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关键词

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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如何比较两个或多个分布:从可视化到统计检验的方法总结

,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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    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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    【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。 正如我们所看到的正偏态分布的曲线,众数 <中位数 <平均值。 所以如果中位数是50,平均值将超过50,众数将小于50。 7)以下哪一项是下图分布的中位数的可能值? ? 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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    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。

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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。

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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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    有这5小段代码在手,轻松实现数据可视化(Python+Matplotlib)

    首先导入Matplotlib库的pyplot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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    这5小段代码轻松实现数据可视化(Python+Matplotlib)

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    【深度学习】图像数据增强部分笔记

    色相 H 的值对应的是一个角度,并且在色相环上循环。所以色相的修正可能会造成颜色的失真。 图像灰度化 分量法,三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,然后根据需要选择使用直方图均衡化 直方图均衡化将原始图像的直方图,即灰度概率分布图,进行调整,使之变化为均衡分布的样式,达到灰度级均衡的效果,可以有效增强图像的整体对比度。 直方图均衡化能够自动的计算变化函数,通过该方法自适应得产生有均衡直方图的输出图像。能够对图像过暗、过亮和细节不清晰的图像得到有效的增强。 图像形态操作 仿射与透视变换 仿射 通过平移镜像旋转等多种操作后依然能够保持平直性和平行性(直线还是直线,平行线仍然是平行线) 透视 透视变换是将图片投影到一个新的视平面,也称作投影映射.它是二维 类似深度学习中的卷积层 均值滤波 3*3 均值 高斯滤波 高斯分布的模板/滤波器 中值滤波 取相邻像素排序后的中位数 在实现降噪操作的同时,保留了原始图像的锐度,不会修改原始图像的灰度值。

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    Wellner 自适应阈值二值化算法

    图 2 图2及其直方图显示整个技术工作的很好。平滑后的直方图显示出2个潜在的峰值,通过拟合直方图曲线或简单的取两个峰值之间的平均值来计算出一个近似理想阈值并不是一件困难的事情。 这这幅图像的直方图中,较小的黑色峰值已经掩埋在噪音中,因此要可靠地在峰值之间确定哈一个最小值是不太可能的。 如果计算均值时不是从某一个方向效果应该会更好,图12显示使用另外一种方法来计算平均值的效果。该方法通过计算点n对称两侧的像素的平均值来代替某一个方向的平均值。此时f(n)的定义如下: ? 一个小小的修改可能会对大部分图像产生更好的效果,那就是保留前一行的平均效果(和当前行反方向的),然后把当前行的平均值和上一上的平均值再取平均作为新的平均值,即使用: ? 然后再一次循环通过加单的加减获得以某个像素为中心的累加值。

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    散点图及数据分布情况

    6.3 绘制密度曲线 6.4 基于分组数据绘制多组密度曲线 6.5 绘制频数分布折线图 6.6 绘制基本箱型图 6.7 向箱型图添加槽口 6.8 向箱型图中添加均值 6.9 绘制小提琴图 6.10 绘制点图 5.3 使用不同于默认设置的点形 Q:如何更改散点图中默认的数据点的点形? ,也就是四分距IQR IOR=25%分位-75%分位 箱中间的线是中位数,也就是50%分位数 须是箱边缘超过1.5IQR的点,超过这个点的数据点就是异常值,也就是outlier,并且画上点 这个图就展示了一个偏态数据集直方图 A:使用geom_boxplot(),并且设置参数notch=T 箱型图中的槽口可以用来帮助判断不同分布的中位数是否有差异。 #这是因为置信域即槽口的上边界超过了箱体,但是没有什么毛病图还是可以用的惹 6.8 向箱型图中添加均值 Q:如何向箱型图添加均值

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    干货|教你一文掌握:Matplotlib+Seaborn可视化

    0 3 点图、线图为例 #使用numpy产生数据 x=np.arange(-5,,0.1) y=x* #创建窗口、图 #方法1:先创建窗口,再创建图。 'y-name') #设置y轴名称,plt.ylabel plt.axis([-6,,-10,]) #设置横纵坐标轴范围,这个在图中被分解为下面两个函数 ,rect=[左, 下, 宽, 高],是使用的绝对布局,不和以存在窗口挤占空间 axes1.plot(x,y) #在图上画图 plt.savefig('aa.jpg',dpi=,bbox_inches 0 6 直方图 fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(nrows=,figsize=(,)) #在窗口上添加2个图 sigma = #标准差 mean = # 均值 x=mean+sigma*np.random.randn() #正态分布随机数 ax0.hist(x,bins=,normed=False,histtype='bar',facecolor='

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    Python使用GARCH,EGARCH,GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测

