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使用OpenCV实现哈哈镜效果

定义3D表面（镜面），并使用合适的投影矩阵值将其投影到虚拟相机中。 使用3D曲面的投影点的图像坐标来应用基于网格的变形以获得有趣的镜子的所需效果。 下图可能会帮助我们更好地理解步骤。 ?...图1：创建数字滑稽镜像所涉及的步骤。创建一个3D表面，即镜子（左），在虚拟相机中捕获平面以获取相应的2D点，使用获得的2D点将基于网格的变形应用于图像，从而产生类似于滑稽镜子的效果。...现在可以将投影的2D点用于基于网格的重新映射。这是创建哈哈镜镜面效果的最后一步。 图像重映射 重映射基本上是通过将输入图像的每个像素从其原始位置移动到由重映射功能定义的新位置来生成新图像。...我们基于最接近的整数值将(x,y)处的像素强度扩展到相邻像素。这会在重新映射或生成的图像中创建孔，这些像素的强度未知且设置为0。如何避免这些孔？ 我们使用反翘曲。...现在，让我们来看一下从投影的2D点提取地图并应用remap函数（基于网格的变形）以生成有趣的镜像效果的代码。

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怎么样描述你的数据——用python做描述性分析

本文将细致讲解如何使用python进行描述性分析的定量分析部分: 均值 中位数 方差 标准差 偏度 百分位数 相关性 至于可视化的部分可以参考我之前讲解pyecharts的文章，当然后面还会介绍echarts...它擅长处理带有Series对象的带标签的一维（1D）数据和带有对象的二维（2D）数据DataFrame。 Matplotlib是用于数据可视化的第三方库。...接着，我们使用numpy和pandas来创建两个一维numpy arrays和pandas series ?...通常，负偏度值表示左侧有一个占主导地位的尾巴，可以在第一个集合中看到。正偏度值对应于右侧较长或的尾巴，可以在第二组中看到。...该值可以是0到1之间的数字或数字序列。

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使用Matplotlib对数据进行高级可视化(基本图，3D图和小部件)

在这里Pandas Dataframe已被用于执行基本数据操作。在读取和处理输入数据集之后，使用plt.plot（）绘制x轴上的Year和在y轴上构建的属性数的折线图。...数据表中的每一行都由一个标记表示，该标记的位置取决于在X，Y和Z轴上设置的列中的值。...该变量可以放置在Z轴上，而其他两个变量的变化可以在X轴和Y轴上观察到Z轴。例如使用时间序列数据（例如行星运动），则可以将时间放在Z轴上，并且可以从可视化中观察其他两个变量的变化。...轮廓图可用于表示2D格式的3D表面。给定Z轴的值，绘制线以连接发生特定z值的（x，y）坐标。轮廓图通常用于连续变量而不是分类数据。...它们显示指定的因变量（Y）和两个独立变量（X和Z）之间的函数关系，而不是显示各个数据点。上述图的实际应用是可视化梯度下降算法如何汇合。

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Python基础学习之Python主要的

Numpy库是专门为应用于严格的数据处理开发的，它提供了一个非常强大的N维数组对象array和实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数，可以存储和处理大型的矩阵，Scipy，matplotlib,pandas...3.Matplotlib库：是python的一个2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...+1    #设置因变量y z=np.cos(x**2)+1       #设置另一因变量z plt.figure(figsize=(8,4))     #设置图像大小 plt.plot(x,y,label...="sinx+1",color='red',linewidth=2)    #作图（x,y）,设置标签格式 plt.plot(x,z,label="cosx^2+1")  #作图（x,z） plt.xlabel...（1）Pandas的数据结构series：  Series 由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之有关的数据标签（即索引）组成。它的字符串的表现形式为：索引左边  值右边  例1.

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿三）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（9）3D等高线投影图（3D Contour Projection Plot）

as plt # 准备数据 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z =...) # 生成等高线投影图 ax.contour(X, Y, Z, cmap='viridis') # 添加标签和标题 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel...('Z') ax.set_title('3D Contour Projection Plot') # 显示图像 plt.show() 使用linspace函数，在x和y轴上生成了100个均匀分布的点。...通过使用meshgrid函数，创建一个网格以覆盖整个x和y的范围。 通过应用一个函数（这里是sin）来计算z轴的值，得到了一个与x和y对应的z值的网格。...生成等高线投影图：使用contour函数，传入x、y、z值的网格以及所选的颜色映射（这里是'viridis'）

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python数据分析工具之 matplotlib详解

matplotlib基础 # 安装 pip install matplotlib 两种绘图风格： MATLAB风格： 基本函数是 plot，分别取 x，y 的值，然后取到坐标（x，y）后，对不同的连续点进行连线...+ y * x) * np.cos(x) x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace(0, 5, 40) # 得到网格点矩阵 x, y =np.meshgrid...(x, y) # 计算z轴的值 z = f(x, y) # 绘制图形 plt.contour(x, y, z, colors='green') # plt.contour(x, y, z, 50,...(x, y, z, 'red') ax.scatter3D(x, y, z, 'blue') plt.show() 三维等高线 import numpy as np import matplotlib.pyplot...俯仰角度：x-y 平面的旋转角度 方位角度：沿着 z 轴顺时针旋转角度 pandas绘图 上篇文章讲述了 pandas 的基本用法，pandas 是数据分析中最重要的工具之一，这里补充一下 pandas

