Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图，今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。...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...简单的示例 先引入必要的python依赖文件。...()函数有三个参数：grid of x values, grid of y values 和 grid of z values, 其中，x和y表示在plot上的位置，z表示Contour Levels。...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。
之前我们基本都是用它来绘制二维的数据图表。而今天文章中，我们将教大家如何用不到 30 行代码绘制 Matplotlib 3D 图形。 回顾 2D 作图 用赛贝尔曲线作 2d 图。...y 轴坐标 zs 一维数组，可选项，点的 z 轴坐标 zdir 可选项，在 3D 轴上绘制 2D 数据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z..., **kwargs]) 参数详解： 参数 描述 xs 一维数组，点的 x 轴坐标 ys 一维数组，点的 y 轴坐标 zs 一维数组，可选项，点的 z 轴坐标 zdir 可选项，在 3D 轴上绘制 2D...散点图 总结 本文主要是介绍使用 Python 第三方库 Matplotlib 来绘制 3D 图形，当然除了上面演示的这几种，还有更多丰富的图形和功能等待你去挖掘。...相比于 2D 图形，3D 图形可以多展现一个维度的数据特征，在可视化时会有更加直观的效果。在实际的数据可视化过程中，我们要根据具体需求来决定用怎样的形式来展现，而多了解一些工具就可以更加游刃有余。
使用 Matplotlib 在 Python 中进行三维绘图 3D 图是可视化具有三个维度的数据（例如具有两个因变量和一个自变量的数据）的非常重要的工具。...使用 Matplotlib绘制 3 维线图 为了绘制 3 维线图，我们将使用 mpl_toolkits 库中的 mplot3d 函数。为了在 3D 中绘制直线，我们必须为直线方程初始化三个变量点。...他们获取网格值并将其绘制在三维表面上。我们将使用plot_surface()函数来绘制曲面图。...3D 等高线图 在 Python 中绘制曲面三角剖分 上图有时过于受限且不方便。... 在Python中绘制莫比乌斯带 莫比乌斯带也称为扭曲圆柱体，是一种没有边界的单面表面。
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。...到2之间 Y = np.arange(-2, 2, 0.25) #Y轴-2到2之间 print(Y) X, Y = np.meshgrid(X, Y) #用两个坐标轴上的点在平面上画格... help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow...Axes3D绘制3D图形的方法，希望对大家有所帮助。
要拟合两个高斯分布并可视化它们的密度函数，您可以使用Python中的scipy.stats模块来拟合分布，并使用matplotlib来绘制密度函数。...下面我将演示了如何拟合两个高斯分布并绘制它们的密度函数：1、问题背景用Python拟合两个重叠的高斯分布，使用分布函数比使用密度表示拟合效果更好。将拟合结果转换回密度表示时，结果看起来不合理。...")plt.show()print (params_result[0])# 绘制拟合的两个高斯分布plt.plot(Bins,Gaussians(params_result[0], Bins))plt.plot...这段代码首先生成了两个高斯分布的随机数据，然后使用curve_fit函数拟合高斯函数，最后绘制了原始数据的直方图以及拟合的两个高斯分布的密度函数。您可以根据需要调整参数和绘图样式。...在实际使用中还要根据自己实际情况做数据调整。如有任何问题可以留言讨论。
