Matlab科研绘图模板第4期-双轴柱线图（只需替换数据）

Matlab代码详细演示了如何绘制一个双轴柱线图。本代码只需要替换成己自的数据，即可获得Nature配色的双轴柱线图，让你的论文看起来更高级，让你在科研道路上一路畅通！

手搓Visionmamba代码

这是一个使用Visionmamba框架开发的图像处理项目。Visionmamba是一个强大的视觉处理库，适用于快速开发和部署图像识别与处理任务。本资源包含完整的项目代码，可以实现特定的图像分析功能，如图像分类、检测和分割。代码注释清晰，易于理解，适合初学者和进阶开发者学习和使用。

Matlab科研绘图模板第3期-双轴柱状图（只需替换数据）

Matlab代码详细演示了如何绘制一个双轴柱状图。本代码只需要替换成己自的数据，即可获得Nature配色的双轴柱状图，让你的论文看起来更高级，让你在科研道路上一路畅通！

Matlab科研绘图模板第2期-双轴曲线图（只需替换数据）

Matlab代码详细演示了如何绘制一个双轴曲线图。本代码只需要替换成己自的数据，即可获得Nature配色的双轴曲线图，让你的论文看起来档次更高，让你的科研更快地进行成果产出。

Matlab科研绘图模板第1期-柱状图（只需替换数据）

Matlab代码详细演示了如何从Excel文件中读取数据并使用这些数据生成一个色彩丰富的柱状图。本代码只需要替换成自己的数据，即可获得Nature配色的柱状图，让你的论文看起来档次更高，让你的科研更快地进行成果产出。用户能够生成既美观又精确的数据可视化图表。代码涵盖了从数据准备到最终图像输出的全过程，包括文件读取、颜色自定义、图形界面设置、数据可视化以及图像导出等关键步骤。适合数据科学家、工程师、学生或任何需要在科研、报告或日常工作中进行数据可视化的Matlab用户。用户可以根据自己的需求修改数据读取范围和颜色设置，以适应不同的数据集和视觉喜好。 资源包含文件： Histogram.m data.xlsx 效果图.tif

机器学习之使用决策树回归模型进行cpu占有率预测

这段代码使用了决策树回归模型来对CPU数据进行预测，通过对训练数据进行独热编码处理，构建了特征集，并在训练集上训练模型，然后使用该模型对测试数据进行平均值的预测。最后，预测结果被保存到CSV文件中，并通过输出展示了每个时间点下虚拟机的平均值预测结果。

机器学习之使用随机森林回归模型进行cpu占有率预测

这代码使用Pandas、scikit-learn和tqdm库，通过随机森林回归模型预测虚拟机行为。它从CSV文件读取训练数据，对虚拟机ID进行独热编码，使用时间和编码特征训练模型，并在进度条下训练。然后，从另一个CSV文件读取测试数据，对测试数据进行相同的编码处理，利用训练好的模型预测虚拟机行为（平均值），将结果逐行输出，并创建DataFrame和CSV文件以保存预测结果。代码旨在分析虚拟机行为并提供可用于进一步研究的预测数据。

Matlab绘制2D连续分布热图

2D连续分布热图是一种在科学、工程和商业领域广泛使用的数据可视化技术。它能够清晰地展示出两个维度上的连续分布情况，并通过颜色变化来表示数值的大小。这种图表可以帮助人们更好地理解数据中的模式和趋势，以便做出更准确的决策。 2D连续分布热图的优势在于其能够清晰地展示出数据的分布情况，并且可以快速地帮助人们发现数据中的模式和趋势。此外，热图还可以提供更多的信息，例如数据的最大值、最小值和平均值等。 总之，2D连续分布热图是一种非常有用的数据可视化技术，可以帮助人们更好地理解数据中的模式和趋势。如果您需要使用这种技术，建议先了解它的优势和局限性，并根据自己的需求选择合适的工具和编程语言来实现。 在我们写作深度学习领域科研论文的过程中，需要绘制各种各样的图像。最让人头疼的就是如何画出一张让审稿人眼前一亮的好图。那么基于这个问题，这段代码给大家绘制出了2D连续分布热图，供大家学习和参考。当然也很希望有更多的人去改进这段代码，让我们的科研绘图变的不再困难。