数据可视化之matplotlib绘制正余弦曲线图 我们先来看最终实现效果 上面这个图是最终保存的图片查看效果 我们一步一步来实现 1：首先我们需要导入基本的库 matplotlib numpy...sin,color = 'blue',lw=2.5,label = '正弦sin',mec='red') plt.plot(x,cos,color = 'red',lw = 2.5,label = '余弦...在x轴的刻度上，我们需要我们需要按照规则的正余弦刻度来，而不是简单的实数，我们需要圆周率。因此在plt.xticks([],[])的第二个列表参数上需要转义。...np.pi/2,np.pi], [r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) plt.title("绘图正余弦函数曲线图...np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) plt.title("绘图正余弦函数曲线图
定义 1.1 方向余弦 在解析几何里，一个向量的三个方向余弦分别是这向量与三个坐标轴之间的角度的余弦。...设 其中 、 、 是一组标准正交基的单位基底向量， 、 、 分别为 在 、 、 上的分量，则 对于 、 、 的方向余弦 、...两个向量间的方向余弦指的是这两个向量之间的角度的余弦。 1.2 方向余弦矩阵 方向余弦矩阵是由两组不同的标准正交基的基底向量之间的方向余弦所形成的矩阵。...方向余弦矩阵可以用来表达一组标准正交基与另一组标准正交基之间的关系，也可以用来表达一个向量对于另一组标准正交基的方向余弦。 2.
"; for(int i = C.size()-1; i>=0; i--) { cout<<C[i]; } } } 绘制余弦曲线...余弦函数曲线 分析:输出余弦曲线,余弦曲线坐标显示分为x轴和y轴 即一个x对应一个y值,且余弦函数的是关于π对称的,需要注意的是cos()函数使用的是 弧度.acos函数是反余弦函数。...//************************绘制余弦曲线****************************** void drawCos() { double y; int...主函数****************************** int main() { //subRun(); //大数减法 drawCos(); //绘制余弦曲线...主函数****************************** int main() { //subRun(); //大数减法 drawCos(); //绘制余弦曲线
题目： 输入正整数n (n<360), 输入 n度的正弦、余弦函数值。
简介 离散余弦变换类似于离散傅里叶变换，但是只使用实数。离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换。 2. 定义 离散余弦变换是一个线性的可逆函数 ，其中 是实数集。
本节介绍 基于bow的余弦距离计算相似度。
DCT 变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要运用于数据或图像的压缩。本文记录相关内容。...概述 DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要运用于数据或图像的压缩。 由于DCT能够将空域的信号转换到频域上，因此具有良好的去相关性的性能。...对原始图像进行离散余弦变换，变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近于零。
img=cv2.resize(img,(int(cols),int(rows))) img1=img.astype('float') img_dct=cv2.dct(img1)#离散余弦变换...img_dct[i,j]=0 img_dct_log[i,j]=0 img_recor=cv2.idct(img_dct)#离散余弦反变换...灰度图像') plt.axis('off') plt.subplot(223) plt.imshow(img_dct_log,cmap='gray') plt.title('余弦变换...plt.title('图像还原') plt.axis('off') plt.show() put(r'C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png') 算法：余弦变换编码是利用
案例描述 在屏幕上画出余弦函数cos(x)曲线，如图1.6所示。...图1.6 余弦函数cos(x)曲线 案例分析 连续的曲线是由点组成的，点与点之间距离比较近，看上去就是曲线了，画图的关键是画出每个点。...从图1.6中可以看出，这条余弦曲线有两个周期，我们可以把x坐标控制在0～720。 案例实现 （1）确定程序架构 从图1.6中，我们可以发现，整个图形包括x轴、y轴及余弦曲线。...图形的主体是cox(x)曲线，从图1.6中可以看出，这条余弦曲线有两个周期，我们可以把x坐标控制在0～720。...扩展训练 前面介绍的余弦曲线的绘制，我们看到的是一个完整的静态图形，能否动态地展现绘制的过程？
