我做了这个颜色条，但现在我不能将它应用到我的等高线图中 - 腾讯云开发者社区

有时，使用等高线或颜色编码的区域，在二维中显示三维数据是有用的。...有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务：`plt.contour用于等高线图，plt.contourf用于填充的等高线图，plt.imshow``用于显示图像。...(); 颜色条清楚地表明黑色区域是“峰值”，而红色区域是“谷值”。...这个绘图的一个潜在问题是它有些“噪点”。也就是说，颜色阶梯是离散的而不是连续的，这并不总是所希望的。...plt.imshow()默认遵循标准图像数组定义，其中原点位于左上角，而不是大多数等高线图中的左下角。显示网格化数据时必须更改此值。

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python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例

Rosenbrock函数的定义如下： ? 其函数图像如下： ? 我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。梯度下降梯度下降的更新公式： ? ?...图中蓝色的点为起点，橙色的曲线（实际上是折线）是寻找最小值点的轨迹，终点（最小值点）为 (1,1)(1,1)。梯度下降用了约5000次才找到最小值点。...我选择的迭代步长 α=0.002α=0.002，αα 没有办法取的太大，当为0.003时就会发生振荡： ? 牛顿法牛顿法的更新公式： ? Hessian矩阵中的每一个二阶偏导我是用手算算出来的。...np.linspace(-1, 1.1, n) y = np.linspace(-0.1, 1.1, n) # 生成网格数据 X, Y = np.meshgrid(x, y) plt.figure() # 填充等高线的颜色...np.linspace(-1, 1.1, n) y = np.linspace(-1, 1.1, n) # 生成网格数据 X, Y = np.meshgrid(x, y) plt.figure() # 填充等高线的颜色

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机器学习系列 2：代价函数

现在我有一些数据集，就像上图中的叉。那么我想通过一次函数也叫线性回归函数（一条直线）去拟合这些数据，一次函数在没有确定之前，应该是这个样子的：其中 θ0 和 θ1 都是未知量。...判断拟合的这个函数是否准确就是判断通过这个函数的出来的结果与实际结果有多大的误差： i 为第 i 个数据，上式表示我通过拟合函数 hθ(x) 得到的第 i 个数据与真实的第 i 个数据的误差。...只要我让这个值尽可能的小，我所做的拟合函数就越准确，那么刚才求拟合函数的问题就转化成了通过 θ0 和 θ1 求 J(θ0, θ1) 的最小值。...如下图所示，我想要拟合左图中的 3 个点，我就要取不同的参数 θ1 进行尝试，θ1 取值不同，直线的颜色不同。这里 θ1 分别取 0, 0.5, 1，直线的颜色分别为深蓝、紫色和浅蓝色。...用轮廓图画出来的话就是这样（轮廓图类似于等高线图）那么现在关键的问题来了，我个人比较懒，不希望每次都要我亲自处理这些数据，从代价函数图中找到最小值所在的点。

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matlab—进阶绘图

图10-1 示例1 我们首先看到第一个函数logspace(a,b,c)，这个函数的作用与linspace()差不多，这个函数的作用是创建一个以10^a为起始，10^b为终止，中间被等分成c个的数据数组...图10-5 pie函数注意，x中的数据被看作频数，饼图中的比例：x[i]/sum(x)，当x中所有元素的元素和sum(x)<1时，图形不是一个整圆，例如x = [0.1,0.2,0.3]时，得到 ?...图10-15 hidden off 这里我多加了个hidden off，这个命令是使每个四边形区域不填充任何颜色，是空的，这样就可以看到后面的图像 meshz(X,Y,Z)：调用方式与mesh相同，在mesh...x,y轴的范围是[1,n]和[1,m]，[m,n] = size(z) contour(z,n)，用n条水平线来绘制z的等高线 contour(z,v)，是以向量v中的数据来绘制矩阵z的等高线，等高线的个数等于向量...确定网格线（面）的颜色 1.

