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快速完整的基于点云闭环检测的激光SLAM系统

本文提出的方法计算关键帧的2D直方图，局部地图patch，并使用2D直方图的归一化互相关(normalized cross-correlation)作为当前关键帧与地图中关键帧之间的相似性度量。...利用NDT描述子的直方图计算两次扫描的相似度。...同时，将新的关键帧2D直方图添加到数据库中以供下一个关键帧使用。一旦检测到闭环，就将关键帧与全局地图对齐，并执行位姿图优化以校正全局地图中的漂移。...由于LOAM算法中对线性形状和平面形状的像元进行了分类，因此我们使用边缘到边缘和平面到平面的特征来迭代求解相对姿势。对齐后，如果边缘/平面特征上的点的平均距离足够接近边缘/平面特征（距离小于0。...我们使用Google ceres-solver实现图优化。优化位姿图后，我们通过重新计算包含的点，点的均值和协方差来更新整个地图中的所有像元。 参考文献： [1] Lin J , Zhang F .

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【统计学基础】从可视化到统计检验，比较两个或多个变量分布的方法总结

由于两组的观察次数不同，因此两个直方图不具有可比性 bin的数量是任意的 我们可以使用 stat 选项来绘制密度而不是计数来解决第一个问题，并将 common_norm 设置为 False 分别对每个直方图进行归一化...核密度 一种可能的解决方案是使用核密度函数，该函数尝试使用核密度估计 (KDE) 用连续函数逼近直方图。...首先，我们需要使用 percentile 函数计算两组的四分位数。...在两个分布之间没有系统等级差异的原假设下（即相同的中位数），检验统计量是渐近正态分布的，具有已知的均值和方差。...例如使用实验组和对照组之间样本均值的差异作为检验统计。

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使用Python进行描述性统计

2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 　　2.1 基本概念 　　2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 　　2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 　　2.4 偏差程度（z-分数） 　　...数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 　　...对于定量数据（Data）来说，均值是总和除以总量（N），中位数是数值大小位于中间（奇偶总量处理不同）的值： 　　均值相对中位数来说，包含的信息量更大，但是容易受异常的影响。...使用NumPy计算均值与中位数： 1 from numpy import mean, median 2 3 #计算均值4 mean(data) 5 #计算中位数 6 median(data) 　　对于定性数据来说...上界线和下界线是距离中位数1.5倍四分位差的线，高于上界线或者低于下界线的数据为异常值。

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使用Python进行描述性统计

2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 　　2.1 基本概念 　　2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 　　2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 　　2.4 偏差程度（z-分数） 　　...数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 　　...对于定量数据（Data）来说，均值是总和除以总量（N），中位数是数值大小位于中间（奇偶总量处理不同）的值： ? 　　均值相对中位数来说，包含的信息量更大，但是容易受异常的影响。...使用NumPy计算均值与中位数： ?...上界线和下界线是距离中位数1.5倍四分位差的线，高于上界线或者低于下界线的数据为异常值。 ?

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单变量图的类型与直方图绘图基础

而想要使用 Q-Q 图对某一样本数据进行正态分布的鉴别时，只需观察 Q-Q 图上的点是否近似在一条直线附近，且该条直线的斜率为标准差，截距为均值。...（normal distribution curve）、均值线（mean line）和中位数线（median line）等，或者以短竖线样式在 X 轴位置处表示数据点。...Matplotlib 绘制的添加了正态分布曲线和中位数线的直方图示例如下： 带统计信息的直方图的绘制难点在于正态分布曲线的计算和绘制。...x.min()) / bins ax.plot(x, p*N*bin_width,linewidth=1,color="r",label="Normal Distribution Curve") # 添加平均值线....5) ax.plot(x, p*N*bin_width,linewidth=1,color="r",label="Normal Distribution Curve") # 添加平均值线