ROC曲线 二值分类器是机器学习中最常见的分类器。评价的指标也有很多，precision，recall，F1 score等等。ROC曲线也是之一。...ROC，Receiver Operating Characteristic Curve，受试者工作特征曲线。...P是真实的正样本数量，N是真实的负样本数量，TP是P个真样本中被分类器预测为正样本的个数，FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数。...AUC AUC是ROC曲线下的面积大小，该值可以衡量反应基于ROC曲线衡量出的模型性能。 余弦距离 余弦相似度的范围为[-1,1]。相同的两个向量相似度为1。...1减去余弦相似度即是余弦距离，因此余弦距离的取值是[0,2]，相同的两个余弦距离为0。 对于两个向量A和B，其余弦相似度定义 ? 即两个向量夹角的余弦，关注两个向量之间的角度关系。
Index 评估指标的局限 ROC曲线与AUC 余弦距离应用 A/B Test的必要 模型评估的方法 ?...Precision与Recall（精确率与召回率） Precision：指的是分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本的样本个数的比例 Recall：指的是分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的比例...所以当我们在评估一个排序模型的时候，需要绘制一个P-R曲线（即Precision-Recall曲线），曲线的横坐标为召回率，纵坐标为精确率，我们评估模型的时候就要整体的PR曲线表现。 ?...余弦距离应用 余弦定理我们在高中的时候就学过了，一般都是用来计算角度的，而在机器学习问题中，也是一样来计算夹角，因为通常我们的特征都会表示为向量形式，那分析两个特征相似度的时候，都会用余弦相似度来表示：...余弦相似度，其取值范围为[-1, 1]，当两个相同方向的向量比较，其取值为1，相反方向的取值为-1。 而余弦距离，则是1-余弦相似度，所以其取值范围为[0, 2]，相同向量之间的余弦距离为0。 ?
实现方式： 正余弦函数实现 贝塞尔曲线实现 2 开篇 看到上边的两种实现方式是不是感觉都和数学公式有关呐，这对于毕业多年之后的我们来说如果当初数学基础不是很好现在估计也全部还给老师了吧，所以一提到相关的数学计算公式只能用一个表情表达了...这TM都是什么.jpg 3 正余弦函数实现 正余弦的函数不知道大家还记不记得，我们温习一下相关参数的意义 ? ?...正余弦函数图.png 我们要实现移动的波形首先是先画出静态的波形，那么怎么来绘制一个波形图呐，Math函数里已经提供了相应的方法，我们可以直接使用 A Math.sin(ω x + φ ) + K)...代码中我已经对向下密封还是向上密封封装了方法，在此就不再赘述，需要的可以看源码哦，除此之外还有其他的参数都进行了可配置话，可以通过xml进行设置，至此通过正余弦函数进行绘制波形图已经介绍完毕了。...正余弦函数的波形使用是根据相位控制的，而贝塞尔曲线实现的波形效果是不断改变波的起始位置控制的，并且使用贝塞尔曲线的话需要先在屏幕外边绘制一个完整的波形，保证在平移的过程中可以看到图像不间断的移动来达到移动的波形效果
准确率、精确率、召回率、F1值 定义 准确率（Accuracy）：正确分类的样本个数占总样本个数， 精确率（Precision）：预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例， 召回率（Recall）：预测为正确的正例数据占实际为正例数据的比例...ROC（receiver operating characteristic curve接收者操作特征曲线）：采用不分类阈值时的TPR（真正例率）与FPR（假正例率）围成的曲线，以FPR为横坐标，TPR为纵坐标...其另一种解读方式可以是模型将某个随机正类别样本排列在某个随机负类别样本之上的概率。 计算 P-R ? P-R 曲线上的点代表不同阈值下模型将大于阈值的结果视为正样本，小于阈值的为负样本。...余弦距离的应用 样本间的距离有不同的定义方式，常见的有欧式距离、曼哈顿距离、汉明距离、余弦距离等等。这里我们主要介绍下余弦距离及其应用。 定义 余弦相似度的定义如下： 取值范围为：。...如果我们想得到类似距离的表示，只需要将 1 减去余弦相似度即可： 其取值范围为：。 我们要注意，虽然我们称其为余弦距离，但其并不是严格定义的距离。
