文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Matlab由三维散点绘制三维曲面（含等高线，剖面图）「建议收藏」

绘图描述：由若干个给定的三维散点（x,y,z）绘制一个三维的曲面，具体的效果如图： 伪彩图： 等高线： 三维曲面（深色）： 三维曲面（浅色）+等高线： 剖面图： Matlab 程序如下...: 其中A就是我们散点的数据矩阵 A=[ 173.699 116.986 -409.863 130.39 108.312 -388.571 187.826 112.642 -400.268 124.039...max(y)),'v4');%插值 pcolor(X,Y,Z);shading interp%伪彩色图 figure,contourf(X,Y,Z) %等高线图 figure,surf(X,Y,Z);%三维曲面...figure,meshc(X,Y,Z)%剖面图 view(0,0); figure,meshc(X,Y,Z);%s三维曲面（浅色）+等高线 hidden off; 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

1.7K20

原创 | 平面内有N个点，如何快速求出距离最近的点对？

题意 我们先来看下题意吧，题意很简单，在一个平面当中分布着n个点。现在我们知道这n个点的坐标，要求找出这n个点当中距离最近的两个点的间距。 ?...如果存在更快的算法，那么势必我们不能求出所有点对之间的距离，但如果我们连所有的距离都没有枚举过，如何可以判断我们找到的一定是对的呢？...这也是本题的难点所在。 要分析清楚这个问题不是非常容易，需要深入的思考，首先我们通过递归调用可以获得左边部分SL的最短距离D1以及右边部分SR的最短距离D2。...在上图当中，一共有6个点，这6个点两两之间的最短距离是D，这是最极端的情况。无论我们如何往其中加入点，都一定会产生两个点之间的距离小于D。这是我们很直观的感受，有没有办法证明呢？...我们可以利用二分法找到纵坐标大于 y - d的最小的点，然后依次枚举之后的6个点即可。 代码实现 在我们实现算法之前，我们需要先生成测试数据，否则如何验证我们的算法是否有问题呢？

3.4K10
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

matlab画点图如何设置点的大小颜色_matlab如何根据点绘制曲线图

点划线 ....Matlab中，plot绘图的曲线线宽、标记点大小、标记点边框颜色和填充颜色的设置 1、LineWidth：用于设置线宽，其后的ProperValue选项为数值，如0.5,1,2.5等，单位为points​...； 2、MarkerEdgeColor：用于设置标记点的边框线条颜色，其后的ProperValue选项为颜色字符，如‘g’，’b’，’k’等​； 3、MarkerFaceColor：用于设置标记点的内部区域填充颜色...，其后的ProperValue选项为 颜色字符，如‘g’，’b’，’k’等​​； 4、Markersize：用于设置标记点的大小，其后的ProperValue选项为数值，单位为points。​...为了让大家方便理解，直接给例子：将自己的数据写成3列10行命名为PP，然后复制下面代码进去，就知道A如何设置这4个参数了。

8.1K20

Python三维绘图--Matplotl

Python三维绘图 在遇到三维数据时，三维图像能给我们对数据带来更加深入地理解。python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。...1.创建三维坐标轴对象Axes3D 创建Axes3D主要有两种方式，一种是利用关键字projection='3d'l来实现，另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现...() ax2 = Axes3D(fig) 2.三维曲线和散点 随后在定义的坐标轴上画图： import numpy as np z = np.linspace(0,13,1000) x = 5*np.sin...5.随机散点图 可以利用scatter()生成各种不同大小，颜色的散点图，其参数如下： #函数定义 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, #散点的大小...ax4.scatter(X,Y,Z,alpha=0.3,c=np.random.random(400),s=np.random.randint(10,20, size=(20, 40))) #生成散点

2.6K40

数据科学 IPython 笔记本 8.15 Matplotlib 中的三维绘图

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,...1000) xline = np.sin(zline) yline = np.cos(zline) ax.plot3D(xline, yline, zline, 'gray') # 三维散点的数据...+ 0.1 * np.random.randn(100) ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens'); 请注意，默认情况下，散点会调整其透明度...在这些情况下，基于三角剖分的图形可能非常有用。如果我们不从笛卡尔坐标或极坐标网格中均匀抽取，而是随机抽取一组的话，会如何呢？...我们将定义r，每个点距离中心的距离，并使用它来查找嵌入的(x, y, z)坐标： # x-y 平面中的半径 r = 1 + w * np.cos(phi) x = np.ravel(r * np.cos

