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R语言入门之散点图

在这里想简单说说attach()函数和detach()函数,这两个函数几乎是成对出现,首先使用attach()函数先固定一个数据,这样绘图时就不必使用data$variable形式来表达变量,使代码简洁明了...# 使用色差绘制高密度散点图 x <- rnorm(1000) #生成1000个服从标准正态分布随机数 y <- rnorm(1000) #生成1000个服从标准正态分布随机数 plot(x,y...) #加载R包 attach(mtcars) #固定数据 scatterplot3d(wt,disp,mpg, main="3D Scatterplot") #绘制3D散点图,第一个参数是x轴,第二个参数是...y轴,第三个参数是z轴 ?...另外感兴趣小伙伴可以使用“rgl“包里plot3D(x, y, z)函数来绘制具有交互作用3D散点图,但这种图在学术上使用并不多。

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10个实用数据可视化图表总结

ax = df.plot.hexbin(x='sepal_width', y='sepal_length', gridsize=20,color='#BDE320') 考虑了上一节数据来绘制上面的六边形分箱图...例如,第10个quantile/percentile表示在范围下,找到了10%数据,90% 超出范围)。这是一种直观地检查数值变量是否服从正态分布方法。让解释一下它是如何工作。...但对于标准正态分布,100% 数据在 -3 到 3(z 分数)范围内。在 QQ 图中,两个 x 轴值均分为 100 个相等部分(称为分位数)。...sns.histplot(data=gauss_data, kde=True) 图显示数据正态分布。我们用数据点做qq-plot来检验它是否正态分布。...让我们举一个实际例子—— 我们继续使用 seaborn 库和 iris 数据(在平行坐标部分中提到)。

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正态qq图怎么判断分布_怎么判断是不是QQ小号

常用一个分位数叫,百分位数,它是指如果将一组数据从小到大排序,并计算相应累计百分位,则某一百分位所对应数据值就称为这一百分位百分位数。...QQ图是一种散点图,对应于正态分布QQ图,就是由标准正态分布分位数坐标,样本值坐标的散点图(其他版本[2],将 (x-m)/std 作为纵坐标,那么正态分布得到散点图是直线:y=x)。...要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上是否近似地在一条直线附近,图形是直线说明是正态分布,而且直线斜率标准差,截距均值,用QQ图还可获得样本偏度和峰度粗略信息。...设标准正态分布概率密度函数 y= f(n),既然这些值一一对应,则有: (x-m)/std=n 即:x=n*std+m 这是一条斜率样本标准差,截距m直线,就是在q-q图中代表着正态分布直线...---- 四、如何构建普通 QQ 图 普通 QQ 图用于评估两个数据分布相似程度。这些图创建和所述正态 QQ 图过程类似,不同之处在于第二个数据不一定要服从正态分布,使用任何数据均可。

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带你玩转 3D 检测和分割(二):核心组件分析之坐标系和 Box

3D 物体检测任务兴起初期,群雄争霸,研究者还在探索如何使用现有的数据进行 3D 检测器训练,在一些数据预处理流程上并未达到统一。加之数据本身格式也往往不同,因此包围框格式比较混乱。...而针对 3D尺寸 (x_size, y_size, z_size),按惯例我们定义物体 3D 框在朝向角 yaw 角度 0 时沿着 x, y, z 轴三个方向长度。...,这里我们默认三个坐标系原点是重合: 1)激光雷达坐标系:物体底部中心点坐标 (l/2, w/2, 0) ,朝向和 x夹角 0,即 yaw 角 0,此时沿着 x-y-z 三个轴方向长度即为...2)深度坐标系:物体底部中心点坐标 (-w/2, l/2, 0),此时朝向和 x夹角 90 度,即 yaw 角 pi/2,需要注意是,为了获得 x_size, y_size, z_size...可以看到,一个物体 3D 框中 (x_size, y_size, z_size) 在激光雷达坐标系和深度坐标系中 (l, w, h),而在相机坐标系中 (l, h, w)。

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ECCV 2022 | VisDB:基于学习密集人体鲁棒估计