现在我可以看到变量0和1比在直方图中显示的更高斯化。变量2和3看起来也有点接近高斯分布，除了两个峰值。 方法三:Q-Q图 Q-Q图根据指定的分布绘制数据。在这种情况下，指定的分布将是“norm”。...在Python中，Q-Q plot可以使用' scipy '的' probplot '函数绘制。如下所示。...来确定是否是正态分布 在Python中，可以使用' scipy '的' shapiro '函数执行shapiro - wilk检验。如下所示。...此检验的零假设是，两个分布相同（或），两个分布之间没有差异。 在Python中，可以使用“ scipy.stats”模块的“ kstest”执行Kolmogorov-Smirnov测试，如下所示。...该检验的零假设是，分布是从正态分布中得出的。 在Python中，可以使用“ scipy.stats”模块的“ normaltest”功能执行此测试，如下所示。
写在前面 今天给大家介绍三剑客之一Matplotlib的使用。首先简单介绍用Matplotlib绘制2D和3D图表，具体的方法和属性并没有过多介绍，但是代码中都做了响应的介绍。...Matplotlib：最流行的python底层绘图库，主要做数据可视化图表，名字取材于MATLAB,模仿MATLAB构建。...4 Matplotlib绘制3D图表 Matplotlib中也能支持一些基础的3D图表，比如曲面图，散点图和柱状图,只是需要使用使用mpl_toolkits模块。...np.array(lower_samples) #用不同颜色不同形状的图标 表示平面上下的样本 #判别平面上半部分为 红色圆点下半部分为绿色三角 ax.scatter(uppers[:, 0], uppers...Matplotlib在2D图表中除了绘制点和线图表同样可以绘制柱状或饼状类型的图，我只是做了一个简单的介绍，Matplotlib也支持图像的存取和显示，并且和OpenCV一类的接口比起来，对于一般的二维矩阵的可视化要方便
在数据可视化的世界中，3D曲面图是一种强大的工具，能够将复杂的数据模式以清晰直观的方式展现出来。Python提供了多种库和工具，使得创建和定制3D曲面图变得简单而令人兴奋。...本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库绘制令人印象深刻的3D曲面图。准备工作首先，确保你的Python环境中安装了Matplotlib库。...as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D创建数据在我们绘制3D曲面图之前，我们需要创建一些数据。...3D曲面图现在，我们已经准备好绘制我们的3D曲面图了。...Surface Plot with Colorbar and Grid')ax.grid(True) # 添加网格线plt.show()总结本文介绍了如何使用Python中的Matplotlib库创建令人印象深刻的
2 坐标参考系基础 2.1 CRS 在一个二维的平面中，我们可以使用如图1所示的坐标系统，通过坐标唯一确定点的位置： 图1 现实世界中的地球作为一个球体，当我们想要用同样的方式利用坐标来唯一确定地球球面上的某个位置时...而当我们想要在纸面或电脑屏幕上绘制平面地图时，就又需要有一套将地球球面展平的方法。...2.1.1 地理坐标系 以弧度制下度数为单位的地理坐标系（Geographic Coordinate Systems）帮助我们定位物体在地球球面上的具体位置以及绘制球体地图： 图3 WGS84地理坐标系示意图...1度的真实距离为： 这就导致我们既不能直接在地理坐标系下精确度量几何对象的长度、面积，也无法直接用地理坐标系在平面上绘制出几何对象真实的形状。...3D球面展平为2D平面的一套数学计算方法，利用它可以优化形状、比例/距离以及面积的失真情况。
而当我们想要在纸面或电脑屏幕上绘制平面地图时，就又需要有一套将地球球面展平的方法，上述的这些用于在不同情况下定义对象位置信息的坐标系统，就称为坐标参考系统（Coordinate Reference System...2.1.1 地理坐标系 以弧度制下度数为单位的地理坐标系（Geographic Coordinate Systems）帮助我们定位物体在地球球面上的具体位置以及绘制球体地图： 图3 WGS84...、面积，也无法直接用地理坐标系在平面上绘制出几何对象真实的形状。...3D球面展平为2D平面的一套数学计算方法，利用它可以优化形状、比例/距离以及面积的失真情况，但实际情况中没有在整个地球表面都能“三全其美”的投影坐标系，有些投影坐标系优化形状上的失真，有些投影坐标系优化距离上的失真...(rotation=20) 图21 可以看出我们创建在重庆境内的点并没有绘制在正确的位置，接下来我们对cq进行再投影，再尝试将其与EPSG:2381下的中国绘制在一起： fig,