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地图制图

tip 添加柱状图后，背景颜色只能为单一值，我们可以再次导入该数据，更改其色彩分级，达到我们的目的。..."FID<=2" 使用默认的字体和颜色进行标注，点击【应用】。 ...一个图层所有对象都标注打开标注工具条，查看未放置的标注，发现有很多红色没有被标注。... 等高线是地形图上高程相等的相邻个点所连成的闭合曲线。...选择指定对象——【按属性选择】——【键入表达式】——【应用】使用【等值线注记】工具，设定必要参数后【确认】注记在线的中央，但是线是没有被打断的，可以使用【擦除】工具，打断等高线。

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基于OpenCV的数字识别系统

技术对于这个项目的我们首先应该编写一个简单的Python应用程序以拍摄汽油泵的图像，然后尝试从中读取数字。OpenCV是用于计算机视觉应用程序的流行的跨平台库。...这个概念在OCR应用中非常有效，但是主要问题是决定对该阈值使用什么。我们可以选择一些常量，也可以使用OpenCV选择其他一些选项。...颜色反转在图像上找到轮廓下图显示了我们的原始图像，该图像在上图的每个轮廓上都有包围框。大家可以看到它找到了数字，但也找到了一堆不是数字的东西，因此我们需要将它们过滤掉。...现在，当我训练数字时，我将获得NumPy文件供我的Python测试使用，然后获取一个JSON文档，我可以将其拖到我的iOS应用程序中。您可以在此处看到该代码。...我拍摄了每个测试图像，并将它们放在文件夹中。然后，我用图像中期望的数字来命名每个文件，并用小数点“ A”表示。

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python画图

数学“剑魔”的的时候，我看到有人用Excel生成柱状图之类的，挺好看，但是我不会啊。matlab以前学过一点，但是当前电脑没有这个软件。安装这个软件有些费事。所以干脆选择使用python生成图形。...---- 文章目录前言环境一张图一条线两张图两条线一张图两条线：重点柱状图散点图 等高线 环境 vscode的python插件：python 插件创建一个虚拟环境：虚拟环境和包一张图一条线...开局，一张图一条线，不好玩，算我输。...设置线的样式：颜色、宽度、样式显示x轴,y轴的范围 x轴，y轴标签更换下标移动x,y轴位置 annotation注释添加文本透明度至于添加坐标轴的箭头，我还不知道。...我手算出来，暂时没考虑样自动计算 # 这个略微有点复杂，用的时候，google下就好 x0 = 1 y0 = 2*x0 -1 plt.scatter(x0,y0,color='green') # 画一个点

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为什么 Pi 会出现在正态分布的方程中？

最近在翻阅一本旧的统计教科书时我发现了一个熟悉的正态分布方程：任何在大学上过统计学课程的人都遇到过这个等式。...但第二个问题绝对让人感到困惑：正态分布的钟形曲线与圆有什么关系？在做了一些我自己的研究之后，我尝试通过这篇文章解释这种联系。什么是钟形曲线？...将其添加到上面的图中进行比较，可以看到它们在 x=0 和 x=1 处具有相同的值：最后，让指数为负我们得到下面红色显示的钟形曲线：这个函数 f(x) = e^{-x²} 只是一个具有无限可能性的特殊钟形曲线...在这张图中，我们从山顶往下看，可以看到山的等高线: 把山顶划分成用黑色虚线表示的“片”。这些切片被进一步分割成蓝色突出显示的部分。...虽然这不是一个严格的证明并且我跳过了很多细节(例如，两条钟形曲线的 3D 绘图通常不适用于所有函数，但它适用于我们使用的函数)。

