peaks; axis tight  %Set the axis limits to equal the range of the data  axis square axis 'auto x'  %x轴坐标上下限自动调整 axis off    %Plot a surface without displaying the axes lines and background. set(gca,'Visible','off');   %消除坐标轴,显示范围的大小没有改变,同上句     %更多特性

MATLAB——axis axis中文为“轴”之意,在matlab中用于控制坐标轴的范围和样式(颜色等). axis([XMIN XMAX YMIN YMAX]) 设置当前所绘图像的x轴和y轴的范围.axis([XMIN XMAX YMIN YMAX ZMIN ZMAX]) 设置当前所绘图像的x轴.y轴和z轴的范围. 例子: >> x = [1,2,3,4,5];>> y = [2,3,4,5,6];>> plot(x,y,'o') >> axis([0,5

axis中文为“轴”之意,在matlab中用于控制坐标轴的范围和样式(颜色等). axis([XMIN XMAX YMIN YMAX]) 设置当前所绘图像的x轴和y轴的范围.axis([XMIN XMAX YMIN YMAX ZMIN ZMAX]) 设置当前所绘图像的x轴.y轴和z轴的范围. 例子: >> x = [1,2,3,4,5];>> y = [2,3,4,5,6];>> plot(x,y,'o') >> axis([0,5,0,6]); %axis

转至:http://blog.csdn.net/cs_zlg/article/details/8516463 axis中文为“轴”之意,在matlab中用于控制坐标轴的范围和样式(颜色等). axis([XMIN XMAX YMIN YMAX]) 设置当前所绘图像的x轴和y轴的范围.axis([XMIN XMAX YMIN YMAX ZMIN ZMAX]) 设置当前所绘图像的x轴.y轴和z轴的范围. 例子: >> x = [1,2,3,4,5];>> y = [2,3,4,5,6]

//绕着与axis平行的任意轴旋转 void rotate(const std::string& name, float angle, osg::Vec3 axisPos, osg::Vec3 axis) { AniNodeMap::iterator itr = _anMap.find(name); if(itr != _anMap.end()) { osg::Quat quat; quat.makeRotate(angle, axis); //先移动到axis,旋转,然后再移动到axisPos

对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: numpy库中横轴.纵轴 axis 参数实例详解: In [1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,

这里添加的映射只能在“玩家角色(Character)”的事件蓝图中使用. 从它们设置和蓝图使用界面就能看出他们的区别

MATLAB基础知识 l  Imread:  读取图片信息: l  axis:轴缩放:axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax cmin cmax]) 设置 x.y 和 z 轴范围以及颜色缩放范围(请参阅 caxis).v = axis 返回包含 x.y 和 z 轴缩放因子的行矢量.v 具有 4 或 6 个分量,具体分别取决于当前坐标轴是二维还是三维.返回值是当前坐标轴的 XLim.Ylim 和 ZLim 属性.   基于 x.y 和 z 数据的最小值和最大值,ax

转载链接:https://www.zhihu.com/question/51325408/answer/125426642来源:知乎 这个问题无外乎有三个难点: 什么是sum 什么是reduce 什么是维度(indices, 现在均改为了axis和numpy等包一致) sum很简单,就是求和,那么问题就是2和3,让我们慢慢来讲.其实彻底讲清楚了这个问题,很多关于reduce,维度的问题都会恍然大悟. 0. 到底操作哪个维度?? sum这个操作完全可以泛化为任意函数,我们就以sum为例,来看看各种

XPath 轴翻译:Linyupark / 2006-03-24 The XML Example DocumentXML举例文档 We will use the following XML document in the examples below.我么将使用该XML文档进行下面的举例说明 <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?> <bookstore> <book> <tit