ROC（receiver operating characteristic curve接收者操作特征曲线）：采用不分类阈值时的TPR（真正例率）与FPR（假正例率）围成的曲线，以FPR为横坐标，TPR为纵坐标...其另一种解读方式可以是模型将某个随机正类别样本排列在某个随机负类别样本之上的概率。 计算 P-R ? 添加描述 P-R 曲线上的点代表不同阈值下模型将大于阈值的结果视为正样本，小于阈值的为负样本。...ROC、AUC 除了 F1 和 P-R 曲线外，ROC 和 AUC 也可以综合反应一个模型的性能。二分类真实值： ? 添加描述 分为正样本的概率： ?...余弦距离的应用 样本间的距离有不同的定义方式，常见的有欧式距离、曼哈顿距离、汉明距离、余弦距离等等。这里我们主要介绍下余弦距离及其应用。 定义 余弦相似度的定义如下： ?...添加描述 通过以上证明我们可以看出来，余弦距离是不满足距离的定义的。 优缺点 我们知道余弦相似度关注的是两个向量之间的角度关系，并不关心其绝对大小。
“前一篇文章介绍了简谐振动激励下的动力学方程理论解，工程应用中的输入激励一般不会是单纯的正/余弦信号。本篇将介绍更一般的求解：Duhamel积分。”...图5下图黑色曲线，是图4下图一系列响应曲线的叠加。该叠加过程即Duhamel积分。 ? 图5a 动图 ?...图5b 将图5下图黑色曲线（即图3最后一排公式的右侧积分项）和左侧项相加，即得到Mass的相对位移ur。...将激励信号进行傅立叶变换，转换成一系列正/余弦信号。 2. 将这一系列正/余弦信号乘以系统传递函数（注意，该传递函数是稳态项的幅值比和相位差）。 3....将乘以传递函数后得到的一系列正/余弦信号叠加（反傅立叶变换）得到响应。 问题就出在第2步，第2步实际上用的是图8的结果，忽略了衰减项。
精准率（precision）是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本的样本个数的比例；而召回率（recall）则是指分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的比例。...它们的计算公式分别为： 其中 为真实的正样本的数量， 为真实的负样本的数量， 为 个正样本中被分类器预测为正样本的个数， 为 个负样本中被分类器预测为正样本的个数。...另一种 ROC 曲线的绘制方法为：根据样本真实标签统计出正负样本的数量，假设正样本数量为 ，负样本数量为 ；把横轴的刻度间隔设为 ，纵轴的刻度间隔设为 ；根据模型输出的预测概率对样本从高到低排序...，依次遍历样本，从零点开始绘制 ROC 曲线，每遇到一个正样本就沿纵轴方向绘制一个刻度间隔的曲线，每遇到一个负样本就沿横轴方向绘制一个刻度间隔的曲线，直到遍历完所有样本，曲线最终停在 这个点，即绘制完成...AUC 越大，说明分类器越可能把真正的正样本排在前面，分类性能越好。 问题 4：ROC 曲线相比 P-R 曲线有什么特点？
问题：精确率与召回率的权衡 精确率：预测为正样本的数据中，真实正样本的比例 召回率：真实正样本中，正确预测的比例 Precision值和Recall值是既矛盾又统一的两个指标，为了提高Precision...值，分 类器需要尽量在“更有把握”时才把样本预测为正样本，但此时往往会因为过于保 守而漏掉很多“没有把握”的正样本，导致Recall值降低 P-R曲线 问题：平方根误差的“意外” RMSE能够很好地反应回归模型预测值与真实值的偏离程度...AUC就是ROC曲线下的面积大小，该值能够量化地反应基于ROC曲线衡量出的模型性能。 AUC越大，说明分类器越可能把真正的正样本排在前面，分类性能越好。...问题4 ROC曲线相比P-R曲线有什么特点？ 相比P-R曲线，ROC曲线有一个特点，当正负样本的分布发生变化时，ROC曲线的形状能够基本保持不变，而P-R曲线的形状一般会发生较剧烈的变化。...3 余弦距离的应用 知识点：余弦相似度，余弦距离，欧氏距离，距离的定义 问题：为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧式距离？
当做向量时，两者相似度为cosθ，可通过余弦公式计算： ?...均为列向量）： num = float(A.T * B) #若为行向量则 A * B.T denom = linalg.norm(A) * linalg.norm(B) cos = num / denom #余弦值...因为有了linalg.norm()，欧氏距离公式实现起来更为方便： dist = linalg.norm(A - B) sim = 1.0 / (1.0 + dist) #归一化 关于归一化： 因为余弦值的范围是...简单扯下实际意义，举个例子吧： 例如某T恤从100块降到了50块（A(100,50)），某西装从1000块降到了500块（B(1000,500)） 那么T恤和西装都是降价了50%，两者的价格变动趋势一致，余弦相似度为最大值...，即两者有很高的变化趋势相似度 但是从商品价格本身的角度来说，两者相差了好几百块的差距，欧氏距离较大，即两者有较低的价格相似度 总结 对欧式距离进行l2归一化等同于余弦距离！
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