    原始价格和对数收益率的直观显示清楚地证明了以几乎恒定的均值使用对数收益率是合理的。 收益率序列图显示了高和低变化周期。在图中可以看到一个随机且集中在零附近的过程。 用ADF,KPSS,DFGLS,PP和ZA统计量对单位根和平稳性进行的检验均显示出显着性,表明使用 GARCH型模型来拟合收益序列是合适的。 非线性动力学 使用_Hurst_对平稳性的研究 。 橙色线表示在不同时间区间的预测。 基于模拟的预测 这里使用基于仿真的方法从EGARCH 模拟中获得预测波动率的置信区间 。 预测点是通过对模拟求平均值来计算的,分别使用模拟分布的2.5%和97.5%的分位数来计算95%的置信区间。 由于每个模拟中包含的路径,平均值趋向于“ mu”使用的平均收益。下面的直方图显示了价格分布的两个分位数,以了解高收益率或低收益率的可能性。

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    精品教学案例 | 利用Matplotlib和Seaborn对苹果股票价格进行可视化分析

    同时,可以利用grid()函数绘制网格线;默认为False,利用legend()函数设置图例,使用其loc参数设置图例的位置等。另外,Matplotlib允许多条折线绘制在一张图中。 2.4 直方图 直方图又称质量分布图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 我们使用2015年股票成交量的数据绘制直方图。 2.5 箱线图 箱线图又称为盒须图、盒式图或箱式图,是一种用于显示一组数据分散情况资料的统计图,它能显示出一组数据的最大非异常值、最小非异常值、中位数、及上下四分位数。 for Volume') fig.suptitle('Close Price and Volume', fontsize=16) plt.grid(True) 此图为共享y轴的例子,共享表示的就是x轴使用同一刻度线 使用面向对象API的方法,绘制两个子图,分别表示2015年开盘价格和收盘价格的直方图

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    图像特征点|SIFT特征点位置与方向

    3.1.1、梯度直方图 在完成关键点的梯度计算后,使用直方图统计领域内像素的梯度和方向。梯度直方图将0~360度的方向范围分为36个柱(bins),其中每柱10度。 如图5.1所示,直方图的峰值方向代表了关键点的主方向,(为简化,图中只画了八个方向的直方图)。 ? 3.2、特征点主方向的确定 方向直方图的峰值则代表了该特征点处邻域梯度的方向,以直方图中最大值作为该关键点的主方向。为了增强匹配的鲁棒性,只保留峰值大于主方向峰值80%的方向作为该关键点的辅方向。 其中i∈[0,35],h 和H 分别表示平滑前和平滑后的直方图。 假设我们在第i个小柱子要找一个精确的方向,那么由上面分析知道: 设插值抛物线方程为h(t)=at^2+bt+c,其中a、b、c为抛物线的系数,t为自变量,t∈[-1,1],此抛物线求导并令它等于0。

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    52个数据可视化图表鉴赏

    6.箱线图 (不同专业录取分数线箱线图) 在描述性统计中,箱线图是通过四分位数以图形方式描述数据的一种方便方法。方框图从方框(晶须)垂直延伸的线,表示上四分位数和下四分位数之外的可变性。 15.组合图表 组合图表是在同一图纸中使用多个标记类型的视图。例如,可以将利润总额显示为横条,横条上有一条线显示销售总额。还可以使用组合图表在同一视图中显示多个详细级别。 控制图总是有一条中心线表示平均值,一条上线表示控制上限,一条下线表示控制下限。这些线是根据历史数据确定的。 18.南丁格尔玫瑰图 Coxcomb图,有时被称为极区图或玫瑰图,是条形图和饼图的组合。 图上的每个圆表示一个刻度上的值,而径向分隔符(从中心跨越的线)用于每个类别或间隔(如果是直方图)。通常,刻度上的较低值从中心开始,随着每个圆的增大而增大。 然后是节点,这些节点通过称为分支的线连接在一起,表示成员之间的关系和连接。最后,叶节点(或结束节点)是没有节点或节点的成员。 50.树状图 使用树状图以嵌套矩形显示数据。

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    有赞零售小票打印图片二值化方案

    从上面的流程图中可以看出,获取灰度图和计算阈值 T 是二值化的核心步骤。 因此实现该算法应有的步骤: 获取原图像的灰度图 灰度直方统计 平滑直方图 求双峰平均值作为阈值 T 其中第三步平滑直方图的过程是一个迭代过程,具体流程图: ? 次,考虑到过多次循环可能会存在性能问题 return NULL; // 似乎直方图无法平滑为双峰的,返回错误代码 6.对比不同指纹时,遍历数组,对每一个 64 为整数进行对比不同位数,最终结果为,每一个 64 位整数的不同位数总和。 最优算法为双峰均值算法例子: ? 实际实验中,发现真是中选择双峰均值的概率比较低,也就是绝大多数的 logo 都是在 OTSU 和平均灰度两个算法之间选择的。

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