt.html

1. 创建一个神经网络模型

比如用cnn在mnist数据集上训练，关于模型建立和训练的代码这里不写了。。。

在程序开头加入超参数的定义：建议至少包括参数名称、类型、和初始值。

• ref： https://docs.python.org/3/library/argparse.html

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# filename: mnist_cnn.py
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import argparse

# -------parser paras--------------------
parser = argparse.ArgumentParser(description='Trains a simple CNN on MNIST dataset')
parser.add_argument('--layer_n', type=int, default=1)
parser.add_argument('--activition', type=str, default='tanh')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=11)

args = parser.parse_args()
print(args.__dict__)

seed = args.seed
layer_n = args.layer_n
activition = args.activition

# --- CNN model ----
# balabala ...

# --- train ----
# balabala ...

首先定义超参数的名称和取值范围，
然后调用itertools.product，可以生成所有超参数的排列组合。

• ref： https://docs.python.org/3/library/itertools.html#itertools.product

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import itertools
import subprocess

# === define paras ==================
para_names = ['layer_n', 'activition', 'seed']

layer_n = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
activition = ['tanh', 'sigmod', 'relu']
seed = [11, 17, 19]

# calc cases number
i = 1
nums = sum(1 for _ in itertools.product(layer_n, activition, seed))
print(f'==== we have {nums} cases in total', '===' * 3)

# === run all case ===========
for values in itertools.product(layer_n, activition, seed):
    print(f' *** {i} / {nums} ', '***' * 3)
    
    cmd = f'python mnist_cnn.py'
    for p, v in zip(para_names, values):
        cmd += f' --{p}={v}'
    print(cmd)
    
    # p = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdout=subprocess.PIPE)
    # print(p.stdout.read().decode('utf8'))
    
    i += 1
    
    

输出：

==== we have 54 cases in total =========
 *** 1 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=tanh --seed=11
 *** 2 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=tanh --seed=17
 *** 3 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=tanh --seed=19
 *** 4 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=sigmod --seed=11
 *** 5 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=1 --activition=sigmod --seed=17
 *** 6 / 54  *********
 
 ...

 *** 53 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=6 --activition=relu --seed=17
 *** 54 / 54  *********
python mnist_cnn.py --layer_n=6 --activition=relu --seed=19

1. 混淆矩阵（confusion matrix）介绍

在基于深度学习的分类识别领域中，经常采用统计学中的混淆矩阵（confusion matrix）来评价分类器的性能。

它是一种特定的二维矩阵：

• 列代表预测的类别；行代表实际的类别。
• 对角线上的值表示预测正确的数量/比例；非对角线元素是预测错误的部分。

混淆矩阵的对角线值越高越好，表明许多正确的预测。

特别是在各分类数据的数量不平衡的情况下，混淆矩阵可以直观的显示分类模型对应各个类别的准确率。

ref: https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html

2. 混淆矩阵示列

• 数据集： MNIST
• tensorflow,keras,
• 神经网络：CNN

依赖：keras，matplotlib，numpy，seaborn，tensorflow，sklearn

Jupyter Lab 是 Jupyter Notebook 的下一代升级版，界面相对更友好，功能也更强大，更像一个IDE了。

可以到这个页面 https://jupyter.org/try 试用一下。

0. 安装jupyterlab

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pip install jupyterlab

1. jupyterlab的三种打开方式（windows）

准备

• 需要两个 github 仓库：
  • 一个用于发布页面： shenbo.github.io
  • 一个用于放源码： hexo-source
• Travis CI 账户 (https://www.travis-ci.org/)

1. 创建 hexo-source 仓库

• 在hexo的根目录下（ ~/hexo）运行：

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cd hexo

git init
git add .
git commit -m "first commit"
git remote add origin https://github.com/shenbo/hexo-source.git

git push -u origin master

2. Travis CI 与 Github 设置

2.1 打开 Github 个人设置，创建授权 tokens

• 路径 Settings - Developer settings - Personal access tokens
• 链接：(https://github.com/settings/tokens)
• generate new token
• 复制token

2.2 设置 Travis CI 与 Github 绑定

• 将 Travis 账号 与 Github绑定，激活 hexo-source仓库的开关
• 打开仓库设置，在 Environment Variables 选项中新建 github_token 项,将刚刚获得的token填进去
• 其他默认选项不用管