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Python作图三维等高面

等高线作图如果是Python中画等高线，这个用Matplotlib就可以实现，这里就直接放一个Matplotlib的官方示例： import matplotlib.pyplot as plt import...，比如画一个三维空间的断层扫描等高线：实现的代码也是比较简单的： # 该函数在z3维度做了断层 def plot3d(distribution, z1, z2, z3, z_level=[0, 5,...最终展示的结果为：也可以换一个角度看：这个数据用的跟前面章节展示的断层扫描图是同一个数据，在这个等高面结果中可以看到，三维空间中存在着一条低密度的“通路”。...而且最关键的是，这个展示图像除了显示效果不错以外，速度也还是相当可观的，没有出现明显的卡顿。总结概要在一维空间下，我们要表示密度时可以给出一个二维的函数y=f(x)，画出来是一条二维平面上的曲线。...而三维空间下，密度表示是一个四维的函数：q=f(x,y,z)，这个密度我们在三维空间已经没有办法用线或者面去表示，只能用体积元的颜色来表示。

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独家 | 哈佛教授公开R语言源码，教你用R制作gif动图

我用RStudio的Export功能将它们把存下来，然后用Animated GIF maker（https://ezgif.com/maker）来制作gif。...图中所示的是MA图，即比例对数与对数平均值之间的关系。我用animation包来保存gif动图。...需要注意的是，我们只有一个影响因素，这个gif并不能展示出随机森林的另一个重要特点：随机的特征选取可以减少树与树之间的相关程度。...这里的代码有些复杂，原因是我不得不对Gapminder数据进行预处理。贝叶斯定律这个简单的动图展示的是将一种非常准确的诊断方法应用于一个发病率很低的群体的诊断结果。...吃豆子最后，我做了这个动画，向你们展示饼图唯一的用处。

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脑洞 | 哈佛教授公开R语言源码，教你用R制作gif动图

我用RStudio的Export功能将它们把存下来，然后用Animated GIF maker（https://ezgif.com/maker）来制作gif。以下是这三张图片的代码： ?...图中所示的是MA图，即比例对数与对数平均值之间的关系。我用animation包来保存gif动图。 ?...需要注意的是，我们只有一个影响因素，这个gif并不能展示出随机森林的另一个重要特点：随机的特征选取可以减少树与树之间的相关程度。 ?...这里的代码有些复杂，原因是我不得不对Gapminder数据进行预处理。 ? ? ? 贝叶斯定律这个简单的动图展示的是将一种非常准确的诊断方法应用于一个发病率很低的群体的诊断结果。...吃豆子最后，我做了这个动画，向你们展示饼图唯一的用处。 ? ?

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这五个有用的 CSS 属性完全被我忽视了

01 禁用用户选中一个元素（element）的文本使用属性user-select，并且将它的值设置为none，我们可以将一个元素的文本设置为不能被用户选中。...02 更改选中文本的背景颜色使用选择器::selection，可以更改选中文本的背景颜色： ::selection { color: #ececec; background: #222831...当你使用这个属性时，注意使用良好的颜色对比度组合。 ?...04 设置字与字之间的间距这对你来说可能有点简单。但是直到我搜索这个需求时，我才知道有这个设置。你可以使用word-spacing这个属性来设置文本中词与词之间的间隔。...05 在浏览器中隐藏难看的滚动条我以前甚至不知道这是可以做到的。

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Python Matplotlib 绘图使用指南（附代码）

这是 matlibplot 面向对象的一种函数。这个函数让修改当前的 axes 变得容易。比 1 的方法更常用。 ?...然后，可以对这些变量使用 Getter 和 Setter 方法进行绘图中的更改。此外，这使得我们能够在多个 axes 上做工作，而不是只在一个当前 axes 上。...结论：从现在开始，我使用 plt.subpots() 来完成不同的绘图。（如果有人认为这个观点是错误的，请纠正我） 3.matplotlib 图像剖析 ?...6.颜色，颜色条，RGB 数组和颜色图谱我们已经介绍了 ax.plot()，ax.scatter()，ax.bar() 和 ax.hist() 等基本图形操作，另一个更常用的函数是 ax.imshow...9.二维数组的等高线图和颜色网格图热像图（颜色网格图）和等高线图在很多情况下都有助于可视化 2D 数据。 ? 10.图像的调整、修改边缘坐标和标度最后调整细节，让绘图变得更好看。

