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如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔

人口金字塔是人口年龄和性别分布图形表示。它由两个背靠背条形组成,一个显示男性分布,另一个显示女性在不同年龄组分布。...我们可以使用 px.bar() 函数来创建构成人口金字塔两个背靠背条形。 请考虑下面显示代码。...我们可以使用 Plotly Graph 对象来创建人口金字塔,方法是创建两条条形迹线,一用于男性,另一用于女性,然后将它们组合成一个图形。 请考虑下面显示代码。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形轨迹。条形方法,分别具有计数和年龄组 x 和 y 值。...将为绘图创建一个布局,其中包含 x 轴和 y 轴标题和标签。 使用 go 创建图形。法与两迹线和布局。 最后,使用 fig.show() 方法显示绘图。

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绘制统计图形(一)

本节以实例方式来为大家讲解各种图形应用,并介绍一些新图形。 1 堆积 主要结合柱状和条形绘制方法来说明堆积柱状和堆积条形实现方法。...2.1 多数据并列条形 代码如下: plt.barh(x, y1, bar_width, color = '#0000ff', align = 'center', label = '班级A') plt.barh...堆积折线图是按照垂直方向上彼此堆叠且又不相互覆盖顺序排列,绘制若干折线图而形成组合图形。...间断条形是在条形基础上绘制而成,主要用来可视化定性数据相同指标在时间维度上指标值变化情况,实现定性数据相同指标的变化情况有效直观比较。...') plt.show() 其中explode可以控制分裂大小,即离中心远近。

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十二篇基于Anchor free目标检测方法

下图是系统流程:类似CornerNet,对每个目标类,CNN网络预测5个热,只有几何中心响应足够大才会生成目标框。?...下图是中心分组(Center grouping)算法:输入是5个热,输出则是带有可信度目标框。?...GA-RPN对特征金字塔每个输出特征,采用带有两个分支锚框生成模块分别预测锚位置和形状。...架构图:一个核心网络执行级联角点池化(cascade corner pooling)和中心点池化(center pooling ),输出两个角点热和一个中心关键点热;和CornerNet类似,一对检测角点和嵌入用来检测潜在目标框...最后卷积有两个通道,一个是关于中心位置,另一个是中心尺度。?

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【matplotlib】3-绘制统计图形

多数据平行条形 5.参数探索 6.堆积折线图、间断条形和阶梯 6.1 用函数stackplot()绘制堆积折线图 6.2 用函数broken_barh()绘制间断条形 6.3 用函数step(...9.4 案例1--水平方向箱线图 9.5 案例2--不绘制离群值水平箱线图 10.误差棒 10.1 应用场景--定量数据误差范围 10.2 绘制原理 10.3 案例1--误差棒柱状 10.4...案例2--误差棒条形 10.5 案例3--误差棒多数据并列柱状 10.6 案例4--误差棒堆积柱状 绘制统计图形 1.柱状 柱状是描述统计中使用频率非常高一种统计图形。...数据点标记颜色 mec: 数据点标记边缘颜色 capthick: 误差棒边界横杠厚度 capsize: 误差棒边界横杠大小 10.3 案例1–误差棒柱状 import matplotlib.pyplot...plt.grid(True, axis='x', ls=':', color='gray', alpha=0.2) plt.xlim(0, 2600) plt.show() 10.5 案例3–误差棒多数据并列柱状

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视频讲解(RCNN,FasterRCNN,FPN,MaskRCNN)

HxW特征进行3x3滑窗,得到256维特征向量,也就是对于特征图上3x3滑动窗口区域乘上3x3x256x256四维卷积核,之后对于256维特征向量分别喂给两分支,一分类分支,一边框分支,其中分类分支负责判定该区域是否存在目标...因为3x3滑动窗口是填充为1,因此对于HxW特征,得到是HxW个滑窗区域,而每个滑窗区域中心就是特征图上对应像素点(例如第一个滑窗中心位置对应就是特征图上左上角点像素位置)。...接着计算每个滑窗中心点对应于原始图像中心点,也就是说假设原始图像中一个以这个点为中心区域经过SPP或者ROI池化得到3x3滑动窗口区域,因此如图所示以该点为中心,设置k个不同大小,不同长宽比区域...FPN特征金字塔构造 ? FPN特征金字塔构造如图所示,图中左侧是一个自底向上卷积网络,将一个原始图像通过一系列卷积层,提取出高层语义信息特征。...最后将2层特征相加,这样融合了两层信息既包含了高级语义信息,也对于小尺寸目标会更敏感。 得到不同尺度特征之后,构造出一个新特征金字塔