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这40个Python可视化图表案例，强烈建议收藏！

二维密度图 二维密度图或二维直方图，可视化两个定量变量的组合分布。 它们总是在X轴上表示一个变量，另一个在Y轴上，就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数，并用颜色渐变表示。...形状变化：六边形a hexbin chart，正方形a 2d histogram，核密度2d density plots或contour plots。...=plt.cm.BuGn_r) # 2D 直方图 axes[2].set_title('2D Histogram') axes[2].hist2d(x, y, bins=nbins, cmap=plt.cm.BuGn_r...雷达图 雷达图，可以可视化多个定量变量的一个或多个系列的值。 每个变量都有自己的轴，所有轴都连接在图形的中心。...目前还不知道如何通过Python来构建弧线图，不过可以使用R或者D3.js。 下面就来看一个通过js生成的弧线图。 39. 环形布局关系图 可视化目标之间的关系，可以减少复杂网络下观察混乱。

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python绘图与数据可视化(二)

Matplotlib图形组成 Matplotlib生成的图形主要由以下几个部分构成： Figure：指整个图形，可以把它理解成一张画布，它包括了所有的元素，比如标题、轴线等； Axes：绘制 2D 图像的实际区域...在这个过程中，pyplot 负责生成图形对象，并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象（即绘图区域）。...参数，它也是一个序列，它包含了所有线型的实例； **axes.plot()**这是 axes 类的基本方法，它将一个数组的值与另一个数组的值绘制成线或标记，plot() 方法具有可选格式的字符串参数，...当对 3D 图像进行设置的时，会增加一个 z 轴，此时使用 set_zlim() 可以对 z 轴进行设置。...-”负号的乱码问题 Matplotlib双轴图 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。

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十四）：Matplotlib详解：1、2d绘图（下）：箱线图、热力图、面积图、等高线图、极坐标图

Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # 绘制等高线图 plt.contour(X, Y, Z) # 添加标题和标签 plt.title("等高线图示例") plt.xlabel...("X轴") plt.ylabel("Y轴") # 显示图形 plt.show() 创建了一个二维数组作为数据：通过使用np.linspace函数生成一系列均匀分布的数值，然后使用np.meshgrid...通过对坐标点进行某种运算，生成了对应的二维数据。 使用plt.contour(X, Y, Z)绘制等高线图，其中X和Y表示坐标点的网格，Z表示对应位置的数据值。 10....np.linspace函数生成一系列均匀分布的角度值，并使用某种函数关系生成对应的半径值。...使用plt.polar(theta, r)绘制极坐标图，其中theta表示角度值，r表示对应角度的半径值。

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十五）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（1）：线框图（Wireframe Plot）

= np.linspace(-5, 5, 50) # x轴坐标 y = np.linspace(-5, 5, 50) # y轴坐标 X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin...(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # z轴坐标，这里使用sin函数生成一个曲面 # 创建一个三维坐标系 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111..., projection='3d') # 绘制线框图 ax.plot_wireframe(X, Y, Z) # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y...') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() 生成了x轴和y轴的坐标点 使用np.meshgrid函数生成网格点坐标，再根据坐标计算出对应的z轴坐标。...创建了一个三维坐标系，并使用ax.plot_wireframe函数绘制线框图，该函数接受三个参数：X、Y和Z，分别表示网格点的x、y、z坐标。

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

b x = Z\y x = linalg.lstsq(Z, y) 执行形如 (\mathbf{Zx}=\mathbf{y}) 的线性回归 decimate(x, q) signal.resample(...在网格上评估函数的最佳方法 [x,y]=meshgrid([1,2,4],[2,4,5]) np.meshgrid([1,2,4],[2,4,5]) 两个二维数组：一个是 x 值，另一个是 y 值 np.ix...= a[I, :] 将数组a按第一列排序，并保存为数组b x = Z\y x = linalg.lstsq(Z, y) 执行形式为(\mathbf{Zx}=\mathbf{y})的线性回归 decimate...seed = 42 生成一个随机的 3x4 数组 | linspace(1,3,4) np.linspace(1,3,4) 在 1 到 3 之间生成 4 个等差样本，包括边界值 [x,y]=meshgrid...如果你知道参数是布尔值，你可以使用 NumPy 的按位运算符，但是在使用括号时要小心，就像这样：z = (x > 1) & (x < 2)。

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【Python】教你彻底了解Python中的数据科学与机器学习

