matplotlib 是python最著名的2D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.通过简单的绘图语句,就可以绘制出高质量的图了. 这里我们就主要讲一下inshow()函数的使用. 首先看一下怎么基本画图的流程: import matplotlib.pyplot as plt #创建新的figure fig = plt.figure() #必须通过add_subplot()创建一个或多个绘图 ax

我们在做诸如人群密集度等可视化的时候,可能会考虑使用热力图,在Python中能很方便地绘制热力图. 下面以识别图片中的行人,并绘制热力图为例进行讲解. 步骤1:首先识别图像中的人,得到bounding box的中心坐标.识别方法多样化,坐标也可以自己定义. 步骤2:将所有中心坐标放入一个list类型的变量data中,即data = [[x1,y1] [x2,y2] …] 步骤3:绘制热力图,并将热力图加权叠加到原图上. 需要import的包: import cv2 import numpy as

python中画散点图 示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40]) x, y, z = data[0], data[1], data[2] ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

如何在Python中快速画图--使用Jupyter notebook的魔法函数(magic function)matplotlib inline 先展示一段相关的代码: #we test the accuracy of knn and find the k which makes the biggest accuracy k_range=list(range(1,26))#[1,25] scores=[] for k in k_range: knn=KNeighborsClassifier(n_

技术背景 三维可视化是一项在工业领域中非常重要的技术,而Python中最热门的可视化工具matplotlib和plotly,更加倾向于在数据领域的可视化,用于展现数据的结果.类似的还有百度的pyechart也相对美观,但是这些毕竟都是在数据层面的可视化,对于工业领域,比如一个地形,一个三维的期间等等,用这些工具来做可视化效果非常的不佳,因此我找到了pyvista这个工具,简单摸索了一下给大家做个引荐. 安装pyvista 因为pyvista及其依赖都是一些python库,这就使得我们可以用pip

R编程语言已经成为统计分析中的事实标准.但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易.我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布.虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料.在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量(random variable).随机变量是对一次试验结果的量化. 举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成           Python   1 2 X = {1 如果正面朝上,    

编程语言从早至今,可以分为面向过程编程.面向函数编程和面向对象编程.BASIC语言是典型的面向过程编程的语言,C语言支持面向函数编程,但不支持面向对象,JAVA只支持面向对象编程,python同时支持面向函数和面向对象编程.对于大型程序,无疑,面向对象编程更好一些.由于存在各种封装等级.封装方法,变量在不同的位置具有不同的有效区域. 一.全局变量与局部变量 那这些和全局变量.局部变量有什么关系?在面向对象编程中,所有的对象,包括变量.方法.属性等等都被封装在类或函数中,程序看起来是这样的: PI

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的

一,List:列表 python内置的一种数据类型是列表:list.list是一种有序的数据集合,可以随意的添加和删除其中的数据.比如列出班里所有的同学的名字,列出所有工厂员工的工号等都是可以用到列表的,以下是python列表的演示代码: >>> list1 = ['zhangxueyou','liudehua','wanglijuan','liming','shabie'] >>> list1 ['zhangxueyou', 'liudehua', 'wangliju

在python中,对象赋值实际上是对象的引用.当创建一个对象,然后把它赋给另一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用.以下分两个思路来分别理解浅拷贝和深拷贝: 利用切片操作和工厂方法list方法拷贝 利用copy中的deepcopy方法进行拷贝 1.利用切片操作和工厂方法list方法拷贝 代码场景:有一个小伙jack,tom通过切片操作拷贝jack,anny通过工厂方法拷贝jack. >>> jack = ['jack', ['age', 20]] &g

1. python 中 axis 参数直觉解释 网络上的解释很多,有的还带图带箭头．但在高维下是画不出什么箭头的．这里阐述了 axis 参数最简洁的解释． 假设我们有矩阵a, 它的shape是(4, 3), 如下: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # a.shape = (4, 3) 要做如下不同维度求和操作: # keepdims=True 保持了结果维度 s0 =

一.面向对象总结: (1)三要素:封装,继承,多态                                       详细介绍链接:https://www.jianshu.com/p/68ab35298a59 one.封装:所谓封装,也就是把 客观事物 封装成 抽象的 类,并且 类 可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作. 简而言之就是将内容封装到某个地方,以后再去调用被封装在某处的内容 测试代码: #封装测试例子 class Foo:#定义一个类 def __init__(s

python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']   #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     #用于正常显示负号 (2)统计作图函数: plt.plot()绘制线性二维图,折线图 注意:如果向plot()指令提供了一维的数

python中argparse 在很多编程语言中,运行程序可以直接使用function(a,b,……)运行程序,但是在python中就无法实现,那么我们如何在命令行中传递参数呢?在python的中,有一个argparse包,能够实现. 当遇到需要参数的情况时,有以下三种处理方法: 1. 直接给定 这种方法虽然实现起来方便,但是灵活性非常差,每次都需要打开python文件修改参数. 2. 手动解析 这种方法就是写一个小代码段用来对输入的命令进行解析,例如: import sys def TestS

手记实用系列文章: 1 结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记 2 Python中文语料批量预处理手记 3 自然语言处理手记 4 Python中调用自然语言处理工具HanLP手记 5 Python中结巴分词使用手记 HanLP方法封装类: # -*- coding:utf-8 -*- # Filename: main.py from jpype import * startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.

用python写了一个测试Demo,其中涉及到一些常用的用法,现在记录在这里,方便后续查阅: 1 python中全局变量的使用: 引用全局变量,不需要golbal声明,修改全局变量,需要使用global声明,特别地,列表.字典等如果只是修改其中元素的值,可以直接使用全局变量,不需要global声明. 全局变量在所有程序的外部进行定义,再函数内部使用的时候分为两种情况,一种是只是使用全局变量的值,第二种是对全局变量进行的值进行修改,第一种情况下不会产生歧义,直接使用即可,第二种情况下则有可能会产生

在Python里,海龟不仅可以画简单的黑线,还可以用它画更复杂的几何图形,用不同的颜色,甚至还可以给形状填色. 一.从基本的正方形开始 引入turtle模块并创建Pen对象: >>> import turtle >>> t = turtle.Pen() 前面我们用来创建正方形的代码如下: >>> t.forward(50) >>> t.left(90) >>> t.forward(50) >>> t

OpenCV是如今最流行的计算机视觉库,而我们今天就是要学习如何安装使用OpenCV,以及如何去访问我们的摄像头.然后我们一起来看看写一个人脸检测程序是如何地简单,简单到只需要几行代码. 在开始之前,我假设你已经对Python有一定的了解.当然,如果你觉得你还不够格,这里有推荐一些学习Python的电子书,你可以先学习下Python,如此可以让你更好地理解接下来的步骤.另外,这里还推荐一本电子书来学习OpenCV. 好,不浪费时间,开始吧. To setup opencv in python e

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

Python中的dict可以实现迅速查找.那么有没有像数组有二维数组一样,有二维的字典呢?比如我需要对两个关键词进行查找的时候.2D dict 可以通过 dict_2d = {'a': {'a': 1, 'b': 3}, 'b': {'a': 6}} 来建立,并通过 dict_2d['a']['b'] 来访问.但是添加一个新的 “key-value”对却比较复杂.对一维字典,可以用 dict_1d = dict() dict_1d['a'] = 1 或者 dict_1d.update({'a':