1.解决方法：使用函数tight_layout（）2.具体使用方法importmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()'''具体的画图程序'''fig.tight_layout()fig.tight_layout()功能:使得子图横纵坐标更加紧凑，主要用于自动调整图区的大小以及间距，使所有的绘图及其标题、坐标轴标签等都可以不重叠的完整显示在画布上。参数：Pad:用于设置绘图区边缘与画布边缘的距离大小w_pad:用于设置绘
系统 2019-09-27 17:46:19 2460
这次，我们来学习一种经典的降维方法:线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA).在前面博客中（点我）我们讲解了PCA降维算法。PCA追求的是在降维之后能够最大化保持数据的内在信息，并通过衡量在投影方向上的数据方差的大小来衡量该方向的重要性。PCA优缺点：优点：1.最小误差2.提取了主要信息缺点：PCA将所有的样本（特征向量集合）作为一个整体对待，去寻找一个均方误差最小意义下的最优线性映射投影，而忽略了类别属性，而它
系统 2019-09-27 17:45:40 2460
一.垃圾回收机制Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。在Python中，如果一个对象的引用数为0，Python虚拟机就会回收这个对象的内存。#encoding=utf-8__author__='kevinlu1010@qq.com'classClassA():def__init__(self):print'objectborn,id:%s'%str(hex(id(self)))def__del__(self
系统 2019-09-27 17:45:35 2460