1.7K30

【机器学习】第三部分叁：支持向量机（SVM）

如图中的A，B两个样本点，B点被预测为正类的确信度要大于A点，所以SVM的目标是寻找一个超平面，使得离超平面较近的异类点之间能有更大的间隔，即不必考虑所有样本点，只需让求得的超平面使得离它近的点间隔最大...如果在原始维度中无法做线性划分，那么就通过升维变换，在更高维度空间寻求线性分割超平面. 从低纬度空间到高纬度空间的变换通过核函数进行。...在二维空间中就是一条直线，在三维空间中就是一个平面，以此类推，如果不考虑空间维数，这样的线性函数统称为超平面。...[](https://image.discover304.top/ai/svm_6.png) 二维空间升至三维空间实现线性可分 那么如何实现升维？这就需要用到核函数。...、公平性、安全性、简单性 （4）可以通过核函数将线性不可分转换为线性可分问题，核函数包括：线性核函数、多项式核函数、径向基核函数 （5）支持向量机适合少量样本的分类 网格搜索 获取一个最优超参数的方式可以绘制验证曲线

1.5K10

matlab绘制二维、三维云图

这个函数可以根据给定的数据点在二维平面上绘制散点图，并可以使用不同的颜色和大小来表示每个数据点的属性。...下面是一个简单的例子，展示如何使用scatter3函数绘制三维云图： % 创建示例数据 x = randn(1000, 1); % x坐标 y = randn(1000, 1); % y坐标 z =...方案2 二维云图：要使用surf函数绘制二维云图，您需要创建一个二维的网格，并为每个网格点指定一个高度值。然后，可以使用surf函数将网格和高度值绘制为一个平面。...然后，我们使用peaks函数根据网格点的坐标计算了对应的高度值。最后，使用surf函数将网格和高度值绘制为一个平面。...平面图方案，通过选择surf+view来实现 % 创建示例数据 [X, Y] = meshgrid(-2:0.1:2, -2:0.1:2); % 创建一个二维网格 V = sin(X) + cos(Y

1.2K10

​Auto CAD2016安装教程+中文安装包（永久使用）

id=rfyguhiRDTFYGUHJ编辑搜图请点击输入图片描述（最多18字）​Autocad 软件的特点Autocad 软件可以快速准确地绘制建筑平面图、立面图、剖面图等，且可以进行多种图形编辑操作，...同时Autocad 软件的界面简洁、操作简单，满足建筑施工中快速操作需要。Autocad 软件的功能Autocad 软件的功能较为全面，包括二维绘图、三维绘图、模型分析、工程标准图标绘制等等。...其中二维绘图功能是主要的功能之一，可用来绘制建筑平面图、立面图、剖面图、施工图等，使建筑师和设计师能够在Autocad 上完成复杂的绘图繁琐操作。...例如，在建筑平面图的绘制中，Autocad 建筑施工指南详细讲解了如何进行零散材料的处理，如何摆放家具等细节操作，使得建筑平面图与实际施工有高度的契合度。...Autocad 建筑施工指南的总结通过本文的阐述，我们了解了Autocad 建筑施工指南对于建筑施工的重要性。

1.1K30

【机器学习基础】一文详尽之支持向量机（SVM）算法！

我们知道一维平面是点，二维平面是线，三维平面是面。...对的，那么注意，今天的第一个概念：超平面是平面的一般化： 在一维的平面中，它是点 在二维的平面中，它是线 在三维的平面中，它是面 在更高的维度中，我们称之为超平面 注意：后面的直线、平面都直接叫超平面了...如何确保两超平面之间没有数据点？我们的目的是通过两个平行超平面对数据进行分类，那我们可以这样定义两个超平面。...确定间隔 如何求两个平行超平面的间隔呢？我们可以先做这样一个假设： 是满足约束 的超平面 是满足约束的超平面 是上的一点 则到平面的垂直距离就是我们要的间隔。 ?...样本点并不是线性可分的，这种问题应该怎么处理呢？解决这个问题之前，先看一下这个小短视频： 视频中是将平面中的样本点映射到三维空间中，使用一个平面将样本线性可分。

10.1K107

一文详尽之支持向量机算法！

我们知道一维平面是点，二维平面是线，三维平面是面。...对的，那么注意，今天的第一个概念：超平面是平面的一般化： 在一维的平面中，它是点 在二维的平面中，它是线 在三维的平面中，它是面 在更高的维度中，我们称之为超平面 注意：后面的直线、平面都直接叫超平面了...如何确保两超平面之间没有数据点？我们的目的是通过两个平行超平面对数据进行分类，那我们可以这样定义两个超平面。...确定间隔 如何求两个平行超平面的间隔呢？我们可以先做这样一个假设： 是满足约束 的超平面 是满足约束的超平面 是上的一点 则到平面的垂直距离就是我们要的间隔。 ?...样本点并不是线性可分的，这种问题应该怎么处理呢？解决这个问题之前，先看一下这个小短视频： 视频中是将平面中的样本点映射到三维空间中，使用一个平面将样本线性可分。