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统计学小抄：常用术语和基本概念小结

对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。...其中有几个术语，如平均值、中位数和众数。 一个特定数值变量的平均值是其中所有数值的平均值。当数据包含异常值时，不建议找出平均值并将其用于任何类型的操作，因为单个异常值会严重影响平均值。...概率密度函数(PDF) 如果你知道直方图，然后你把数据进行分箱，就可以对数据进行可视化的分析。但是如果我们想对数值数据进行多类分析，那么很难使用直方图进行操作。这是就需要使用概率密度函数。...概率密度函数是仅使用KDE（内核密度估计）在直方图内绘制的线。 在上面的图中，编写3个区分分类3个类的条件该怎么做？使用直方图和PDF可以轻松的看到区别。...从上方直方图中可以看出，如果值小于2，则是setosa。如果大于2且小于4.5，那么它是versicolor。从5到7都是virginica。

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统计学小抄：常用术语和基本概念小结

对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。...其中有几个术语，如平均值、中位数和众数。 一个特定数值变量的平均值是其中所有数值的平均值。当数据包含异常值时，不建议找出平均值并将其用于任何类型的操作，因为单个异常值会严重影响平均值。...概率密度函数(PDF) 如果你知道直方图，然后你把数据进行分箱，就可以对数据进行可视化的分析。但是如果我们想对数值数据进行多类分析，那么很难使用直方图进行操作。这是就需要使用概率密度函数。...概率密度函数是仅使用KDE（内核密度估计）在直方图内绘制的线。 在上面的图中，编写编写3个区分分类的条件该怎么做？使用直方图和PDF可以轻松的看到区别。...从上方直方图中可以看出，如果值小于2，则是setosa。如果大于2且小于4.5，那么它是versicolor。从5到7都是virginica。

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区域与图像分割 —— 阈值选取

通常，我们需要将统计直方图中相邻的“竖条”合并到一起，从而实现统计直方图的光滑化；但是，这样做会牺牲对灰度值的分辨率。...距离测量本身是可以利用光学系统来实现的，在图中，两个带有圆柱形透镜的光源所产生出的两个“光片”，相交于传送带上的一条线。...使用两个光源是为了减少“鬼影”。物体具有高度，因此，在物体达到传输带上的“那条线”之前，就会阻挡照射到“那条线”上的“光片”，从而使得感光元件所生成的图像“变黑”，这种现象被称为“鬼影”。...另外一种方式是，使用该像素邻域内所有像素点的灰度值的中位数（而不是平均数），来取代该像素点的灰度值。集合的中位数是集合中的元素，它使得：集合中小于中位数的元素个数，等于集合中大于中位数的元素个数。...该图像单元所在邻域的灰度平均值受到噪声影响而产生很大的偏差的概率（即：这些概率的乘积）就更加小了。因此，和单个像素点比起来，邻域内像素点的灰度平均值或中位数受到噪声影响的可能性要小很多。

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50种常见Matplotlib科研论文绘图合集！赶紧收藏~~

np.unique():列表元素去重 当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得,分别表示"Get Current Figure"和"Get Current Axes"，这样可以方便的设置...7、边缘箱形图 （Marginal Boxplot） 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。...23、直方密度线图 （Density Curves with Histogram） 带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...通过对中位数进行不同着色，组的真实定位立即变得明显。 26、箱形图 （Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第25个第45个四分位数和异常值。...在该方法中，订单数量的平均值由白线表示。并且计算95％置信区间并围绕均值绘制。

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1行代码完成可视化：Seaborn3个常用方法示例

本文中将使用 Seaborn 的来创建以下绘图： 散点图 折线图 直方图 箱形图 但是，我们将介绍的功能不仅限于这些图，还可以用于创建其他几种图，例如 kde 图、条形图和小提琴图。...我们可以使用 hue 参数通过以不同的颜色显示来区分不同的类别。这是一个将上图中的雌性和雄性企鹅分开的示例。...bins 参数控制直方图中的 bin 数量。 这个直方图告诉我们的是，花费的总金额通常在 1000 左右。条的高度与它们所代表的范围内的值的数量成正比。...，中间的线是中值。...当所有值按升序排序时： 第一个四分位数是找到 25% 数据点的值。 中位数是中间的点。 第三个四分位数是找到 75% 数据点的值。 较高的箱线图表明这些值更加分散。

