上篇文章,我们了解到 Matplotlib 是一个风格类似 Matlab 的基于 Python 的绘图库。它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且我们也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。本文主要走进 Matplotlib 的世界,初步学会绘制图形。
简介 人类创造迷宫的历史至少可以追溯到 5000 年前:1986 年人们在意大利西西里岛上发现了一幅绘制于公元前 3000 年的迷宫的史前壁画。希腊神话中,克里特岛国王米诺斯的儿子,半人半牛怪物的弥诺陶洛斯,就被关在克诺索斯的一座迷宫里。中世纪的英国则流行草坪迷宫,也就是把草坪栽种成迷宫的样式。清朝乾隆年间,圆明园里仿照欧洲的迷宫,用四尺高的雕花砖墙造了一座中西结合的迷宫花园:万花阵。下图是清内府宫廷满族画师伊兰泰所作的《西洋楼透视图铜版画》中的一幅,描绘的就是圆明园里的万花阵迷宫。 在这篇文章里,我将介
对于还没听说过Midjourney的人,这里有一句话介绍:Midjourney是一个文字-图片生成APP,类似于OpenAI的DALLE-2和Stable Diffusion的DreamStudio,使用了大量网络图片(大约6亿5千万)——基于提供的文字线索生成令人惊艳的图片。现在进入了测试阶段——但是每周都会增加更多的特征……并且未来还有待想象!(目前他们的AI引擎到了3.0版本)。
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame
交流群里有读友提问:如何在地球投影中添加指定的纬圈。我抽空尝试了一下,分享给大家。
xarray 通过对plt.plot()的包装实现对线图的绘制。如前面所述,axes可以用变量进行标记,从而可以传递给底层matlibplot调用。
二维数据可视化 1.基本绘图函数 plot(y):如果是复数向量,则以实部为横坐标,以虚部为纵坐标 plot(x,y) plot(x,y,s):s表示字符串标记 plot(x1,y1,s1,...) 2.子图的绘制 subplot(mnp)或者subplot(m,n,p):共m行,每行n个图 3.设置坐标轴 axis(xmin xmax ymin ymax):定义x轴和y轴的范围 axis(xmin xmax ymin ymax zmin zmax):定义x轴和y轴和z轴的范围 axis(xmin xmax
聚类是典型的无监督学习问题,其目标是将样本集划分成多个类,保证同一类的样本之间尽量相似,不同类的样本之间尽量不同,这些类称为簇(cluster)。与有监督的分类算法不同,聚类算法没有训练过程,直接完成对一组样本的划分。
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统:基础图形(base)、网格图形(grid)、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观,逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
移动应用已经成为我们日常生活的一大重要组成部分。使用移动应用时,我们通常是用眼睛看,用手执行对应操作。如果能将这个感知和交互过程自动化,用户也许能获得更加轻松的使用体验。此外,这还能助益手机辅助功能、多步 UI 导航、应用测试、可用性研究等。
当了解动态和不确定的环境时,人们应在新证据最能提供信息的时候最强烈地更新他们的信念,比如当环境发生了惊人的变化或现有的信念高度不确定的时候。我们发现,对惊喜和不确定性的调节被编码在一个特定的、全脑功能连接的时间动态模式中,并且这种编码在那些更适当适应他们的学习动态以应对这些因素的个体中得到增强。这种全脑功能连接模式的关键特征是额顶叶和其他功能系统之间更强的连接或功能整合。我们的研究结果为学习中的动态调整和大脑中功能连接的动态、大规模变化之间的联系提供了新的见解。
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库,但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。
题意 一个有向图G=(V,E)称为半连通的(Semi-Connected),如果满足:?u,v∈V,满足u→v或v→u,即对于图中任意 两点u,v,存在一条u到v的有向路径或者从v到u的有向路径。若
最近在琢磨软件设计师的下午题目,一开始发现看见流程图,逻辑困难的比较难受。因为流程图怎么说呢,是没学过吧!