81330

GES: 通用指数高斯用于高效渲染

在这方面，三维高斯散点（GS）是对神经辐射场的最新替代方案，用于学习和渲染三维对象和场景。GS将场景表示为大量小的、有色的高斯模型。...我们提出了通用指数散点（GES），这是一种新的三维表示方法，利用GEF开发了一种逼真、实时且内存高效的新视角合成的散点基方法。...方法 图3 在确认了通用指数函数（GEF）相对于高斯函数的优势之后，我们现在将演示如何将GEF扩展到通用指数散点（GES）框架中，提供一个高斯散点的即插即用替代品。...接下来我们将讨论修改函数 \phi 的选择以及它如何适应高斯散点的光栅化框架。 近似光栅化 主要问题是如何在光栅化框架中表示GES。实际上，高斯散点的光栅化仅依赖于每个组件的方差散点。...这是一种允许使用广义指数光栅化而不采用 \beta 指数的技巧。同样，高斯散点并不学习刚性高斯，它学习的是就好像在图像平面上放置了高斯的点云的属性。我们的GES和高斯都以同样的散点精神代表三维。

13210

机器学习算法（三）之支持向量机算法理论

支持向量机的算法思想就是找到这条分类的直线平面，如果在三维空间或者多维空间就是分类平面。...在下面说几个支持向量机的名词吗，相对来说陌生一点 （1）支持向量机中的分离超平面:把样本进行分开的平面，就是我们所要的最终结果。 （2）支持向量机中的支持超平面：就是在支持向量机中的两个极限平面。...一般会与几个样本进行相交，支持超平面相交的样本就是支持向量。...相对来说，第二种更符合实际中的需要，但是单单用直线怎么能完全分类，万一样本的相关系数为0，就是一团散点那种，所以除了线性分类后，又有核分类函数进行SVM，一般采用高斯核函数，poly函数等。...例如上图这种，显然不能用线性的办法去找超平面，因此需要使用核函数进行曲线的超平面寻找，相对来说公式的推导涉及解析结合，计算量很大。不过最终的模型分类效果很不错。

21020

机器学习三人行(系列十)----机器学习降压神器(附代码)

将维度数量减少到两个（或三个）使得可以在图表上绘制高维训练集，并且通常通过视觉上检测诸如集群的图案来获得一些重要的见解。 我们习惯于三维生活，当我们试图想象一个高维空间时，我们的直觉失败了。...这更难区分：如果你在一个单位平方中随机抽取两个点，这两个点之间的距离平均约为0.52。如果在单位三维立方体中选取两个随机点，则平均距离将大致为0.66。但是在一个100万维的超立方体中随机抽取两点呢？...这非常违反直觉：当两个点位于相同的单位超立方体内时，两点如何分离？这个事实意味着高维数据集有可能非常稀疏：大多数训练实例可能彼此远离。...PCA(主成分分析 主成分分析（PCA）是目前最流行的降维算法。主要是通过识别与数据最接近的超平面，然后将数据投影到其上。...为了将训练集投影到超平面上，可以简单地通过矩阵Wd计算训练集矩阵X的点积，该矩阵定义为包含前d个主分量的矩阵（即，由VT的前d列组成的矩阵 ），如下公式所示。 ?

1.1K90

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第08章 降维

更一般地，一个d维流形是类似于d维超平面的n维空间（其中d < n）的一部分。在我们瑞士卷这个例子中，d = 2，n = 3：它有些像 2D 平面，但是它实际上是在第三维中卷曲。...首先它找到接近数据集分布的超平面，然后将所有的数据都投影到这个超平面上。 保留（最大）方差 在将训练集投影到较低维超平面之前，您首先需要选择正确的超平面。...投影到d维空间 一旦确定了所有的主成分，你就可以通过将数据集投影到由前d个主成分构成的超平面上，从而将数据集的维数降至d维。选择这个超平面可以确保投影将保留尽可能多的方差。...为了将训练集投影到超平面上，可以简单地通过计算训练集矩阵X和Wd的点积，Wd定义为包含前d个主成分的矩阵（即由V^T的前d列组成的矩阵），如公式 8-2 所示。...接下来评估测试集上的分类器：它与以前的分类器比较起来如何？ 使用 t-SNE 将 MNIST 数据集缩减到二维，并使用 Matplotlib 绘制结果图。

84110

可视化理解四元数，愿你不再掉头发

数学上，我们可以按部就班地进行演算，可是直觉上一直不知道它究竟如何运作的。今天我就带领大家通过观察四元数，更准确地说是观察四维单位超球面在三维的投影，来对它有个更深入的了解。...单位圆在一维空间的投影 为了更好地理解四维单位超球面在三维空间的投影， 我们先来看一看二维单位圆是怎么投影到一维空间的。 ? 在复数平面内，对于每一个在单位圆上的点，画一条线将 -1 点与这个点相连。...就这样，二维空间中单位圆的纯旋转由一个维度表示清楚。 单位球面在二维空间的投影 现在想象我们如何将三维空间的纯旋转解释给二维的生物。...如同一维中的 i， j 点，二维中的单位圆，当四维超球面投影到三维空间时，与三维空间交于一个位置不变的三维单位球面，而这个球面对应纯四元数，也就是实数部分为零。...正如同三维中的圆投影到二维平面中是一条线一样，四维中的球（不是超球）投影在三维是一个平面，事实上，三维投影中的平面都是四维超球中过 -1 的球面在三维的投影。 ?