二、常用的数据科学库 Python提供了丰富的数据科学库，其中最常用的是Pandas、NumPy和Scikit-learn。 1....1.1 删除缺失值 以下是删除缺失值的示例： # 创建带有缺失值的DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],...df.dropna(inplace=True) print(df) 1.2 填充缺失值 以下是填充缺失值的示例： # 创建带有缺失值的DataFrame data = { 'Name': ['...1.1 使用网格搜索进行超参数调优 以下示例展示了如何使用网格搜索进行超参数调优： from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 创建数据 X...房价预测 以下示例展示了如何使用Scikit-learn构建和评估一个简单的房价预测模型： 1.1 导入数据 import pandas as pd # 导入数据 data = pd.read_csv

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数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

如果要使用不同的值进行删除或填充，调用plot之前可以使用DataFrame.dropna（）或DataFrame.fillna()。...网格越大，箱子越小。 df.plot.hexbin(x="a", y="b", gridsize=10) 默认情况下，计算每个（x，y）点周围计数的直方图。...C指定每个（x，y）点的值，reduce_C_function是一个参数的函数，它将bin中的所有值聚合为一个数字（例如mean、max、sum、std）。...在本例中，位置由a列和b列给出，而值由z列给出。这些箱子通过NumPy的max函数进行聚合。...带有DataFrame的饼图需要通过y参数或subplots=True指定目标列。当指定y时，将绘制所选列的饼图。如果指定subplots=True，则每个列的饼图都将绘制为subplots。

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十七）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（3）3D条形图（3D Bar Plot）

这使得您可以方便地将生成的图表保存为文件，或嵌入到文档、报告和演示文稿中。 无论是进行科学研究、数据分析、报告撰写还是可视化展示，Matplotlib都是一个强大而灵活的工具。...x = np.arange(3) # x轴位置 y = np.arange(3) # y轴位置 x_mesh, y_mesh = np.meshgrid(x, y) # 创建网格 z = np.array...() x和y数组分别表示条形的x和y轴位置。...通过使用np.meshgrid函数创建了一个二维网格，将x和y数组扩展为与z数组相同的维度。 创建了一个3D图形对象，并将其添加到子图中。 使用ax.bar3d函数绘制了3D条形图。...x_mesh.flatten()、y_mesh.flatten()和np.zeros_like(z).flatten()参数分别表示条形的x、y和z轴位置。 0.5和0.5参数表示条形的宽度和深度。

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图解NumPy：常用函数的内在机制

NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。...除了在二维或三维网格上初始化函数，网格也可用于索引数组： 使用 meshgrid 索引数组，也适用于稀疏网格。...三维及更高维 当你通过调整一维向量的形状或转换嵌套的 Python 列表来创建 3D 数组时，索引的含义是 (z,y,x)。...当操作 RGB 图像时，通常会使用 (y,x,z) 顺序：首先是两个像素坐标，最后一个是颜色坐标（Matplotlib 中是 RGB，OpenCV 中是 BGR）： 展示 (y,x,z) 顺序的示意图...它们硬编码了 (y,x,z) 的索引顺序，即 RGB 图像的顺序： NumPy 使用 (y,x,z) 顺序的示意图，堆叠 RGB 图像（这里仅有两种颜色） 如果你的数据布局不同，使用 concatenate

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NumPy 1.26 中文官方指南（二）

数组是一组值的网格，它包含关于原始数据、如何定位元素以及如何解释元素的信息。它有一组可以用各种方式进行索引的元素。这些元素都是相同类型的，称为数组的 dtype。...如果对 NumPy 不熟悉，可以从数组的值中创建一个 Pandas 数据框，然后使用 Pandas 将数据框写入 CSV 文件。...= np.arange(-5, 5, 0.15) >>> X, Y = np.meshgrid(X, Y) >>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2) >>> Z = np.sin(R)...数组是一组值的网格，它包含有关原始数据的信息，如何定位元素以及如何解释元素。 它有一组可以以各种方式进行索引的元素。 这些元素都是相同类型的，称为数组的dtype。...= np.arange(-5, 5, 0.15) >>> X, Y = np.meshgrid(X, Y) >>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2) >>> Z = np.sin(R)

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matplotlib入门

它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。...Seaborn是Matplotlib的重要补充，可以自主设置在Matplotlib中被默认的各种参数，而且它能高度兼容NumPy与Pandas数据结构以及Scipy与statsmodels等统计模式。...作直方图所要用的数据，必须是一维数组；多维数组可以先进行扁平化再作图；必选参数； bins: 直方图的柱数，即要分的组数，默认为10； range：元组(tuple)或None；剔除较大和较小的离群值...如果为true，则返回的元组的第一个参数n将为频率而非默认的频数； weights：与x形状相同的权重数组；将x中的每个元素乘以对应权重值再计数；如果normed或density取值为True，则会对权重进行归一化处理...这个参数可用于绘制已合并的数据的直方图； cumulative：布尔值；如果为True，则计算累计频数；如果normed或density取值为True，则计算累计频率； bottom：数组，标量值或

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