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【独家】考察数据科学家和分析师的41个统计学问题

A）平均值和正态分布 B）平均值，中位数和众数 C）众数，Alpha和极差 D）标准差，极差和平均值 E）中位数，极差和正态分布 答案：（B） 平均值，中位数和众数是分析数据集中趋势的三种统计方法。...中位数 <平均值。...34）在散点图中，回归线上面或下面的点到回归线的垂直距离称为____？...A）残差 B）预测误差 C）预测 D）A和B E）以上都不是 答案：（D） 我们从图中看到的线是从回归线到点的垂直距离， 这些距离被称为残差或预测误差。...平均值（V）>中位数（V） A）正确 B）错误 答案：（B） 因为没有提到变量V的分布类型，我们不能肯定地说V是有偏的。 38）普通最小二乘法（OLS）线性回归方程得到的回归线试图____？

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数据分析之正态分布检验及python实现

(kind = 'kde', secondary_y=True,ax = ax2) plt.grid() # 绘制直方图 # 呈现较明显的正太性 这里的直方图呈现出非常明显的正态分布特性。...# 参考直线：四分之一分位点和四分之三分位点这两点确定，看散点是否落在这条线的附近 # 绘制思路 # ① 在做好数据清洗后，对数据进行排序（次序统计量：x(1)<x(2)<.......<x(n)） # ② 排序后，计算出每个数据对应的百分位p{i}，即第i个数据x(i)为p(i)分位数，其中p(i)=(i-0.5)/n （pi有多重算法，这里以最常用方法为主） # ③ 绘制直方图..., secondary_y=True,ax = ax2) # plt.grid() # # 绘制直方图 # ax3 = fig.add_subplot(3,1,3) # 创建子图3 # ax3.plot...KS检验，理论推导 使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布 使用K-S检验一个数列是否服从正态分布、两个数列是否服从相同的分布 data = [87,77,92,68,80,78,84,77,81,80,80,77,92,86

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5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

以下为我们绘制的频率与 IQ 的直方图，我们可以直观地了解分布的集中度（方差）与中位数，也可以了解到该分布的形状近似服从于高斯分布。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。...我们可能需要清晰地可视化标准差，也可能出现中位数和平均值差值很大的情况（有很多异常值），因此需要更细致的信息。还可能出现数据分布非常不均匀的情况等等。 箱线图可以给我们以上需要的所有信息。...实线箱的底部表示第一个四分位数，顶部表示第三个四分位数，箱内的线表示第二个四分位数（中位数）。虚线表示数据的分布范围。 由于箱线图是对单个变量的可视化，其设置很简单。x_data 是变量的列表。

1.9K40

箱线图的生物学含义

在这些不规则或异常分布下，平均值是偏离大部分数据的，标准差不适用来解释这类数据分布。 如下图，箱线图的核心是一个框，长度是IQR，宽度任意。框内的线表示中位数，不一定在中心。...用四分位数绘制箱形图的是一个公认的惯例：永远不应使用箱子或线来显示平均值、标准差或标准误。中位数不一定在箱子中心，两边延伸的线也不一定是对称的。...四、箱线图的优点与不足 1.箱线图能直观展现样本的分布 从下图中可以看出箱线图的统计描述比均值和标准差更直观的展现了数据集的统计分布。 ?...直方图、散点图和箱线图比较 上图展示了三个样本量为20的正态分布数据，其中标准差都为1，AB均值为1，C均值为3。...图b是直方图和箱线图、几种类箱线图可视化的比较，条形图通常仅展示了平均值和标准差，箱线图从下往上，依次展示了数据集的五个指标：最小值，小四分位数，中位数，上四分位数和最大值。

