Contours 等高线图

1.画等高线数据集即三维点 (x,y) 和对应的高度值,共有256个点.高度值使用一个 height function f(x,y) 生成. x, y 分别是在区间 [-3,3] 中均匀分布的256个值,并用meshgrid在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来,编织成栅格: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(x,y): # the height function return (1 - x / 2 + x*…

Matplotlib-画图种类

Scatter 散点图本节我们将讲述各种不同的plot的方式.之前我们讲到了如何plot线,今天我们讲述如何plot散点图. # 首先,先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据. # 生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0,方差为1) 作为一个数据集,并图像化这个数据集. # 每一个点的颜色值用T来表示: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n = 1024…

Python-matplotlib画图(莫烦笔记)

https://www.zhihu.com/collection/260736383 https://blog.csdn.net/gaotihong/article/details/80983937 <此处就不自己写了,看了遍,照着写了一边,作者写的不错.不过有些有些偷懒,我只做了常见的功能> 作者:触摸壹缕阳光链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33270402来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 1.前言 Matplotlib是一个python的…

matplotlib画散点图和柱状图,等高线图，image图

一:散点图: scatter函数原型其中散点的形状参数marker如下: 其中颜色参数c如下: n = 1024 # 均值是0, 方差是1, 取1024个数 x = np.random.normal(0, 1, n) y = np.random.normal(0, 1, n) # 设置颜色值 T = np.arctan2(y, x) bar = plt.scatter(x, y, s=10, c=T, alpha=0.5, cmap='hot') # plt.xticks(()…

Android + OpenCV - Finding extreme points in contours

原文链接:http://answers.opencv.org/question/134783/android-opencv-finding-extreme-points-in-contours/ 导读:本例子使用轮廓分析,寻找到轮廓的极点:使用了STD的SORT特性. 提出问题: Good Evening, I have a trouble with finding extreme points in frames. I am detecting all contours, but…

matplotlib等高线图-【老鱼学matplotlib】

等高线图是在地理课中讲述山峰山谷时绘制的图形,在机器学习中也会被用在绘制梯度下降算法的图形中. 因为等高线的图有三个信息:x, y以及x,y所对应的高度值. 这个高度值的计算我们用一个函数来表述: # 计算x,y坐标对应的高度值 def f(x, y): return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2) 这个函数看起来挺复杂的,但我们这里只是为了能够获得一个高度值,因此其中函数代表什么意义不用关心,只要知道输入一个x,y,输出一个高度值就可以了. 要画出…

深度学习原理与框架-神经网络-线性回归与神经网络的效果对比 1.np.c_[将数据进行合并] 2.np.linspace(将数据拆成n等分) 3.np.meshgrid(将一维数据表示为二维的维度) 4.plt.contourf(画出等高线图，画算法边界)

1. np.c[a, b] 将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N)) 对数据进行切分后,生成二维数据点参数说明:np.ar…

matplotlib绘制等高线图

参考自Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)(12)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 https://www.bilibili.com/video/av16378354/index_10.html#page=12 """绘制等高线图""" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def calcu_elevation(x1, y1): # 计…

[转载]用等高线图（Contour maps）可视化多变量函数

https://blog.csdn.net/xlinsist/article/details/50920479 Overview 由于我们用手来画三维图像很困难,我们可以用等高线图来描述图像会更加简单.等高线图用于描述两维输入和一维输出的函数,例如:f(x,y)=x5−x3+y3f(x,y)=x5−x3+y3 如何画等高线图选择一系列等间隔的输出值,例如:{0.7, 0.4, 0.1, -0.2} 对于上面的每个输出值,找到所有的输入值(x,y),使得f(x,y)等于那个输出值. 下面的例子可…

Contour等高线图代码

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(x,y): # the height function return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 -y**2) n = 256 x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) X,Y = np.meshgrid(x, y) # use plt.contourf to fill…

matplotlib的学习10-Contours 等高线图

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''' 画等高线数据集即三维点 (x,y) 和对应的高度值,共有256个点. 高度值使用一个 height function f(x,y) 生成. x, y 分别是在区间 [-3,3] 中均匀分布的256个值,并用meshgrid在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来,编织成栅格: ''' def f(x,y): # the height function return (1 - x /…