8.15 Matplotlib 中的三维绘图 原文：Three-Dimensional Plotting in Matplotlib 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python...在这里，我们将绘制一个三角螺旋线，并且在线条附近随机绘制一些点： ax = plt.axes(projection='3d') # 三维线条的数据 zline = np.linspace(0, 15,...三维等高线图 类似于我们在“密度和等高线图”中探索的等高线图，mplot3d包含使用相同输入创建三维浮雕图的工具。...在下面的示例中，我们将使用 60 度的俯仰角（即，在 x-y 平面上方 60 度）和 35 度的方位角（即绕 z 轴逆时针旋转 35 度）： ax.view_init(60, 35) fig 再次注意...'3d') ax.plot_trisurf(x, y, z, cmap='viridis', edgecolor='none'); 结果当然不像用网格绘制时那样干净，但这种三角剖分的灵活性
在这篇文章中，您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。 让我们开始吧。...这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得，并且下载后可以为每一个样本直接使用。 单变量图 在本节中，我们可以独立的看待每一个特征。 直方图 想要快速的得到每个特征的分布情况，那就去绘制直方图。...箱线图中和了每个特征的分布，在中值（中间值）画了一条线，并且在第25%和75%之间（中间的50％的数据）绘制了方框。...[Correlation-Matrix-Plot.png] 散点图矩阵 散点图将两个变量之间的关系显示为二维平面上的点，每条坐标轴代表一个变量特征。您可以为数据中的每对变量特征创建一个散点图。...[Scatterplot-Matrix.png] 概要 在这篇文章中，您学会了许多在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据的方法。
fig.gca(projection='3d') ax = plt.subplot(111, projection='3d') 接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface...在绘制三维图形时，至少需要指定x、y、z三个坐标轴的数据，然后再根据不同的图形类型指定额外的参数设置图形的属性。...两个方向的步长，这决定了曲面上每个面片的大小；2）color用来指定面片的颜色；3）cmap用来指定面片的颜色映射表。...xs等长的数组；3）表8-3中这里没有提到的其他参数也适用于三维散点图。...例4 根据Python绘制柱状图显示中国式过马路方式描述的问题和数据，绘制三维柱状图对数据进行展示。 ? 运行结果： ?
这种图正规绘制需要大量的单点计算，并用软件描面画成。但是实际上，我无法计算出如此多的单点来绘制一张图，毕竟在一般的计算有机工作中，单是定位过渡态就够普通鼠标侠喝一壶了，更别说选CV扫描并绘图了。...因此只能利用现用的计算数据合理规划着绘制，也就是说我只能依据目前算出的几个结构的数据，或者IRC上的点进行绘制。 经朋友启发，组织了一个简易的流程，来画这种简易的示意图。...使用Blender绘制草稿 Blender是一款开源的建模软件： Blender is a free and open-source 3D computer graphics software toolset...鼠标移到添加的平面上，会出现一根黄线，点击，垂直各切一次 6. 鼠标左键长按该列第一个按钮，选中刷选 7. 平面上切出的格子点上按住鼠标移动，选中 8....（当然，我们可以使用调整，直接捏出想要的形状，但是我们目的不是在Blender中捏出，只是利用其捏出基本形貌，后利用坐标在常用的科研作图软件中插值制作出符合审美的示意图，所以我建议使用刷选并只改变Z值，
在本教程中，你将学习Python中的白噪声时间序列。 完成本教程后，你将知道: 白噪声时间序列的定义以及为什么它很重要。 如何检查是否你的时间序列是白噪声。...这意味着所有变量具有相同的方差 (sigma^2)，并且每个值与该系列中的所有其他值具有零相关。 如果序列中的变量被高斯分布绘制，则该系列称为高斯白噪声。 为什么这么重要？...检查延迟变量之间的总体相关性。 白噪声时间序列的例子 在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并做一些检查。它有助于在实践中创建和评估白噪声时间序列。...我们将从高斯分布提取变量：平均值(mu)0.0和标准偏差(sigma)1.0。 一旦创建,为方便起见，我们可以在Pandas序列中打包这个列表。...(series) pyplot.show() 总结 在本教程中，你发现了Python中的白噪声时间序列。
