Pytorch中的自编码(autoencoder) 本文资料来源:https://www.bilibili.com/video/av15997678/?p=25 什么是自编码 先压缩原数据.提取出最有代表性的信息.然后处理后再进行解压.减少处理压力 通过对比白色X和黑色X的区别(cost函数),从而不断提升自编码模型的能力(也就是还原的准确度) 由于这里只是使用了数据本身,没有使用label,所以可以说autoencoder是一种无监督学习模型. 实际在使用中,我们先训练好一个autoencod

MATLAB程序: x=-1:0.1:1; [x y] = meshgrid(x); %grid data = load("filename.txt"); figure mesh(x,y,data) %三维图 view([90,90]) %三维图的俯视图得到相应的二维图 三维图 二维图

二维图 ezplot('sin(x)');%默认范围 ezplot('sin(x)',[-4 4]);%自己设定范围 三维图 ezmesh('x*x+y*y');%默认范围

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

从事过CAD相关工作的都知道,CAD绘制的方式有二维平面图以及三维图形,三维图形,画三维图方式也是比较简单的.那当然三维图画完后一般还需要进行渲染操作,步骤也是比较简洁的.下面就来给大家操作一下CAD画三维图进行渲染的使用方法. CAD画三维图操作步骤: 1.先还是需要将CAD制图工作进行启动,之后就会进入到操作界面中,选择上方中的“文件”属性选项,点击其中的“新建”功能,就可以新建一个绘图窗口. 2.接着在选择工具栏中的“绘图”选项,在绘图的下拉框中找到“三维网格”选项,选择其中的“球体”进行

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

Python绘制六种可视化图表详解,三维图最炫酷!你觉得呢? 可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的.对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来. 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础. 私信回复[数据分析]可获取数据分析相关书籍 1. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集

Canvas原生API(纯CPU)计算并渲染三维图 前端工程师学图形学:Games101 第三次作业 利用Canvas画三维中的三角形并使用超采样实现抗锯齿 最终完成功能 Canvas 原生API实现三角形栅格化算法 实现 z-buffer 判断三角形先后关系 使用 super-sampling 处理 Anti-aliasing,也就是超采样实现抗锯齿 1 整体分析 本次实验中,首先需要进行矩阵变换,将初始传入的三角形经过变换后到规范立方体内,这需要进行三种变换.设一个点的坐标变换为(x, y,

摘要:本篇文章结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实现. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算>,作者: eastmount. 本篇文章继续深入,结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实现. 一.图像顶帽运算 图像顶帽运算(top-hat transformation)又称为图像礼帽运算,它是用原始图像减去图像开运算后的结果,常用于解决由于光照不

作者:桂. 时间:2017-04-27  23:24:55 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html 本文仅仅梳理最基本的绘图方法. 一.初始化 假设已经安装了matplotlib工具包. 利用matplotlib.figure.Figure创建一个图框: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure()

通常我们用 Python 绘制的都是二维平面图,但有时也需要绘制三维场景图,比如像下面这样的: 这些图怎么做出来呢?今天就来分享下如何一步步绘制出三维矢量(SVG)图. 八面体 我们先以下面这个八面体为例. 1 安装相关包 首先安装两个必备包: import pyrr # NumPy 的 3D 函数库 import svgwrite # svg图形处理库 2 定义 3D 图生成环境 接下来定义几个类设置好 3 维图基础环境: viewport :矩形图范围 camera:包括视图矩阵和投影矩阵

以下六个函数都可以实现绘制三维图像: surf(xx,yy,zz); surfc(xx,yy,zz); mesh(xx,yy,zz); meshc(xx,yy,zz); meshz(xx,yy,zz); waterfall(xx,yy,zz); plot3(xx,yy,zz); 其中值得说明的是如何构造出对应的数据出来(xx, yy, zz)出来.下面通过一段标准的代码段进行展示如何构造出相应的数据. x=-1:0.1:1; y=-1:0.1:1; [xx,yy]=meshgrid(x,y);

matlab三维绘图 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d5ffd0d0100lyah.html Matlab绘图系列之高级绘图 http://blog.163.com/enjoy_world/blog/static/115033832007865616218/ mesh surf fill3 slice imadd 图像叠加 i = imread('eight.tif');figure; subplot(2,2,1); imagesc(i);

1.算法描述 最近在做AutoEncoder的一些探索,看到2016年的一篇论文,虽然不是最新的,但是思路和方法值得学习.论文原文链接 http://proceedings.mlr.press/v48/xieb16.pdf,论文有感于t-SNE算法的t-分布,先假设初始化K个聚类中心,然后数据距离中心的距离满足t-分布,可以用下面的公式表示: 其中 i表示第i样本,j表示第j个聚类中心, z表示原始特征分布经过Encoder之后的表征空间.$q_{ij}$可以解释为样本i属于聚类j的概率,属于论

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9de422500102v9by.html 截取线所在的面Data.Extract .slice from Plane,显示如下窗口,调节面的位置,点击Extract: 转到二维图形显示界面 调整坐标轴,显示出截取的面.Plot.Assign xy- 接着就是如何提取平面上的某条线了,例如要提取z=0.01这条线.在Contour窗口中显示Z的level,将默认的level值全部删除,并将0.01添加进去,如图. 在Zone

//2019.7.14晚matplotlib七种常见图像输出编程大全 七种图形汇总输出如下: import numpy as np #导入数据结构nmupy模块import matplotlib.pyplot as plt #导入matplotlib图像输出模块plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #输出图像的标题可以为中文正常输出plt.rcParams["axes.unicode_minus"]

import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure(1)#实例化作图变量 plt.title("single variable")#图像标题 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.axis([0, 5,0, 10])#x轴范围是0-5,y轴范围是0-10 plt.grid(

本文参考官方文档:http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html 起步 新建一个matplotlib.figure.Figure对象,然后向其添加一个Axes3D类型的axes对象. 其中Axes3D对象的创建,类似其他axes对象,只不过使用projection='3d'关键词. import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig

用matlab %读入聚类后的数据, 已经分好级别了,例如前4行是亚洲一流, %-13是亚洲二流,-24是亚洲三流 a=xlsread('C:\Users\Liugengxin\Desktop\1.xlsx','sheet3'); a1=a(:,:); a2=a(:,:); a3=a(:,:); %二维 % x1=a1(:,);x2=a2(:,);x3=a3(:,); % y1=a1(:,);y2=a2(:,);y3=a3(:,); % scatter(x1,y1,,'.','r'); % ho

网上到处都云云sublime有多好.用了一年多的时间,受益匪浅,减少了很多重复性的劳动. 特别是: 1.灵活强大的多行编辑功能: 2.快速查找文件 ctrl + p; 3.正则查找 + 多行编辑; 4. Emmet 快速编写html/css: 1.官方的一个全文查找空白字符: 2.鼠标滚轮按下不发拖拽选择/Shift + 鼠标右键拖拽选择. 3.Ctrl + D 同时选择下一个相同的字符. 4.Ctrl + D + K 跳过. 5.Ctrl + U 获取/更新图片大小. 6. Ctrl + 上/

1.basic numpy.meshgrid 由一维数组到二维数组,用于生成网格数据 matplotlib python绘图库 2.code In [88]: from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D In [89]: from matplotlib import cm In [108]: from matplotlib.ticker import LinearLocator,FormatStrFormatter In [91]: import matplo