使用python绘制依赖于x，y，z坐标的密度场_python中使用一维X、Y和Z变量的二维等高线绘制 - 腾讯云开发者社区

绘制三维参数曲线 t=-5:0.1:5;%设定参数范围 theta=0:0.02*pi:2*pi;%注意如果有两个参数的话，它们的维数必须统一 x=sqrt(1+t.^2)....*cos(theta);%注意乘方和乘法的写法 y=sqrt(1+t.^2)....*sin(theta); z=2*t;%设定参数方程 plot3(x,y,z,'-g');%绘图，最后一个选项为颜色，绿色 title('参数曲线');%添加标题效果：可以拖动图片从不同方向观察图像...绘制三维网状图像 x=-10:0.1:10; y=-10:0.1:10; [X,Y]=meshgrid(x,y);%生成网格，构造X,Y矩阵 Z=X.^2-Y.^2;%f(X,Y) mesh(X,Y,Z...);%以网格状绘制图像 title('{$f(x,y)=x^{2}+y^{2}$}','interpreter','latex'); %以latex文档的形式载入title 效果：版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献

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经典论文 | Nerf: 将场景表示为用于视图合成的神经辐射场

NeRF提出将一个静态场景表示为5D输入，即：空间中某个位置的3D坐标以及观察方向，通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度，使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片，然后和 ground...三维重建部分本质上是一个 2D 到 3D 的建模过程，利用空间中某一3D点的位置坐标 x=(x,y,z) 及观察方向 d =（θ，φ）作为一个5D坐标输入 (x,y,z,\theta,\varphi...从上述过程中可以看出：体密度只和空间位置有关，而颜色则与空间位置以及观察的视角都有关系。渲染（体绘制方法）所谓体绘制就是显示离散三维采样数据集的二维投影技术。...L， γ(x)设置 L=10，观察上式发现一个L值对应 sin 和 cos 两个维度，一个矢量 x 其实是在 x, y, z三个方向上都进行计算，因此位置编码后的位置信息γ(x) 共有1023 = 60...将 PE 后的 (x,y,z) 和 (θ,ϕ) 作为输入就可以生成更加清晰的图片。

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matlab画三维函数图像代码_excel绘制三维图形

,'markersize',18); >> axis([0 5 1 6]); >> xlabel('X'); ylabel('Y'); 例：绘制三维曲面的等高线图和梯度场。...); >> set(h, 'Color','k'); 例：用mesh，surf，surfl，surfc函数绘制二元正态分布的密度函数图。...% 绘制圆柱面 >> subplot(2,2,1); >> [x,y,z] = cylinder; >> surf(x,y,z); % 绘制哑铃面 >> subplot(2,2,2); >> t =...0:pi/10:2*pi; >> [X,Y,Z] = cylinder(2+cos(t)); >> surf(X,Y,Z); % 绘制球面，半径为10，球心 (1,1,1) >> subplot(2,2,3...); >> [x,y,z] = sphere; >> surf(10*x+1,10*y+1,10*z+1); axis equal; % 绘制椭球面 >> subplot(2,2,4); >> a=4

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CVPR 2022 | StyleSDF: 高分辨率三维一致图像和几何生成

相关的 3D 生成模型通过基于坐标的多层感知器(MLP)实现形状和外观的合成，然而这些工作往往需要 3D 或多视图数据进行监督，这些数据很难收集，并且由于它们依赖于昂贵的体积场采样，现有算法大多仅限于低分辨率的渲染输出...作者使用一个基于坐标的 MLP 模型符号距离场(SDF)和辐射场渲染低分辨率的特征映射；然后使用 StyleGAN 生成器有效地将这些特征映射转换成高分辨率图像。...假设一个非空心曲面，将 SDF 值转换成三维密度场 \sigma , \sigma(\mathbf{x})=K_\alpha(d(x))=\frac{1}{\alpha} \cdot \operatorname...本文体绘制器的架构大部分与 Pi-GAN 相同，映射网络由具有 LeakyReLU 激活的3层 MLP 组成，并将输入潜码 \mathbf{z} 映射到 \mathbf{w} 空间，然后为体绘制器的每一层产生频率调制...此外，作者还将 StyleGAN2 的映射网络从8层减少到5层，并使用体绘制器映射网络中的 \mathbf{w} 潜码代替原始的 \mathbf{z} 潜码。