参考原文链接(英文版):https://www.sharpsightlabs.com/blog/numpy-axes-explained/:中文版:https://www.jianshu.com/p/f4e9407f9f9d 学好数据分析,得学好Numpy:学好Numpy,首先彻底理解“轴”的概念! 1. 在二维NumPy数组中,轴是沿行和列的方向  AXIS 0 轴是沿着行(rows)的方向 在NumPy数组中,axis 0 是第一轴.对于二维或多维数组,axis 0 是沿行(row)向下的轴

http://blog.csdn.net/jkhere/article/details/9324823 都打一遍 5 matplotlib-绘制精美的图表 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都

NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是一个一维数组,而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组.所以这个一维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量——秩,就是数组的维数. 1.创建矩阵 Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象,有很多属性:T,data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsiz

<利用python进行数据分析>一书的第8章,关于matplotlib库的使用,各小节的代码. # -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport time # 1.matplotlib API入门# 1.1.Figure和Subplot# 创建figure对象fig = pl

0. 关于主成分分析的详细理解以及理论推导,这篇blog中讲的很清楚. 主成分分析是一种常用手段.这应该与因子分析等区别开来,重点在于理解主成分分析的作用以及什么情况下使用主成分分析,本文重点讲解如何使用PCA. 1. 主成分分析是一种降维方法. 实际上这个降维是这样做的:原始变量有m维,PCA主成分变量有t维(t<m),那么就相当于把这m维分别往t维上投影. 例如我们要做回归分析,如果自变量众多,彼此之间又具有复杂的相关性,那么我们考虑对自变量个数进行“减少”.而这个减少不能够丢失有效信息,由

首先将jar包导入Libs里面然后add进入于activity中调用 xml中加入布局 <lecho.lib.hellocharts.view.LineChartView android:id="@+id/line_chart" android:layout_width="fill_parent" android:layout_height="300dp"/> 一个是横坐标,一个是数据点数组 private LineChartView

听说Google出了TensorFlow,那么Caffe应该叫什么? ——BlobFlow 神经网络时代的传播数据结构 我的代码 我最早手写神经网络的时候,Flow结构是这样的: struct Data { vector<double> feature; int y; Data(vector<double> feature,int y):feature(feature),y(y) {} }; vector<double> u_i,v_i,u_j,v_j; 很简陋的结构,

一.简介 EChart是百度开发的js图表软件,用它我们可以很方便地以图形化的方式对数据进行分析统计.该种方式js在页面动态拼接json数据,再进行渲染.这种方法的优点是,灵活,可以随时进行修改.缺点是js代码多,难以维护.此时我们可以Java EChart插件,在后端构造好option数据,最后在页面直接使用构造好的option数据,渲染效果.下载地址为:http://git.oschina.net/free/ECharts EChart提供链式的调用方法,使用也比较方便.它依赖Google的

最难读的Theano代码 这份LSTM代码的作者,感觉和前面Tutorial代码作者不是同一个人.对于Theano.Python的手法使用得非常娴熟. 尤其是在两重并行设计上: ①LSTM各个门之间并行 ②Mini-batch让多个句子并行 同时,在训练.预处理上使用了诸多技巧,相比之前的Tutorial,更接近一个完整的框架,所以导致代码阅读十分困难. 本文旨在梳理这份LSTM代码的脉络. 数据集:IMDB Large Movie Review Dataset 来源 该数据集是来自Stanfo

Numpy 使用1 1.Numpy创建数组 import numpy as np 创建数组有以下方式: (1).arange numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None) np.arange(12) np.arange(1, 10, 2):  1 3 5 7 9 np.arange(12).reshape(3,4) np.arange(12).reshape( (3,4) ) (2).zeros ones empty 这3个类似的 numpy.z

http://www.cnblogs.com/wywnet/p/3585075.html Vector3:  Unity3D中Vector3类定义(只写有用的):  属性:  x,y,z                表示一个空间向量.  this                       用于访问x,y,z三个数据使用数组的方式访问,比如[0][1][2]  normalized            返回单位化向量后的值(只读).单位化向量是个很重要的概念,他常常是各种计算的基点,他保证了