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深度学习目标检测法进化史,看这一篇就够了

FSAF:功能选择性无锚模块 主要思想:基于特征金字塔网络(feature pyramid structure,FPN)在线特征选择能力, 在训练时可以动态分配每个实例到最适合特征层,在推理时能够和模块分支一起工作...FCOS网络架构 结果 FoveaBox: 基于锚目标检测之外 主要思想:直接学习目标存在概率和目标框坐标位置,其中包括预测类别相关语义和生成类别无关候选目标框,目标框大小和特征金字塔表示相关...GA-RPN 对特征金字塔每个输出特征,采用带有两个分支锚框生成模块分别预测锚位置和形状。一个特征适应模块对原始特征处理,使其更能体现锚形状。...(b) 中心点检测 下面是CenterNet模型框图,其中数字是步进(stride)量:(a) 沙漏网络;(b) 转置卷积ResNet,在每个上采样层前面加了个3 × 3 可变形卷积层(deformable...结果 中心和尺度预测:一种无边界框目标检测方法 主要思想是:目标中心点,语义抽象。 目标检测变成一个直接中心和尺度预测。最后卷积有两个通道,一个是关于中心位置,另一个是中心尺度

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Matlab绘图

、纵坐标,绘制一曲线。...统计 条形类图形(bar、barh;hist、rose) 条形: bar函数: 竖直条形,bar(y,style)其中y是数据,选项style用于指定分组排列模式。...bar(x,y,style)其中,x存储横坐标,y存储数据 barh函数:水平条形 使用方式与bar函数类型 直方图: hist函数:直角坐标系 hist(y),hist(y,x)其中,参数y是要统计数据...x:用于设置统计区间划分方式,若统计数据为标量,则统计数据均分为x个小区间,若x是向量,则x中每一个数指定分组中心值,元素个数为数据分组数,x缺省时,默认按10个等分区间进行统计。...等高线三维网格曲面函数meshc 底座三维网格曲面函数meshz 具有等高线曲面函数surfc 具有光照效果曲面函数surfl 标准三维曲面(sphere;cylinder;peaks) (

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ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)

假设1中摄像机原始图像即金字塔第0层对应2中成像视野I0 ,则1中图像金字塔第2层图像可以相应对应于2中成像视野I2 。 ? ? 有了以上铺垫现在,再来说说,尺度不变性。...所以计算中间线上和进行单独处理。...中说过,ORBSLAM描述子是旋转不变性,有些人评价说这可能也是ORB-SLAM最大贡献(知识有限,无法做评价,只是引入,无关对错),这么重要地方具体体现在代码哪里呢?...在针孔模型中,一直线投影到像素平面上还是一直线。但在实际中,相机透镜往往使得真实环境中直线在图片中变成了曲线。越靠近图像边缘现象越明显。...由于透镜往往是中心对称,这使得不规则畸变通常径向对称。(成像中心径向畸变最小,距离中心越远,产生变形越大,畸变也越明显 ) 正向畸变(枕型畸变):从图像中心开始,径向曲率逐渐增加。

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ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)

假设1中摄像机原始图像即金字塔第0层对应2中成像视野I0 ,则1中图像金字塔第2层图像可以相应对应于2中成像视野I2 。 有了以上铺垫现在,再来说说,尺度不变性。...所以计算中间线上和进行单独处理。...中说过,ORBSLAM描述子是旋转不变性,有些人评价说这可能也是ORB-SLAM最大贡献(知识有限,无法做评价,只是引入,无关对错),这么重要地方具体体现在代码哪里呢?...在针孔模型中,一直线投影到像素平面上还是一直线。但在实际中,相机透镜往往使得真实环境中直线在图片中变成了曲线。越靠近图像边缘现象越明显。...由于透镜往往是中心对称,这使得不规则畸变通常径向对称。(成像中心径向畸变最小,距离中心越远,产生变形越大,畸变也越明显 ) 正向畸变(枕型畸变):从图像中心开始,径向曲率逐渐增加。