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教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

以下为我们绘制的频率与 IQ 的直方图，我们可以直观地了解分布的集中度（方差）与中位数，也可以了解到该分布的形状近似服从于高斯分布。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。...我们可能需要清晰地可视化标准差，也可能出现中位数和平均值差值很大的情况（有很多异常值），因此需要更细致的信息。还可能出现数据分布非常不均匀的情况等等。 箱线图可以给我们以上需要的所有信息。...实线箱的底部表示第一个四分位数，顶部表示第三个四分位数，箱内的线表示第二个四分位数（中位数）。虚线表示数据的分布范围。 由于箱线图是对单个变量的可视化，其设置很简单。x_data 是变量的列表。

2.4K60

开发 | 随机机器学习算法需要试验多少次，才足以客观有效的反映模型性能？

下面的箱线图中展示了数据的散布程度，其中箱形部分是样本中段（上下四分位之间）数据（约占样本的50%），圆点代表异常值，绿线表示中位数。 由图可知，结果围绕中值分布合理。...最后生成的是数据的直方图，图中显示出了正态分布的贝尔曲线（钟形曲线），这意味着我们在进行数据分析工作时，可以使用标准的统计分析工具。 由图可知，数据以60为对称轴，左右几乎没有偏斜。...同时将1000次试验结果的均值线叠加上，以便找到两者之间的偏差关系。 图中橙色直线就是1000重复试验结果的均值线。...在上图中添加纵坐标为0.5和1的辅助线，帮助我们找到可接受的标准误差值。代码如下： 雷锋网友情提醒，图中出现的两条红色辅助线，分别代表标准误差等于0.5和1。...其中红色直线表示总体的均值（在教程开始根据给定的均值和标准差生成了总体，所以总体的均值已知），重复1000次或更多后，可以用样本均值代替总体均值。 图中误差线包裹着均值线。

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Matplotlib可视化没那么难：7种常用图表最全绘制攻略来了！

plt.figure：创建空白画布，在一幅图中可省略 figure.add_subplot：第一个参数表示行，第二个参数表示列，第三个参数表示选中的子图编号 plt.title：标题 plt.xlabel...patch_artist：是否填充箱体的颜色 meanprops：设置均值的属性 meanline：是否用线的形式表示均值 capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性 showmeans：是否显示均值...前面介绍的都是在figure对象中创建单独的图像，有时候我们需要在同一个画布中创建多个子图或者组合图，此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合图，或者通过subplot使用循环语句来创建多个子图...▲图8 组合图 通过subplot使用循环语句来创建组合图，如代码清单8所示，其可视化结果如图9所示。...代码清单8 使用循环语句绘制组合图 fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) for i in range(2): for j in

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这5小段代码轻松实现数据可视化（Python+Matplotlib）

首先导入Matplotlib库的pyplot子库，并命名为plt。使用 plt.subplots()命令创建一个新的图。...下图为不同IQ人群所占比例的直方图。从中可以清楚地看出中心期望值和中位数，看出它遵循正态分布。使用直方图（而不是散点图）可以清楚地显示出不同组数据频率之间的相对差异。...对每个列表赋予x坐标，循环遍历其中的每个子列表，设置成不同颜色，绘制出分组柱状图。 ? 堆积柱状图，适合可视化含有子分类的分类数据。下面这张图是用堆积柱状图展示的日常服务器负载情况统计。...比如要清楚地看出标准差，或者一些情况下，中位数与平均值存在很大差异，因此是存在很多异常值呢还是数据分布本身就向一端偏移呢？ 这里，箱线图就可以表示出上述的所有信息。...箱体的底部和顶部分别为第一和第三四分位数（即数据的25％和75％），箱体内的横线为第二四分位数（即中位数）。箱体上下的延伸线（即T型虚线）表示数据的上下限。 ?

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