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Python-matplotlib 多子图共用colorbar

引言在推出散点颜色密度图的matplotlib 绘制教程后，有小伙伴反应能否出一篇多子图共用一个colorbar的系列教程，这里也就使用自己的数据进行绘制(数据一共四列，具体为真实值和使用三个模型计算的预测值...New Roman',x=.5,y=1.05) plt.savefig(r'E:\Data_resourses\DataCharm 公众号\Python\学术图表绘制\scatter_One_Colorbar.png...高斯核密度估计颜色映射还有小伙伴想绘制如下的颜色密度散点图： ?...]) z = gaussian_kde(xy)(xy) idx = z.argsort() x, y, z = x[idx], y[idx], z[idx] fig, ax = plt.subplots...') plt.show() 如果没有以下操作： idx = z.argsort() x, y, z = x[idx], y[idx], z[idx] 所绘制的结果如下： ?

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【科研猫·绘图】优雅版·小提琴图（带R代码分享）

小板凳排排坐，飞飞老师要开课~ 上次教程中，我们从最常用的一个图形入手：箱线图。给大家讲解并绘制了箱线图，画出来的图是这样子的。 ?...解读：小提琴图是【箱线图】与【核密度图】的结合，箱线图展示了分位数的位置，核密度图则展示了任意位置的密度，通过小提琴图可以知道哪些位置的数据点聚集的较多，因其形似小提琴而得名。...绘制方法：使用ggplot2包的geom_violin()函数绘制小提琴图，为了更好地表征数据分布，再用geom_boxplot()函数叠加一个箱线图。...绘图操作：使用科研猫提供的提琴图·R代码，只要提供几个参数即可：（1）设置用来绘图的数据文件；（2）设置小提琴的颜色，可以是red、blue、green等各种颜色，当你想绘制多种颜色时，使用“random...”；（3）设置x轴的标签；（4）设置y轴的标签然后直接运行代码即可。

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Logistic 回归数学公式推导

他凭借易于实现与优异的性能，拥有着十分广泛的使用，他不仅可以进行二分类问题的解决，也可以解决多分类问题，简单起见，本文我们只讨论二分类问题。...对几率函数取对数就是 logit 函数： 2.2. logistic 函数我们将上面的例子看作在条件 X = 10 场比赛下，A队获胜概率为 90% 时得到的 A 队获胜 9 场的特征结果。...绘制 Sigmoid 函数图通过下面的 python 代码我们可以绘制出 Sigmoid 函数的函数图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as...-6, 6, 0.05) plt.plot(z, sigmoid(z)) plt.axvline(0.0, color='k') plt.axhline(y=0.0, ls='dotted...极大似然估计的目的就是利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值，从而将概率密度估计问题转化为参数估计问题。但他有一个明显的前提需要保证：训练样本的分布能代表样本的真实分布。

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plotly-express-1-入门介绍

Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库，通过这篇文章来入门这个可视化神器。这篇文章可能不仅仅是入门? ?...marginal_x="rug",marginal_y="histogram" # 在密度图的基础上，指定另外两种图形 ) ?...3D图形绘制使用的是election数据集 ?...散点3D图 fig = px.scatter_3d(election,x="Joly",y="Coderre",z="Bergeron" # 指定3个轴 ,color...line-3D图 px.line_3d(election,x="Joly",y="Coderre",z="Bergeron",color="winner",line_dash="winner") ?