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10个实用的数据可视化的图表总结

我已经展示了用于查找 sepal_width 和 sepal_length 列的密度的图。如果仔细观察图表，我们会发现总面积被分成了无数个六边形。每个六边形覆盖特定区域。我们注意到六边形有颜色变化。...3、等高线密度图（Contour ）二维等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。这是为了找到两个数值变量的密度。例如，下面的图显示了在每个阴影区域有多少数据点。...点图是一种通过上图中显示的点的位置来表示数值变量集中趋势的方法，误差条表示变量的不确定性（置信区间）[4]。绘制线图是为了比较不同分类值的数值变量的变异性 [4]。...在词云图中，所有单词都被绘制在特定的区域中，频繁出现的单词被高亮显示(用较大的字体显示)。有了这个词云，我们可以很容易地找到重要的客户反馈，热门的政治议程话题等。...如果我们不能发现数据集的趋势和洞察力，我们可能无法使用这些数据。希望上面介绍的的图可以帮助你深入了解数据。

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你够全面了解L1与L2正则吗？

L1正则化图示图中等高线是的等高线，黑色菱形是函数的图形。图中当等高线 与图形首次相交的地方就是最优解。...上图中与在一个顶点处相交，这个顶点就是最优解。...这就从直观上来解释了为什么正则化能产生稀疏性，而正则化不能产生稀疏性的原因了。正则化的作用：主要是为了防止过拟合。...可以想象一种极端的情况，如果为无穷大，那么 ~ 趋近于0，那么整个式子就只剩一个，为一条和y轴垂直的直线，这种状态为严重的欠拟合状态。...挖年薪60w的腾讯同学来做技术VP 算法岗，不会写简历？我把它拆开，手把手教你写！ (算法从业人员必备！)Ubuntu办公环境搭建！入门算法，看这个呀！

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HDR：为用户打造的视觉盛宴

只是原画太大，将它印刷到画册上后颜色就混在一起，让人误以为是这样的风格。我在原画面前来回走动，每一个视角都仿佛在刷新我的认知，非常震撼。...我们两个都是程序员，很快就手痒做了很多程序给自己体验，比如我们写了一个无限大屏幕的代码编辑器，就不用担心一行不能超过多少字符，可以一直绕至脑后，转着圈子写代码，很好玩。...我们做了许多好玩的小玩意儿，我自以为已经完全熟悉这块「无限大的画布」了，直到我体验了一个 VR 艺术作品《The Blue》。 ? 上图播放了YouTube搬运的游戏体验。...屏幕上展示的是这个玩家看到的内容。很快会看到从背后冒出一条巨大的蓝鲸，巨大这个词已经很难描述我第一眼看到时候的震撼感受了，真的很大，大到要转头才能看全。...3.3 更深的色深 ? 从上图对比图中可以看出，左边的图中有一条一条的banding现象。右边的图片看起来更加细腻。要更深色深的原因是色域更广，显示颜色更多，对比度更高，能显示的亮度范围更大。

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Unity通用渲染管线（URP）系列（五）——烘焙光（Baked Light）

展开图将按比例缩放并放置在光照贴图中的每个对象上，因此每个实例都有自己的空间。就像缩放和平移应用于base UV一样。我们也必须将其应用于光照贴图UV。...但目前还没有这个效果。Unity将我们的表面均匀地视为白色了。Unity使用特殊的元通道来确定烘焙时的反射光。由于我们尚未定义此类通道，因此Unity使用默认pass，该pass以白色结尾。...可以通过ZERO_INITIALIZE（Surface，surface）将表面初始化为零，然后我们只需设置其颜色，金属和光滑度值即可。这足以获取BRDF数据了，但现在我们将从返回零开始。 ?...（彩色的间接光，大部分为地面绿色。）现在已经可以从间接光里获取一些正确的颜色了，同样我们可以把表面的漫反射应用上，通过GetLighting函数。 ? ?...我让它们为全局光照做些贡献，并在“Lightmap ”中将它们的Scale 加倍，以避免发出有关重叠UV坐标的警告。