之前就有小伙伴一直私信小编推荐3D可视化图表 的绘制，最近也在系统整理关于3D图表的绘制方法，在此过程中小编发现了个不错的3D可视化展示工具，即可以让你在Jupyter notebook中轻松展示3D...图表效果，今天就推荐给大家~~，主要内容如下： Python-Ipyvolume库介绍 Python-Ipyvolume库 3D图表案例 Python-Ipyvolume库介绍 Python-Ipyvolume...库可以在Jupyter Notebook中可视化3D体积和图示符(例如3d散点图)。...库绘制的3D可视化效果，如下： Scatter plot import ipyvolume as ipv import numpy as np N = 1000 x, y, z = np.random.normal...案例[2] 总结 今天小编开始了3D图表绘制的简单介绍，以后应该会陆续介绍更多优秀的3D图表绘制工具，并且也会在直播中进行展示的哈(毕竟3D可视化直播效果更好哈~)，对Python-Ipyvolume
每个峰代表我们数据集中不同的高斯分布或聚类。我们肉眼可以看到这些分布，但是使用公式如何估计这些分布呢？ 在解释这个问题之前，我们先创建一些高斯分布。...在解释之前，我们先演示一下 EM 算法在 GMM 中的应用。...其中 i 代表数据点的索引，c 代表我们正在考虑的簇的索引。 不要忘记在开始时，_ 会初始化为等值。在我们的例子中，_1 = _2 = 1/2。...这里没有绘制数据本身，而是绘制了每个样本的概率密度。...这里只是为了解释GMM的概念进行的Python实现，在实际用例中请不要直接使用，请使用scikit-learn提供的GMM，因为它比我们这个手写的要快多了，具体的对象名是 sklearn.mixture.GaussianMixture
等）在应用程序中嵌入图形。...Python 的 Anaconda 发行版，因为 Matplotlib 被预先安装在 Anaconda 中。...下面，在画布（figure）中添加了行、列跨度均不相同的绘图子区域，然后在每个绘图区上，绘制不同的图形。...## twinx() twiny()在一些应用场景中，有时需要绘制两个 x 轴或两个 y 轴，这样可以更直观地显现图像，从而获取更有效的数据。...线框图可以将数据投影到指定的三维表面上，并输出可视化程度较高的三维效果图。通过 plot_wireframe() 能够绘制 3D 线框图。
比如在下面的几张动图中，使用matplotlib中的三维显示命令，使得我们可以对于logistic回归网络的性能与相关参数有了更好的理解。...下面的动图显示了在训练网络时，不同的学习速率对于算法收敛之间的影响。...下面给出了绘制这些动态曲线的相关的python指令： ➤01 3D plot 1.基本语法 在安装matplotlib之后，自动安装有 mpl_toolkits.mplot3d。...(x, y, z, label='parametric curve') ax.legend() plt.show() ➤02 绘制Scatter 利用和上面的相同的绘制命令，将原来的plot3D修改成为...➤03 绘制3D Surface (1) Ex1 ▲ 3D surface例子 #!
一、前言 ChatGPT： Matplotlib是一个广泛使用的Python绘图库，它提供了丰富的绘图功能，包括2D和3D绘图。...在绘制3D图形方面，Matplotlib提供了一个子模块，名为mpl_toolkits.mplot3d，用于创建和展示三维图形。...一旦创建了3D坐标轴对象，我们可以使用它的方法来绘制各种3D图形，例如散点图、线图、曲面图等。常用的方法包括plot()、scatter()、plot_surface()等。...这些方法接受三维坐标作为输入，并根据提供的数据绘制相应的图形。...除了绘制基本的3D图形之外，Matplotlib还提供了许多其他功能，如设置坐标轴范围、添加标签和标题、设置颜色映射等。你可以根据具体的需求和数据特点来使用这些功能，以创建出令人满意的3D图形。
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