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熊猫之死,是腾讯对360又一次胜利

这几天熊猫甚至飙升到ios下载总榜前十位,而在平常,熊猫甚至挤不进前1000,太多太多用户因为不舍和怀念重回熊猫,很多路人用户也从斗鱼、虎牙等转过来。...腾讯为什么不投熊猫 熊猫直播实际是一家360系公司,COO张菊元曾在360做了6年产品经理 ?...同时360在熊猫刚创立2016年就已经入股,并提供了技术支持。 可以说熊猫直播就是一家彻头彻尾360系公司,王思聪更多是投钱和流量这么一种关系。...因为360手机助手以及周鸿祎个人品牌流量,花椒在2016年时发展很顺,从第三方渠道可以看到,花椒Android端在2016年5月时下载量在虎牙和熊猫前面 ?...但发展了1年多后,弊端开始出现,当时直播内部人士评价道: 一方面,360产品经理都是做工具出身,完全不懂社交产品怎么做,上线后,没有用户中心,没有消息中心,甚至连关注信息流都没有; 另一方面,做新闻靠天吃饭

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疑车无据:大熊猫何时交配才能怀上宝宝?四川学者用音频AI给出预测

如果能预测大熊猫交配成功率,就能为繁育工作提供很大帮助。近日,四川大学、成都大熊猫繁育研究基地和四川省大熊猫科学研究院研究者公布了一项基于神经网络预测大熊猫交配成功率新方法。...他们没有使用人工定义特征和发声类型,而是使用了深度网络来学习不同发声特征,自动预测交配成功率。 ? 1:基于大熊猫发声行为自动交配成功率预测能更好地协助大熊猫繁殖。... 2:CGANet 结构,其主要由卷积模块、GRU 模块和注意力模块构成 1. 卷积模块 卷积模块由三个完全一样部件按顺序连接而成。其中每个部件都由卷积层和批归一化层构成。... 3:由注意模块为交配成功(圆圈紫色线)和失败(三角形红色线)而计算得到 86 个采样帧上平均权重 ?... 4:由(a)原始 MFCC 特征和(b)新提出 CGANet 学习到特征所定义特征空间可视化 基于预测结果,大熊猫繁育者可以在第一时间采取合适后续步骤,从而助力实现更智能化熊猫繁育。

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Matlab 直方图_matlab分析

,…) h = bar(…) hpatches = bar(‘v6’,…) barh(…) h = barh(…) hpatches = barh(‘v6’,…) 描述 一个条形展示向量或者矩阵值...,使用水平或者垂直直方图。...1、bar(Y):为Y中每一个元素绘制一个。如果Y是一个矩阵,会对每一行元素所产生进行分组。当Y是一个向量时,x轴刻度范围是1到Y长度,当Y是一个矩阵时,长度即是行数量。...2、bar(x,Y):为Y中每一个元素在指定x位置绘制条形。x是一个单调增加向量,其用来定义垂直直方图中x轴间距。如果Y是一个矩阵,bar对Y中每行元素在指定x位置进行分组。...3、bar(…,width):设置相关bar宽度和控制一个组之间bar距离。默认宽度是0.8,所以如果你不指定x,这些一个组内bars有一个比较小距离。

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北大、北理工、旷视联手:用于图像语义分割金字塔注意力网络

为了更好地提取不同尺度下金字塔特征上下文信息,我们分别在金字塔结构中使用 3×3, 5×5, 7×7 卷积核。由于高层次特征分辨率较小,因此我们使用较大内核并不会带来太多计算负担。...得益于空间金字塔结构,FPA 模块可以融合不同尺度上下文信息,同时还能为高层次特征提供更好像素级注意力。 2:特征金字塔注意力模块结构 上图中,(a) 空间金字塔池结构。...我们将 FPA 模块视为编码器和解码器结构之间中心模块。即使没有全局注意上采样模块,FPA 模块也能够进行足够准确像素级预测和类别分类。...整个数据集 5000 个细粒度标注图像和 19998 个粗粒度标注图像。具体地说,我们将细粒度图像分为训练集、验证集和测试集,分别有 2979、500 和 1525 张图像。...在训练期间,我们没有使用粗粒度标注数据集,所使用图像尺寸为 768×768。同样地,我们以 ResNet101 作为基础模型,实验结果如表6列出。