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情人节特献：有心之函数必然就有分手函数

考虑二元函数 f(x, y) = x ，由于所有 x 坐标相同的点函数值都一样，它的“等高线图像”就是一条条简单的竖直线，如图所示： ?...那么，函数 f(x, y) = x + sin(y) 就是对上图中纵坐标为 y 的所有点偏移 sin(y) 的量，也就把一个个带状区域扭成了波浪。 ?...注意，图里看上去裂缝带有些宽，这无所谓——这只是生成图形中等高线画得比较稀而已。光从无差异曲线的分布形状来看，我们已经实现裂缝效果了。但是，怎样把这个裂缝应用到之前的心之函数里呢？...把它应用到之前的 f(x, y) 上（函数也就变成 1/|5 x + sin(5 y)| 了）： ? 哈哈，这个有效果，中间的函数值陡然增大，大到都亮得发白了。...不过，这个分手函数有一些美中不足的地方：它用到了分式运算，不能和已有的部分很好地合并在一起，很容易看出这是由心形函数和裂缝函数拼合而成的，看上去有些平凡。

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吴恩达机器学习 Coursera 笔记(二) - 单变量线性回归

In this case, θ1=1 is our global minimum. 4 代价函数(二) 等高线图是包含许多等高线的图形,双变量函数的等高线在同一条线的所有点处具有恒定值...采用任何颜色并沿着’圆’，可得到相同的成本函数值当θ0= 800且θ1= -0.15时，带圆圈的x显示左侧图形的成本函数的值取另一个h（x）并绘制其等高线图，可得到以下图表例如...，在上面的绿线上找到的三个红点具有相同的J（θ0，θ1）值，因此，它们能够被沿着同一条线找到当θ0= 360且θ1= 0时，等高线图中J（θ0，θ1）的值越接近中心，从而降低了成本函数误差现在给出我们的假设函数略微正斜率可以更好地拟合数据...例如，上图中每个“星”之间的距离表示由参数α确定的步长较小的α将导致较小的步长，较大的α将导致较大的步长采取步骤的方向由J（θ0，θ1）的偏导数确定,根据图表的开始位置，可能会在不同的点上结束...其中关键的是这个导数项当具体应用于线性回归的情况时，可以导出梯度下降方程的新形式我们可以替换我们的实际成本函数和我们的实际假设函数，并将等式修改为： repeat until convergence

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基础渲染系列（十）——更复杂的复合材质

当处于全强度时，结果恰好是贴图中的结果。我们可以通过基于滑块在1和贴图之间进行插值来实现。 ? 要将阴影应用于灯光，需要将遮挡因素纳入CreateLight内部的光计算中。 ? ? ?...添加require变量和一个函数以将掩码数据添加到我们的包含文件中。 ? 将贴图也添加到我们的用户界面中，位于自发光贴图和颜色下方。现在，它是结合了shader关键字的单个纹理属性。 ? ?...由于绝大多数材质都使用反照率贴图，因此这是一个合理的假设。同样，我也不用albedo关键字。当然，你可以自由添加它。标准着色器也始终应用反照率着色。...这个假设更令人质疑，因为许多材质没有使用色调，而是使用默认的白色。可以为色调添加一个关键字，仅当色调设置为除白色以外的其他颜色时才启用它。...foreach是for循环的方便替代方法。与常规的for循环相比，它具有一些开销，因为它创建了一个临时的迭代器对象。因此，我永远不会在经常执行的应用程序代码或编辑器代码中使用它。

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数据科学 IPython 笔记本 8.7 密度和等高线图

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