对多个 3D 人体数据大量实验表明,可见性建模显着提高了人体估计准确性,尤其是对于部分身体情况。...具体来说,作者训练一个网络来预测身体部位是否在图像外和是否被遮挡以及每个人体关节和顶点热图。通过可见性建模,所提出网络可以学习根据可观察到线索做出更准确预测。.../没有可见性建模密集人体估计 考虑到大多数现有的 3D 人体数据缺乏密集可见性注释,作者从密集 UV 估计中获得伪真实值。...为了证明方法有效性,作者对现有技术使用多个人类数据进行了广泛实验。...in \bar{Q}(x, y)} \bar{v}^z\right), \end{equation} 其中 Q(x, y) 是投影到离散图像坐标 (x, y) 顶点,属于前(遮挡)部分, Q

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3D点云识别

数据特点 简单:由xyz、i组成,xyz坐标,i可以是强度也可以是距离。 稀疏:相对于图像来说,它要稀疏很多,如果把激光雷达点云投影到图像中可能只占有图像7%。 无序:N!...是一个GPS导航, 是激光雷达。 坐标系 对于相机来说,上图红色坐标系,X对应汽车右方,Y对应汽车下方,Z对应汽车前方。...激光雷达坐标系为上图蓝色坐标系,X对应汽车前方,Y对应汽车左方,Z对应汽车上方。GPS坐标系为上图绿色坐标系,它跟激光雷达是一样。...激光雷达点云鸟瞰图 上图以图片左上角图片坐标原点,向右图片x坐标,向下为图片y坐标,那么它跟激光雷达坐标形成了如下关系 将点云投影到图片上 我们依然以图片最左上角图片原点,...向右图片x坐标,向下为图片y坐标,那么它跟激光雷达坐标形成了如下关系 这里也就是说我们正视图片激光雷达正前方,图片左方为激光雷达y轴,图片上方为激光雷达z轴。

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kitti数据介绍_cifar10数据下载

数据用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下性能...KITTI数据下载官网 (不想爬梯子朋友可移步CSDN博客:KITTI数据下载(百度云)) 3D Object Detection经典论文整理【分类/下载/代码/笔记】 基于OpenPCDet...框架基线模型下载及性能评估 1.1 数据采集平台 图1.1 3D物体观察角和方位角 ​ 如图1.1所示,KITTI数据数据采集平台装配有2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne...一个点云数据由四个浮点数数据构成,分别表示点云xyz、r(强度 or 反射值),点云存储方式如下表所示: pointcloud-1 pointcloud-2 x y z r x y...第15列(弧度数):3D物体空间方向(rotation_y) 取值范围:-pi ~ pi(单位:rad),它表示,在照相机坐标系下,物体全局方向角(物体前进方向与相机坐标x夹角),如图1所示

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Python和VizViewer进行自动驾驶数据可视化

自我和主体空间特征包含物体“姿势”(它们xyz笛卡尔坐标和方向),对于主体而言,它们“范围”(物体大小)。每个数据样本都有一个时间戳,所有具有共同时间戳观察值都代表数据“帧”。...语义地图可视化 L5预测数据工具包附带了一个简单工具,可以将语义地图和场景数据一起可视化。工具可以采用一组特定坐标和尺寸来生成道路、车道线和其他标记元素图像。...上面的图表使用来自数据原始数据,在主要垂直轴上绘制XY位置,在另一个垂直轴上绘制偏航(方向)。底部图表通过绘制场景数据系列中第一帧delta,提供了关于XY值变化更引人注目的细节。...热图分析 为了检查速度是如何受到位置影响,可以使用热图特征分析聚合数据统计。热图收集数据一个网格,然后分配一个颜色数据分布。热图显示了数据样本所在区域颜色,而颜色本身代表了特征大小。...另外,SDK提供了有用数据提取工具;但是数据结构很容易通过SDK一个子集导航。 关于数据软件包一些问题。数据仅包含针对少数街道类型自我车辆预先计划路径。