4.5K30

Android开发笔记（一百五十五）利用GL10描绘点、线、面

上一篇文章介绍了GL10的常用方法，包括如何设置颜色、如何指定坐标系、如何调整镜头参数、如何挪动观测方位等等，不过这些方法只是绘图前的准备工作，真正描绘点、线、面的制图工作并未涉及...，那么本文就来谈谈如何利用GL10进行实际的三维绘图操作。...和glDrawArrays，其中前者指定了三维物体的顶点坐标集合，后者才在顶点坐标集合之间绘制点、线、面。...三维空间有x、y、z三个坐标轴，所以三维空间的size为3。同理，二维平面的size为2，相对论时空观的size为4（三维空间+时间） int type, // 指定顶点的数据类型。...是只描绘点，还是描绘顶点之间的线段，还是描绘顶点构成的平面。 int first, // 从第first个顶点开始绘制。

67330

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第8章 降维

更一般地，一个d维流形是类似于d维超平面的n维空间（其中d < n）的一部分。在我们瑞士卷这个例子中，d = 2，n = 3：它有些像 2D 平面，但是它实际上是在第三维中卷曲。...首先它找到接近数据集分布的超平面，然后将所有的数据都投影到这个超平面上。 保留（最大）方差 在将训练集投影到较低维超平面之前，您首先需要选择正确的超平面。...投影到d维空间 一旦确定了所有的主成分，你就可以通过将数据集投影到由前d个主成分构成的超平面上，从而将数据集的维数降至d维。选择这个超平面可以确保投影将保留尽可能多的方差。...为了将训练集投影到超平面上，可以简单地通过计算训练集矩阵X和Wd的点积，Wd定义为包含前d个主成分的矩阵（即由V^T的前d列组成的矩阵），如公式 8-2 所示。...接下来评估测试集上的分类器：它与以前的分类器比较起来如何？ 使用 t-SNE 将 MNIST 数据集缩减到二维，并使用 Matplotlib 绘制结果图。

1.9K70

简明机器学习教程（一）——实践：从感知机入手

本篇教程的目标很明显，就是实践。进一步的来说，就是，当你学到了一些关于机器学习的知识后，怎样通过实践以加深对内容的理解。...如果你还是不理解感知机适用的问题类型，那我在这里举个例子：在二维的情况下，感知机相当于在平面上划一根线，从而把平面分成两半；在三维的情况下，感知机相当于拿一把菜刀在空间里切一刀，从而把空间分为两类。...这两句话在其适用范围内，等价于下面这句话：感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面（三维下是“菜刀”），属于判别模型。...根据模型，我们不难看出感知机的几何意义。线性方程 w\cdot x+b=0 就是分开空间的超平面。其中，w是平面的一个法向量（几何上），b就是其截距。 训练 损失函数 简而言之，最小化损失函数。...关于两种算法的关系、优劣均不在本文讨论范围内，故省略。偏导求解梯度： 算法步骤如下： 选择初始超平面S，即选择 w_0, b_0 。

42420

NeRF基于线稿生成逼真三维人脸，细节风格随意改，论文已上SIGGRAPH

虽然神经辐射场作为一种新的三维表示可以合成出逼真的结果，但如何对生成结果进行精确控制和修改，以实现高质量的三维人脸合成仍然是一个待解决的问题。...同时，用户很难从头绘制复杂的语义图，无法凭空生成三维人脸模型。 线稿作为一种更加友好的交互方式，一直被用于二维人脸图像的生成 [9] 和编辑 [10]。...多视角的三维人脸编辑问题则被建模为优化问题，通过三平面的局部融合及投影方法预测初值，并基于线稿约束和图像约束反向优化隐码，得到高质量的人脸 NeRF 编辑效果。...进一步，由于二维输入缺乏 3D 信息，算法在体渲染的立体空间中构建 3D 特征体素，空间中的三维点被投影到 2D 特征图，检索得到对应的特征。...在生成的三维线稿基础上，用户对局部区域进行修改，绘制出新的线稿。由于单视角的线稿输入存在遮挡等问题，无法表示完整原本的三维信息，因此直接推理难以保持编辑前后的非编辑区域一致性。

37530
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券