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干货：12个案例教你用Python玩转数据可视化（建议收藏）

每个数据集有一些x值以及相对应的y值，我们将在一个IPython Notebook中列出这些指标。如果你绘制出这些数据集，你将发现这些图表截然不同。...'TEMP', y='RAIN', z='WIND_SPEED', f='A', size=10,cmap='Blues'): dfx = df[x].resample(f) dfy =...（6）定义另一个函数（和第（2）步中的程序同名，注释掉前一个），这个函数里我们将数据按照日或月进行分组： def plot_data(x='TEMP', y='RAIN', z='WIND_SPEED'...ts.groupby_yday', 'ts.groupby_month') interact(plot_data, x=vars, y=vars, z=vars, groupby=groupbys, size...在这个示例中我们将使用Seaborn来绘制天气数据的Z分数（标准分数），分数的标准化并不是必需的，但是如果没有它的话小提琴图会很发散。

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【说站】python Axes3D绘制3D图形

python Axes3D绘制3D图形说明 1、绘制3D坐标的函数Axes3D。创建绘图对象，用这个绘图对象创建Axes对象。 2、X轴-2到2之间，Y轴-2到2之间。...用两个坐标轴上的点在平面上画格，X和Y的平方和开根号。 3、计算sin函数赋值为Z坐标。具体函数方法可用 help(function) 查看 4、给三个坐标轴注明。..., Y = np.meshgrid(X, Y) #用两个坐标轴上的点在平面上画格 R = np.sqrt(X**2 + Y**2) #X和Y的平方和开根号 Z = np.sin...(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #给三个坐标轴注明 ax.set_xlabel('x label', color='r') ax.set_ylabel...('y label', color='g') ax.set_zlabel('z label', color='b') plt.show() 以上就是python Axes3D绘制3D图形的方法，

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Python可视化二维高斯分布

可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)本质上是以2D方式展示3D数据(第三维是概率密度)，Python中四个matplotlib函数(plt.contour()、plt.contourf...一般使用np.meshgrid()函数生成x，y数据。...x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace(0, 5, 40) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = f(X, Y) 绘制Contour数据...: plt.contour(X, Y, Z, colors='black'); 当使用Single Color绘制Contour时，虚线表示Z为负数；还可以为不同的Line指定不同的颜色。...二维高斯分布把上例中的f(x, y)替换为Guass Distribution(x,y),就可以绘制二维高斯分布的效果了。

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一文爱上可视化神器Plotly_express

] 等密度线图加上其他的图 px.density_contour(iris,x="sepal_width",y="sepal_length",color="species",...marginal_x="rug",marginal_y="histogram" # 在密度图的基础上，指定另外两种图形 ) [007S8ZIlgy1gfmi86vqnpj315e0rg429....jpg] 密度热力图density_heatmap px.density_heatmap(iris,x="sepal_width",y="sepal_length",...该列通常是基于元数据加工的结果，目的是统计元数据指标的误差值，一般会用元数据除以100的整数倍。 error_x_minus：指定列名。...该列通常是基于元数据加工的结果，目的是统计元数据指标的误差值，一般会用元数据除以100的整数倍。 error_y_minus：指定列名。

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气象编程 | Python反距离权重(IDW)插值计算及可视化绘制

前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法，并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文，详细内容如下...： Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制 R-ggplot2+sf 核密度空间插值可视化绘制接下来，我们将继续介绍空间插值的其他方法...主要涉及的知识点如下： IDW简介自定义Python代码计算空间IDW 分别使用plotnine、Basemap进行IDW插值结果可视化绘制 IDW简介反距离权重 (IDW) 插值假设：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似...「IDW插值结果绘制」 idw_scatter_inter = (ggplot() + geom_tile(IDW_grid_df,aes(x='lon',y='lat',fill...Basemap绘制上面介绍了plotnine包进行绘制的，这里我们再使用Basemap进行绘制，直接给出绘图代码： from mpl_toolkits.basemap import Basemap

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R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析|附代码数据

-rnorm(n, tb0 + tb1*x, sqrt(tphi))吉布斯采样器为了从这个后验分布中得出，我们可以使用Gibbs抽样算法。...通常还会使用间隔期（这里不做）。这个想法是，每一个平局可能依赖于以前的平局，但不能作为依赖于10日以前的平局。...然后，我们可以使用R中的sample（）函数从这些网格点中抽取，抽样概率与网格点处的密度评估成比例。 ...for(i in 1:length(p) ){ p[i]<- (-(1/(2*phi))*sum( (y - (grid[i]+b1*x))^2 )) + ( -(1/(2*t0))*(grid...在这个过程中，我们认识到Gibbs方法依赖于每个参数的条件后验分布的顺序绘制。这是一个容易识别的已知的分布。对于斜率和截距项，我们决定用网格方法来规避代数。