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JCIM|3D连接体设计深度生成模型

对于给定一对片段X和连接分子Y,模型被训练从(Xz)重建Y,同时对zX,zX:={zν:ν∈X}编码执行标准正则化约束。...为了编码有意义变化,潜在编码z是通过从真实分子Y节点嵌入平均值学习到映射导出。关键是,z被限制为一个低维向量,以防止模型忽略输入X并退化为Y自动编码器。...重建损失由两个交叉熵损失项组成,分别代表在预测原子类型和重建产生目标分子所需步骤序列方面的错误。KL正则化损失包含两项,一个用于未连接片段编码,X,另一个用于从连接分子Y导出低维向量z。...与其他分子生成模型一样,作者首先检查了生成分子有效性、唯一性和新颖性。然后,作者确定了生成连接体是否与用于生成训练2D属性一致。 通过二维性质过滤器分子再根据其三维形状进行评估。...作为第一个将三维结构信息直接纳入设计过程分子生成模型,虽然模型唯一使用三维信息是片段或起始子结构之间距离及其相对方向,但依然对生成分子很大影响。

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matplotlib入门

初开发Matplotlib,仅支持绘制2d图形,后来随着版本不断更新,Matplotlib在二维绘图基础上,构建了一部分较为实用3D绘图程序包,通过调用程序包一些接口可以绘制3D散点图、3D曲面图...Matplotlib由三个不同层次结构组成: 1)脚本层 Matplotlib结构中最顶层。我们编写绘图代码大部分代码都在层运行,它主要工作是负责生成图形与坐标系。...label:字符串(序列)或None;多个数据时,用label参数做标注区分; stacked:布尔值。...如果取值True,则输出图为多个数据堆叠累计结果;如果取值False且histtype=‘bar’或’step’,则多个数据柱子并排排列; normed: 是否将得到直方图向量归一化,...# x柱子宽度,y条形图高度 # zs 组数, zdir哪个轴充当z轴 ax4.bar(left = x,height = y,zs=z,zdir='y') ax4.set_xlabel

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检测和处理异常值极简指南

特别是在线性问题中,异常值更能显示出它们影响。例如下面的例子;左边图片中当 x 变量值增加时,y 变量值减小。但是由于异常值,观察到随着变量 x 值增加,变量 y 值也增加。...分数有助于了解数据点与平均值之间标准差。Z-Score是测量单位,它告诉我们数据点与平均值距离。例如:数据点 A 与平均值相差 2 个标准差。这个 2 就是Z-Score。...Z score = (x -mean) / std. deviation 那么如何确定异常值阈值呢? 下面再次检查正态分布以确定阈值。让我们看一下标准偏差方法部分中正态分布图。...当异常值是由于数据内在可变性引起,我们可能不想删除或替换它们。因为这些是我们可能需要数据。但是由于这些异常值,我们无法获得正态分布,得到是偏态分布。例如,一个包含人们收入数据数据。...总结 本文介绍了异常值相关知识,还有如果检测、处理异常值,在阅读完本文以后,希望你对异常值一个大概了解,并且能够检测和处理一般情况下遇到异常值。 作者:Mert Yüksek

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检测和处理异常值极简指南

例如下面的例子;左边图片中当 x 变量值增加时,y 变量值减小。但是由于异常值,观察到随着变量 x 值增加,变量 y 值也增加。异常值扭曲了我们分析结果。...分数有助于了解数据点与平均值之间标准差。Z-Score是测量单位,它告诉我们数据点与平均值距离。例如:数据点 A 与平均值相差 2 个标准差。这个 2 就是Z-Score。...Z score = (x -mean) / std. deviation 那么如何确定异常值阈值呢? 下面再次检查正态分布以确定阈值。让我们看一下标准偏差方法部分中正态分布图。...如何处理异常值? 异常值可能是由于数据内在可变性产生,所以应该使用一些分析仔细检查这种类型异常值, 另外一些异常值可能是实验错误或数据输入错误等产生,这些异常值是可以直接删除。...当异常值是由于数据内在可变性引起,我们可能不想删除或替换它们。因为这些是我们可能需要数据。但是由于这些异常值,我们无法获得正态分布,得到是偏态分布。例如,一个包含人们收入数据数据