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图片语义分割深度学习算法要点回顾

请注意,每组具有相同大小特征称为一个阶段,每个阶段最后一层输出是用于金字塔等级特征。...He et al. (2017) DeepLab, DeepLabv3 以及 DeepLabv3+ DeepLab 由lin等人FPN模型受到启发,chen 等人结合了孔卷积核,空间金字塔池化和全连接...孔空间金字塔池化由具有不同采样率孔卷积对相同输入卷积组成,用于检测空间模式。特征在不同批次中处理,并使用双线性插值连接以恢复输入原始大小。...输出由全连接条件随机场计算特征和长期依赖性之间边缘以产生语义分割。 ? 孔空间金字塔池化利用了目标的多尺度对中心像素进行分类。...第三个分支使用FCN处理RoI,以预测检测到目标的二进制像素级掩码。作者添加了一处理FCN卷积层输出路径,该路径用全连接层来提高预测像素位置。

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北大、北理工、旷视联手:用于图像语义分割金字塔注意力网络

为了更好地提取不同尺度下金字塔特征上下文信息,我们分别在金字塔结构中使用 3×3, 5×5, 7×7 卷积核。由于高层次特征分辨率较小,因此我们使用较大内核并不会带来太多计算负担。...得益于空间金字塔结构,FPA 模块可以融合不同尺度上下文信息,同时还能为高层次特征提供更好像素级注意力。 2:特征金字塔注意力模块结构 上图中,(a) 空间金字塔池结构。...我们将 FPA 模块视为编码器和解码器结构之间中心模块。即使没有全局注意上采样模块,FPA 模块也能够进行足够准确像素级预测和类别分类。...整个数据集 5000 个细粒度标注图像和 19998 个粗粒度标注图像。具体地说,我们将细粒度图像分为训练集、验证集和测试集,分别有 2979、500 和 1525 张图像。...在训练期间,我们没有使用粗粒度标注数据集,所使用图像尺寸为 768×768。同样地,我们以 ResNet101 作为基础模型,实验结果如表6列出。

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超硬核 Python 数据可视化教程!

分析思维训练可以学习《麦肯锡方法》和《金字塔原理》中方法。 这是网上一张关于图表类型选择总结。 ?...刻度,标签和图例 pltxlim、xticks和xtickslabels方法分别控制图表范围和刻度位置和刻度标签。 调用方法时不带参数,则返回当前参数值;调用时参数,则设置参数值。...import matplotlib.pyplot as plt 线型 Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表plot方法。默认情况下,他们生成是线型。...sort_columns:以字母顺序绘制各列,默认使用当前顺序 柱状 在生成线型代码中加上kind=‘bar’或者kind=‘barh’,可以生成柱状或水平柱状。...柱状有一个非常实用方法: 利用value_counts图形化显示Series或者DF中各值出现频率。

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FPT:又是借鉴Transformer,这次多方向融合特征金字塔 | ECCV 2020

,论文思想主要来自两个,一个是特征金字塔结构,一个是Non-local网络: 首先是特征金字塔,如图1a,CNN网络以层级结构形式逐层提取更丰富特征,然后使用最后特征层进行预测。...但对于一些小物体而言,最后一层特征往往没有足够像素点进行预测。为了更好地对不同大小物体进行预测,人们提出1b金字塔特征,大物体使用高层粗粒度特征,小物体使用底层细粒度特征。...高层局部区域以$q_i$对应位置为中心,边长(square size)为固定值。如果高层局部区域越出了特征,则使用0代替。...对$V$进行stride$3\times 3$卷积下采样得到$V_{dow}$。...完整RT定义为: [5cc9a37f437e99cf6a65fe12c68dc454.png] $F{att}(\cdot)$为外积函数,$F{scov}(\cdot)$为stride$3\times

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