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12个案例教你用Python玩转数据可视化

每个数据集有一些x值以及相对应的y值，我们将在一个IPython Notebook中列出这些指标。如果你绘制出这些数据集，你将发现这些图表截然不同。...'TEMP', y='RAIN', z='WIND_SPEED', f='A', size=10,cmap='Blues'): 2 dfx = df[x].resample(f) 3 dfy...（和第（2）步中的程序同名，注释掉前一个），这个函数里我们将数据按照日或月进行分组： 1def plot_data(x='TEMP', y='RAIN', z='WIND_SPEED', 2...= ('ts.groupby_yday', 'ts.groupby_month') 2interact(plot_data, x=vars, y=vars, z=vars, groupby=groupbys...在这个示例中我们将使用Seaborn来绘制天气数据的Z分数（标准分数），分数的标准化并不是必需的，但是如果没有它的话小提琴图会很发散。

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数据科学篇| Seaborn库的使用（四）

第一时间送达Python 技术干货！ Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。...注意：对于日期需要添加g.fig.autofmt_xdate()来解决x坐标的乱码问题 ?...默认情况下，这将绘制直方图并拟合核密度估计（KDE） x = np.random.normal(size=100) sns.distplot(x) ?...拟合参数分布使用的是stats来拟合数据，distplot 本来就有拟合参数，绘制KDE图的功能 from scipy import stats x = np.random.gamma(6, size...# 核密度分布 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind="kde") ? 可视化数据集中的成对关系使用该pairplot()函数。

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Python数据分析实战（3）Python实现数据可视化

如果需要同时绘制多幅图表的话，可以给figure传递一个整数参数指定图标的序号，如果所指定序号的绘图对象已经存在的话，将不创建新的对象，而只是让它成为当前绘图对象。...x、y数组传递给plot之后，用关键字参数指定各种属性： label 给所绘制的曲线取一个名字，用于在图示（legend）中显示；在字符串前后添加$符号，就会使用内置的latex引擎绘制数学公式。...可以使用subplot函数快速绘制有多个轴的图表。...(x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap='hot') show() 显示： ?...需要注意：纵坐标轴范围、图例、数据标签，需要在各自的纵坐标里设置，即先进行主纵坐标的设置，之后是次纵坐标。如果都放在后面去设置，那么text(x,y)的y位置，就都是次纵坐标了。

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高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

然后将研究如何使用一种称为期望最大化(EM)的强大技术来估计这些模型的参数，并提供在Python中从头开始实现它。最后将演示如何使用Scikit-Learn库使用GMM执行聚类。...N (x;μₖ，σₖ)为第k个分量的单变量正态密度函数: 下面的Python函数绘制了两个单变量高斯分布的混合分布: from scipy.stats import norm def plot_mixture...Python实现下面将使用Python实现EM算法，用于从给定数据集估计两个单变量高斯分布的GMM的参数。...让我们使用前面编写的plot_mixture()函数来绘制最终分布，绘制采样数据的直方图: def plot_mixture(x, mean1, std1, mean2, std2, w1, w2):...让我们来绘制聚类的结果: def plot_clusters(X, labels): sns.scatterplot(x=X[:, 0], y=X[:, 1], hue=labels

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高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

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用可视化探索数据特征的N种姿势

散点图探索相关性散点图使用数据对象两个属性对值作为x和y坐标轴，每个数据对象都作为平面上对一个点绘制。...x=x, y=y, z=z, mode='markers', marker=dict( size=12, color=z,...=(10,8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制3d图 pnt3d=ax.scatter(x,y,z,c=z) cbar=plt.colorbar...plot_trisurf绘制3d三角形图 x = dataset['Low'] y = dataset['High'] z = dataset['Adj Close'] # 创建画布 fig =plt.figure...(figsize=(10,8)) ax = fig.gca(projection='3d') # 绘制3d三角形图 ax.plot_trisurf(x, y, z, cmap='autumn', linewidth

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matlab绘制二元函数图像z=1(1-x^2)+y^2_python画二元二次函数图像

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