目录 目录 前言 (一)散点图的基础知识 (二)相关性的举例 ==1.正相关== ==1.负相关== ==1.不相关== (三)实战项目以一股票的分析 目录 前言 散点图是用于观测数据的相关性的,有正相关,负相关,不相关 (一)散点图的基础知识 (1)说明 语法:plt.scatter(x, y, s, c ,marker, alpha) x,y: x轴与y轴的数据 s: 点的面积 c: 点的颜色 marker: 点的形状 alpha: 透明度 (2)源代码 我们来探讨身高与体重是否相关? im

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

唠叨几句: 近期在做数据分析,需要对数据做可视化处理,也就是画图,一般是用Matlib来做,但Matlib安装文件太大,不太想直接用它,据说其代码运行效率也很低,在网上看到可以先用Java做数据处理,然后调用Matlib来画图,另外,还可以使用Matplotlib,它是用Python写的类似Matlib的库,能实现Matlib的功能,而且画图的质量很高,可用于做论文发表.找了一天的资料,终于出图了. Matplotlib需要配合numpy,scipy才能使用,具体安装步骤稍后补充. 安装Pyth

一.numpy二维数组 1.声明 import numpy as np #每一个[]代表一行 ridership = np.array([ [ 0, 0, 2, 5, 0], [1478, 3877, 3674, 2328, 2539], [1613, 4088, 3991, 6461, 2691], [1560, 3392, 3826, 4787, 2613], [1608, 4802, 3932, 4477, 2705], [1576, 3933, 3909, 4979, 2685], [

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

前两篇文章已经实现ZBar在Windows平台下的编译和使用,本文将介绍如何把ZBar移植到STM32F429,IDE使用MDK. 1. MDK工程设置 (1)不勾选Use MicroLIB ,使用ISO C.如MDK 帮助文档关于MicroLIB的介绍,故在硬件资源允许的情况还是优先使用ISO C. (2)勾选C99 Mode,因为ZBar源码是基于C99的 (3)不勾选Use Memory Layout From Target Dialog,使用自定义Scatter File 2.工程目录结

  1.二维图形plot plot(x1,y1,x2,y2) —— 多条曲线绘图格式 plot(x,y,’s’) —— 开关格式,开关量字符串s设定曲线颜色和绘图方式,使用颜色字符串的前1~3个字母,如yellow—yel表示等.或plot(x1,y1,’s1’,x2,y2,’s2’,…) hold on;%保持图形,可以在同一坐标系上画两个或多个图 例1: y=sin(t);y1=sin(t+0.25);y2=sin(t+0.5);y3=cos(t);y4=cos(t+0.25);y5=cos

目前,轮式机器人的研究中已经大量使用激光雷达辅助机器人的避障导航,考虑到使用成本,一般二维激光雷达使用较多,如下图.由于只能扫描一个平面,如果想用二维激光雷达获取环境三维点云,则需要通过移动机器人或加装机械结构提供第三个维度的支持. 激光雷达扫描时可以想象成将超声波传感器发出的声波替换为激光并高速回转扫描,如此就能大概构建出附近的物体轮廓,这个过程非常像潜艇上使用声纳探测周围物体.当然,由于激光雷达使用激光而不是声波,它的探测过程不仅极短,而且能弥补声波广角发散的缺点(激光不易发散,锥度角很小)

对于维数比较多的数据,首先需要做的事就是在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低.降维是一种数据集预处理技术,往往在数据应用在其他算法之前使用,它可以去除掉数据的一些冗余信息和噪声,使数据变得更加简单高效,从而实现提升数据处理速度的目的,节省大量的时间和成本.降维也成为了应用非常广泛的数据预处理方法.目前处理降维的技术有很多种,如SVD奇异值分解,主成分分析(PCA),因子分析(FA),独立成分分析(ICA)等. 以下是使用主成分分析(PCA)进行降维: import matplotlib.

