二维数据密度图和等高线图

第六篇：R语言数据可视化之数据分布图（直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图）

数据分布图简介中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

TensorflowTutorial_二维数据构造简单CNN

使用二维数据构造简单卷积神经网络觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现,我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN-网络卷积-最大池化-全连接参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will illustrate how to use different types # of layers

WebGl 二维纹理贴图(矩形)

效果: 代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>WebGl 二维纹理贴图(矩形)</title> </head> <body> <canvas id="myCanvas" width="500" height="

python练习 - 系统基本信息获取（sys标准库）+ 二维数据表格输出（tabulate库）

系统基本信息获取描述获取系统的递归深度.当前执行文件路径.系统最大UNICODE编码值等3个信息,并打印输出.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 输出格式如下:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪

PHP二维数据排序，二维数据模糊查询

一.因为项目中的一个报表需要合并三个表的数据,所以分表查询再合并数据,利用PHP数组函数进行排序,搜索.三表合并后的数组结构如下: Array ( [0] => Array ( [history_id] => 12 [sla_group_id] => 1 [sla_id] => -1 [create_time] => 1513057695 [tasklog_id] => 12 [tasklog_time] => 2017-12-12 13:48:15 [taskl

妙用Excel数据透视表和透视图向导，将二维数据转换为一维数据

项目中,每年都会有各种经销商的各种产品目标数据导入,经销商和产品过多,手工操作过于单调和复杂.那有没有一种方式可以将复杂的二维数据转换为一维数据呢? 有,强大的Excel就支持此功能. 常用Excel快捷键的同学经常会使用数据透视表,进行去重,求和,计数和各种自定义计算列.对于数据透视表和透视图向导不是很熟悉. 可以使用快捷键 Alt+D.P 调出数据透视表和数据透视图向导(本文章以Excel2007作为客户端载体). 步骤2:选择你需要将二维变一维的区域作为数据源,点击确定后将出现一个透视表.

PCA 实例演示二维数据降成1维

import numpy as np # 将二维数据降成1维 num = [(2.5, 2.4), (0.5, 0.7), (2.2, 2.9), (1.9, 2.2), (3.1, 3.0), (2.3, 2.7), (2, 1.6), (1, 1.1), (1.5, 1.6), (1.1, 0.9)] num_array = np.array(num) n1_avg, n2_avg = np.mean(num_array[:, 0]), np.mean(num_array[:, 1]) #

【Excle数据透视】二维数据如何创建数据透视表

二维数据在创建数据透视表的时候,可能会给你带来一些麻烦,没法创建,会丢失维度,那怎么办呢? 解决办法:使用数据透视表和数据透视图向导即可创建具体操作如下: 按下[Alt+D+P],出现如下界面选择上图中的“多重合并计算数据区域”→下一步创建单页字段→下一步选定区域A:A15→添加→下一步单击完成数据透视表已经创建完成.二维数据透视表与一维数据透视表在于“行合计” 注意:我上图的数据透视是使用默认计数,所以全部都是1,这个可以根据自己的需求进行调整.

php 二维数据排序排行榜

php 二维数据排序排行榜 $rateCount = array(); foreach($groupUsers as $user){ $rateCount[] = $user['rate']; } array_multisort($rateCount,SORT_DESC, $groupUsers);

深度学习实践-物体检测-faster-RCNN(原理和部分代码说明) 1.tf.image.resize_and_crop(根据比例取出特征层，进行维度变化) 2.tf.slice(数据切片) 3.x.argsort()(对数据进行排列,返回索引值) 4.np.empty(生成空矩阵) 5.np.meshgrid(生成二维数据) 6.np.where(符合条件的索引) 7.tf.gather取值

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name) # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

matplotlib---插值画二维、三维图

一.画二维图 1.原始数据(x,y) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据 X = np.array(list(i for i in range(6))) Y = np.array([10,30,20,50,100,120]) 2.先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace #插值 from scipy.interpolate import spline X_new = np.linspace(X.min(),X.ma

c#中使用NetCDF存储二维数据的读写操作简单应用

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php对二维数据排序

对于一维数组排序比较简单,像使用sort(),asort(),arsort()等函数进行排序,但是对于二维数组比较麻烦,所有借鉴网上的总结了一下 // 对二维数组进行指定key排序 $arr 二维数组 ,$shortKey 需要排序的列,$short 排序方式 $shortType 排序类型 function multi_array_sort($arr,$shortKey,$short=SORT_DESC,$shortType=SORT_REGULAR) { foreach ($arr as $

php对二维数据进行排序

PHP一维数组的排序可以用sort(),asort(),arsort()等函数,但是PHP二维数组的排序需要自定义. 方法一:(经验证,成功) 作用:对二维数组进行指定key排序参数:$arr 二维数组 ,$shortKey 需要排序的列,$short 排序方式 $shortType 排序类型 function multi_array_sort($arr,$shortKey,$short=SORT_DESC,$shortType=SORT_REGULAR) { foreach ($ar

Java如何遍历二维数据

/* 需求:二维数组遍历外循环控制的是二维数组的长度,其实就是一维数组的个数. 内循环控制的是一维数组的长度.*/class Array2Test { public static void main(String[] args) { //定义一个二维数组 int[][] arr = {{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}}; //请问谁代表{1,2,3} //arr[0]就是第一个数组 //arr[0] = {1,2,3}; for(int x=0; x<arr[0].length;

北京地铁换乘算法(二维坐标系，图的深度搜索)开源下载Android源码、性能最优解

距离2012年11月2日下午2:05:31 已经过去158751270这么多秒了,不小心暴露了我的当前时间. java代码贴出来. private static long gettimelong() { long result = new Date().getTime() - new Date("2012/11/02 14:05:31").getTime(); return result / 1000; } 接下来是介绍北京地体换乘算法的最优解,比如程序随便运行一下是这样的result

PCA和白化练习之处理二维数据

在很多情况下,我们要处理的数据的维度很高,需要提取主要的特征进行分析这就是PCA(主成分分析),白化是为了减少各个特征之间的冗余,因为在许多自然数据中,各个特征之间往往存在着一种关联,为了减少特征之间的关联,需要用到所谓的白化(whitening). 首先下载数据pcaData.rar,下面要对这里面包含的45个2维样本点进行PAC和白化处理,数据中每一列代表一个样本点. 第一步画出原始数据: 第二步:执行PCA,找到数据变化最大的方向: 第三步:将原始数据投射到上面找的两个方向上: 第四步:

uint8与double，二维矩阵显示灰度图

double型0~1对应uint8型0~255,转换用im2double和im2uint8 如果直接用uint8(double型),则为0~1的uint8型数据,图像全黑. 处理数据过程推荐用double,显示图像用double.uint8皆可如: load woman; I=ind2gray(X,map); %X,map都是double型 figure,imshow(I);

json传的解析，二维数据解析

下载地址:https://share.weiyun.com/447eda75fdd46cb87f6622ecdce4c3ac

ArcGIS10.6 通过ArcMap发布二维数据服务。

ArcGIS版本基本每年都会更新,原来一直用10.2,在ArcMap中发布服务: 最近安装10.6整套系统,发现在ArcMap中输入http:id:6080/arcgis 输入用户名,密码无法登录. 后来发邮件给ESRI北京技术,他们告诉,10.6的服务已经托管给portal,ArcMap登录需要用portal账号,地址也发生变化,不能用IP只能用portal的全域名地址:例如https://www.arcgis.com:6433/arcgis ; 试了一下果然可以.但是发布的服务JS 仍然

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

二维数据密度图和等高线图

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