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手把手搭建游戏AI—如何使用深度学习搞定《流放之路》

因此,相机位置大概是在x轴正方向上5个箱子长度,y轴负方向4个箱子长度,z轴正方向上10个箱子长度处。 利用这个投影矩阵,我们就可以把点投影到原始图像上了。...(点击查看大图) 5.假设和平移 如果假定角色仅在xy平面上移动,那么角色3D位置就可以通过角色像素坐标恢复。我们假设z=0,然后在投影方程中解出xy,就可以给出这个角色像素坐标。...方程4中显示了一个平移矩阵,它可以用向量(xyz)来表示一组点平移。...2.数据 使用ScreenViewer类获取画面截图,来手动构建训练数据。目前,数据仅包含游戏行为4中“Dried Lake”级数据。...数据由11个文件夹中14,000多个文件组成,大小164MB。 数据截图如图4所示。

2.8K70

最新SOTA!隐式学习场景几何信息进行全局定位

具体来说,作者设计了一个学习模型,它可以从图像中预测两种三维几何表示(X, Y, Z坐标),一种是相机坐标系下,另一种是全局坐标系下。...第一个点云表示相机坐标系中场景几何(XYZ 坐标),而第二个点云表示全局坐标系中场景几何。这两个点云及预测权重用于估计相机全局姿态。...我们提出了一种基于学习方法,它利用这些姿态标签和刚性配准来学习两个 3D 场景几何表示,分别是相机坐标系下(XYZ)坐标和全局坐标系下(XYZ)坐标。...给定深度,其形成相机透视图中 Z 坐标,给定相机内参,XY 直接从图像像素和深度获得。...我们方法接收单个图像作为输入,并仅使用姿态标签来隐式地学习场景几何表示。这些隐式学习几何表示是场景在两个参考系(全局坐标系和相机坐标系)下三维坐标(XYZ 坐标)。

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基于Matlab三维人脸识别系统开发

然而在3D图像中,不存在像素信息,而是仅每个点位置(xyz)可用。 最近开始研究FRGC2.0 3D人脸数据,最初无法找到足够资源来处理3D图像。...通常,3D原始数据(例如FRGC 2.0面部数据库,Collection F和Collection G 3D ear数据库)具有.abs,.abs.Z或.abs.gz格式图像文件。...每个图像文件都有一个三行标题,给出了行数和列数。接下来是四张图片。第一个是所谓“标志”图像,其中像素值1意味着像素处相应(xyz)值是有效。...如果标志值零,则应忽略像素xyz)组件。标志图像之后是X坐标图像,Y坐标图像和Z坐标图像。所有都是浮点图像。您可以使用每个范围像素3D坐标,也可以丢弃XY图像,并仅关注Z值。...根据应用要求,网格图像可用于特征提取技术。如果要运行ICP算法,建议使用GPU。 完整代码可以在GitHub存储库中找到。可以下载并使用它来预处理自己3D面部数据

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使用PolyGen和PyTorch生成3D模型

将在后续文章中介绍表面模型。 预处理顶点 流行ShapeNetCore数据集中每个模型都可以表示顶点和面的集合。每个顶点都包含一个xyz坐标坐标描述了3D网格中一个点。...原始数据非常大,因此为了节省时间,在此处实验提供了数据一个更轻量级,经过预处理子集。子集仅包含来自5个形状类别的模型,并且转换为n形后顶点少于800个(如下所述)。...在这种情况下,我们“字母”依次是zyx坐标。...模型利用三种类型嵌入层:坐标(指示输入令牌是xyz坐标),值(指示令牌值)以及位置(对顶点顺序进行编码)。每个人都向模型传达有关令牌一条信息。...对于值嵌入,它是量化值数量加上控制令牌数量。对于坐标嵌入,xyz每个坐标1,以上都不为(控制标记)。最后,对于每个可能位置或最大序列长度,位置嵌入都需要一个