Python 二维码制作 先介绍python 二维码制作的第三方库 QRCode .MyQR QRCode    生成这个二维码只用三行 import qrcode img = qrcode.make('hello qrcode !') img.save('test.png') 安装导入QRCode pip install qrcode QRCode 多种自定义方法 mport qrcode text = input("输入文字或URL:") # 设置URL必须添加http:// im

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

pip3 install Pillow pip3 install qrcode import qrcode text ="gisoracle我爱你呀" #input("输入文字或URL:") # 设置URL必须添加http:// img = qrcode.make(text) img.save(r"d:\a.png") # 保存图片至本地目录,可以设定路径 img.show() - 2. 正常生成二维码的步骤: 创建QRCode对象 add_da

scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x,y:输入数据,array_like,shape(n,) s:点的大小 标量或array_like,shape(n,),可选 大小以点数^ 2.

哈哈,题目取得这么绕,其实就是自己写了一个很渣的类似图像放大的算法.已知矩阵四周的4点,扩展成更大的矩阵,中间的元素值均匀插入,例如: 矩阵: 1  2 3  4 扩展成3x3的: 1  1.5  2 2  2.5  3 3  3.5  4 不说废话,直接上代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ 蒋方正二维插值算法. """ import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt

二维码 二维码生成 1.用法 https://github.com/lincolnloop/python-qrcode 2.使用 简单实用 import qrcode # 二维码内容 data = "https://www.baidu.com" # 生成二维码 img = qrcode.make(data=data) # 直接显示二维码 img.show() # 保存二维码为文件 # img.save("baidu.jpg") 设置参数 import qrcode

//2019.07.22pyhton中matplotlib模块的应用pyhton中matplotlib是可视化图像库的第三方库,它可以实现图像的可视化,输出不同形式的图形1.可视化图形的输出和展示需要调用matplotlib第三方库的函数plt.show(),它的功能类似于print,相当于打印出自己需要输出的可视化图像,当然也可以用一些特殊的输出语句如下:%matplotlib.notebook%matplotlib.inline2.对于一般的二维图像输出可以用函数plt.plot(x,y)来

目标 在本章中,我们将学习查找和绘制2D直方图.这将在以后的章节中有所帮助. 介绍 在第一篇文章中,我们计算并绘制了一维直方图. 之所以称为一维,是因为我们仅考虑一个特征,即像素的灰度强度值. 但是在二维直方图中,您要考虑两个特征. 通常,它用于查找颜色直方图,其中两个特征是每个像素的色相和饱和度值. 已经有一个python示例(samples / python / color_histogram.py)用于查找颜色直方图. 我们将尝试了解如何创建这种颜色直方图,这对于理解诸如直方图反向投影之类

完美解释meshgrid函数,三维曲面,等高线 #用三维的视角理解二维世界 #完美解释meshgrid函数,三维曲面,等高线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.rcParams['font.sans-serif']=['FangSong']# 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Fals

有时候会碰到这种情况: 实际问题可以抽象为 \(z = f(x, y)\) 的形式,而你只知道有限的点 \((x_i,y_i,z_i)\),你又需要局部的全数据,这时你就需要插值,一维的插值方法网上很多,不再赘述,这里仅介绍二维的插值法 这里主要利用 scipy.interpolate 包里 griddata 函数 griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=numpy.nan, rescale=False) points:二

网络上已经有非常多的二维码编码和解码工具和代码,很多都是服务器端的,也就是说需要一台服务器才能提供二维码的生成.本着对服务器性能的考虑,这种小事情都让服务器去做,感觉对不住服务器,尤其是对于大流量的网站,虽然有服务器端缓存,毕竟需要大量的CPU运算时间,这或多或少也是很大的一块压力.所以就想,有没有一种不靠服务器,就只靠JS就生成二维码呢,毕竟二维码就是一堆黑白点而已.我也没有刻意去找网络上是否已经存在这样的解决方案,而且自己一直想深入分析二维码的生成细节,现有的项目也有这样的需求,于是我自己研