opencv笔记--Active contours

Active Contours 也称作 Snake,通过定义封闭区域曲线的能量函数,并使其最小化得到最终曲线. Active Contours 被用作物体边界精确定位上,opencv 给出了一个实现,首先给出物体大致边界的外包围曲线作为初始曲线,然后通过迭代方式寻找邻域最小值,直到能量函数收敛或达到迭代次数停止. 由于能量函数不是严格的凸函数,故使用迭代方式可能无法收敛到正确位置.同时,该能量函数在平滑区域上迭代效果像气球一样不断缩小,直到遇到边缘区域才会产生反作用力,所以初始轮廓必须包围真实轮…

opencv笔记---contours

一 Contour Finding Contours使用 STL-style vector<> 表示,如 vector<cv::Point>, vector<cv::Point2f>.opencv中,使用函数 cv::findContours() 寻找contours, 具体函数定义如下: void cv::findContours(cv::InputOutputArray image, cv::OutputArrayofArrays contours, cv::Out…

D3.JS结合Canvas实现直方图，散点图，等高线图，密度图

接触到D3.JS,感觉在图表方面实现的很好,于是深入了解了一下,想在项目中使用, 可是当看到DEMO时才发现,基本上所有的DEMO都是基于SVG,虽然D3.JS声称支持CANVAS,可并没有发现一例使用canvas的DEMO, 于是呼,自己开始研究,通过研究发现,使用起来还是很简单的.先上图,教程接下来更新: 直方图等高线图散点图伪彩图密度图…

Matlab绘图基础——绘制等高线图

% 等高线矩阵的获取 C = contourc(peaks(20),3); % 获取3个等级的等高线矩阵 % 等高线图形的绘制 contour(peaks(20),10);colormap autumn % 绘制二维的等高线 contour3(peaks(20),10);colormap autumn % 绘制三维的等高线 % 还可以指定等高线的条数.坐标系的比例及某高度上的等高线 % 等高线图形的填充 contourf(peaks(20),10);col…

Mathematica

Mathematica是一款科学计算软件,很好地结合了数值和符号计算引擎.图形系统.编程语言.文本系统.和与其他应用程序的高级连接.很多功能在相应领域内处于世界领先地位,它也是使用最广泛的数学软件之一.Mathematica的发布标志着现代科技计算的开始.Mathematica是世界上通用计算系统中最强大的系统.自从1988发布以来,它已经对如何在科技和其它领域运用计算机产生了深刻的影响. Mathematica和MATLAB.Maple并称为三大数学软件. 软件名称 Mathematica 开…

转载 Deep learning：二(linear regression练习)

前言本文是多元线性回归的练习,这里练习的是最简单的二元线性回归,参考斯坦福大学的教学网http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex2/ex2.html.本题给出的是50个数据样本点,其中x为这50个小朋友到的年龄,年龄为2岁到8岁,年龄可有小数形式呈现.Y为这50个小朋友对应的身高,当然也是小数形式表示的.现在的问题是要根据这50个训练样本,估…

二、Linear Regression 练习（转载）

转载链接:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/15/2961660.html 前言本文是多元线性回归的练习,这里练习的是最简单的二元线性回归,参考斯坦福大学的教学网http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex2/ex2.html.本题给出的是50个数据样本点,其中x为这50个小朋…

【机器学习】用Octave实现一元线性回归的梯度下降算法

Step1 Plotting the Data 在处理数据之前,我们通常要了解数据,对于这次的数据集合,我们可以通过离散的点来描绘它,在一个2D的平面里把它画出来. 6.1101,17.592 5.5277,9.1302 8.5186,13.662 7.0032,11.854 5.8598,6.8233 8.3829,11.886 7.4764,4.3483 6.4862,6.5987 5.0546,3.8166 5.7107,3.2522 14.164,15.505 5.734,3.1551…

【转】Python 可视化神器-Plotly Express

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/FNpNJSMK5Vs8pwi0PbbBzw 说明:图片无法直接复制,请查看原文导读:Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法. 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,你就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting).地图.动画和趋…

Python可视化库

转自小小蒲公英原文用Python可视化库现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策.那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来?答案是要提供像人眼一样的直觉的.交互的和反应灵敏的可视化环境.数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观.形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理.数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学.工程技术.金融.通信和商业等各种…

推荐：这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法. 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting).地图.动画和趋势线. 它带有数据集.颜色面板和主题,就像 Plotly.py 一样.Plotly Express 完全免费:凭借其宽松的开源 MIT 许可证,您可…