1.5K10

matlab—进阶绘图

图10-13 plot3函数 10.11 meshgrid 我们上面讲3d画图方法是关于线,那如果我们想画一个与能呈现出面的图,就要用到meshgrid函数,其调用格式:[x,y] = meshgrid...用surf()绘制三角形平面 绘图思路:想象一下,两个A点,只不过他们完全重合,这样就有四个顶点了,可以分成2行2列,将相应坐标放进xyz矩阵即可绘制 示例: ?...z坐标值,圆柱面有20个距离相同点 [x,y,z] = cylinder(r),返回半径r,高度1柱面的x,y,z坐标值,柱面有20个距离相同点 [x,y,z] = cylinder...(r,n),返回半径r,高度1柱面的x,y,z坐标值,柱面有n个距离相同点 示例: ?...图10-28 cylinder函数 10.13 sphere matlab我们提供了绘制球面的函数sphere,其调用格式: sphere,生成三位直角坐标系中单位球体,单位球体20*20个面

2.4K30

3D重建:硬派几何求解vs深度学习打天下?

投影中心是 c——又称为相机中心(camera center)——以此为原点可以画出相机坐标系,则物体 X 坐标XYZ)。...根据相似三角形原理(图 2 右侧),我们可以轻易得出相机坐标系和图像坐标关系:Z/f = Y/y = X/x 整理后可以得到: x = f*X/Z y = f*Y/Z z = f 即点(XY...上式中我们使用图像坐标系以成像平面的中心原点,实际上我们一般会使用图像一个角——一般是左上角——作为原点,以水平线 x 轴,垂直线 y 轴。...因此我们需要对成像坐标系进行缩放和平移,来吻合像素实际坐标。将图像坐标系上点在 xy 轴方向上分别缩放 m_x 倍和 m_y,在分别平移 p_x 和 p_y 个点,调整后矩阵变为: ?...针对第二个问题,目前深度学习使用训练主要是 ShapeNet 数据。然而,数据测试集中形状与训练集中形状非常相似。

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医学图像处理案例(二十一)——一致性点漂移算法(Coherent Point Drift)

1、常见配准变换 简单介绍一下什么是配准,其实很简单就是给定一个数据,在另一个数据集中找到其所对应数据位置。...论文将点之间对应关系看成是一种概率关系问题,在最理想情况下真正对应点概率是1,错误对应点概率值是0,所以直接避开点之间坐标关系而转向使用概率值来描述这种对应关系,如果概率值越大,那么这种对应关系的确定性也就越大...既然涉及到了概率,那就会考虑到概率模型,常见均匀分布、二项分布、正态分布等,此时需要选择一个合适概率模型来描述这种对应关系。...如果针对一个点与一个对应关系,可以使用正态分布(高斯分布)来描述,所以当存在多个点时,就需要使用混合高斯模型(Gaussian Mixture Model)来进行描述了。...实际上两个点配准问题就是概率密度估计问题,因为其中一个点集合代表了高斯混合模型质心,而另一个点集合代表了数据点,所以两个点配准问题就转化成一个概率密度估计问题,也就转换成了求解混合高斯模型参数问题了

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采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上)

---- 这篇文章目录如下: 介绍 第一步:将图像解释概率分布中样本 如何填充缺失信息? 对于图片在哪里适配这些统计数据? 我们如何修复图片呢?...实现 [ML-Heavy] TensorFlow 实现 DCGAN 在你数据上运行 DCGAN 模型 第三步:图像修复寻找最佳假图片 利用 DCGANs 实现图像修复 [ML-Heavy] 损失函数...因此,一个即精确又直观捕获这两种属性,并且可以解释说明如何一步步实现图像修复算法是再好不过了。创造出这样算法可能只会适用于特殊例子,但通常都没有人知道如何创造这样算法。...### # 生成数据 X范围是(-3,3),步进0.001, Y范围是(0,1) X = np.arange(-3, 3, 0.001) Y = norm.pdf(X, 0, 1) # 绘制 fig..., delta) y = np.arange(-3.0, 3.0, delta) print('x shape', x.shape) # 根据坐标向量来生成坐标矩阵 X, Y = np.meshgrid

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