The wrappers.py module implements wrappers for the layers in layers.py. It includes
日前,谷歌和英伟达宣布将 NVIDIA TensorRT 集成到 TensorFlow 1.7 中。在谷歌开发者博客中,他们介绍了此次合作的详细信息以及整合之后的性能,AI 研习社编译整理如下: TensorRT 是一个可以用于优化深度学习模型,以进行推理,并为生产环境中的 GPU 创建运行环境的库。它能优化 TensorFlow 中的 FP16 浮点数和 INT8 整型数,并能自动选择针对特定平台的内核,以最大化吞吐量,并最大限度的降低 GPU 推理期间的延迟。全新的集成工作流程简化了在 TensorFl
– 在画图时,要注意首先定义画图的画布:fig = plt.figure( ) – 然后定义子图ax ,使用 ax= fig.add_subplot( 行,列,位置标) – 当上述步骤完成后,可以用 ax.plot()函数或者 df.plot(ax = ax) – 在jupternotebook 需要用%定义:%matplotlib notebook;如果是在脚本编译器上则不用,但是需要一次性按流程把代码写完; – 结尾时都注意记录上plt.show()
AI 研习社按,日前,谷歌和英伟达宣布将 NVIDIA TensorRT 集成到 TensorFlow 1.7 中。在谷歌开发者博客中,他们介绍了此次合作的详细信息以及整合之后的性能,AI 研习社编译整理如下:
本文雷达图像用浙江省宁波市气象局 沃伟峰 编写的软件《基数据体扫结构分析软件》生成。
通过做图表来分析数据实在是一个非常棒的方法,由于我偶尔忘记语法,还得翻之前的笔记,难受。下面就画了些常用的图,记一记,记一记。
2021-12-10 21:57:19.573 | INFO | __main__:image_stitching:49 - 待拼接图片的原尺寸: (460, 460) 2021-12-10 21:57:19.575 | INFO | __main__:image_stitching:52 - 待拼接图片重置尺寸: (1280, 1280) 2021-12-10 21:57:19.654 | INFO | __main__:image_stitching:58 - --- width=1280,heigh=1280 2021-12-10 21:57:20.915 | INFO | __main__:<module>:75 - 左右拼接完成 --- 2021-12-10 21:57:21.070 | INFO | __main__:image_synthesis:12 - 母图尺寸:(2560, 1280) 2021-12-10 21:57:21.071 | INFO | __main__:image_synthesis:14 - 子图尺寸:(460, 460) 2021-12-10 21:57:21.073 | INFO | __main__:image_synthesis:17 - 子图重置比例: 1.1130434782608696 2021-12-10 21:57:21.075 | INFO | __main__:image_synthesis:22 - 防止子图尺寸大于母图 2021-12-10 21:57:21.076 | INFO | __main__:image_synthesis:25 - 防止子图尺寸大于母图 2021-12-10 21:57:21.102 | INFO | __main__:image_synthesis:29 - 重置后子图尺寸:(413, 413) 2021-12-10 21:57:22.817 | INFO | __main__:<module>:79 - --- end --- res = C:/Users/xpp/Desktop/Lena\synthesis_.png 算法:图像覆盖堆叠是包括图像读取,图片尺寸读取,重置图片大小,图片等比缩放,图片拼接,图片覆盖与堆叠(子母图)在内。 链接:https://www.cnpython.com/tags/290753
研究作者提出了 Matrix Net (xNet),一种用于目标检测的新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中,其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。因此,xNets提供了一种尺寸和纵横比感知结构。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 研究作者提出了 Matrix Net (xNet),一种用于目标检测的新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中,其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。 Matrix Nets 这是一个「矩阵网络」,它的参数少、效果好、训练快、显存占用低。 简要介绍 研究作者提出了 Matrix Net (xNet),
(本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-2354-1-1.html)
Apple为了让网页在iphone上显示而设计的meta tag。尚未列入W3C标准但已得到主流浏览器支持。
在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置,今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、轴标签以及图例,这三个内容也是非常实用并且常用的。颜色、线条、标记这些设置的是图像本身的一些属性,而标题、轴标签这些数据是额外提供的补充数据,所以这两者的内在逻辑是不同的。
写着神经网络计算代码,对矩阵计算想整个清晰的展示方式,就想着用 Python 绘制下矩阵运算图。先偷懒一下,看看有没有人分享过代码?
Seaborn 是 Python 中一个非常受用户欢迎的可视化库。Seaborn 在 Matplotlib 的基础上进行了更加高级的封装,用户能够使用极少的代码绘制出拥有丰富统计信息的科研论文配图。Seaborn 基于 Matplotlib,Matplotlib 中大多数绘图函数的参数都可在 Seaborn 绘图函数中使用,对 Python 的其他库(比如 Numpy/Pandas/Scipy)有很好的支持。
本片文章前三章内容大家比较常用,后面的可能会不那么常用,前面的基础内容不想看了可以直接从第4段开始
随着深度学习技术的成熟和人工智能的发展,机器开始变得越来越“聪明”,越来越了解用户的喜好和习惯。
上篇文章,我已经讲解绘制图像大致步骤,接下来的系列文章将分别对各种图形做讲解。其实就是了解各个图种的绘图 API。文章就讲解第一种图形,柱状图。
地址:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.html
matplotlib.pyplot是一个命令风格函数的集合,使matplotlib的机制更像 MATLAB。 每个绘图函数对图形进行一些更改:例如,创建图形,在图形中创建绘图区域,在绘图区域绘制一些线条,使用标签装饰绘图等。在matplotlib.pyplot中,各种状态跨函数调用保存,以便跟踪诸如当前图形和绘图区域之类的东西,并且绘图函数始终指向当前轴域(请注意,这里和文档中的大多数位置中的『轴域』(axes)是指图形的一部分(两条坐标轴围成的区域),而不是指代多于一个轴的严格数学术语)。
谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图,使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同,可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后文的Min cut), 也可以是分割规模差不多且割边最小的分割——如图1的Best cut(如后文的Normalized cut)。
(8).com.android.settings模块—设置(自定义设置名字、设置内容图标等)。
No.34期 缩图法(一) Mr. 王:接下来我们再谈一种常用于磁盘上存储的图的思想,叫作缩图法。我们不得不设计磁盘算法,重要原因就是内存存不下特别大的图。 所以一些基本的考虑就是,我们能不能试着把图变得小一点,使之能被放进内存中。如果经过若干次I/O 之后,使得图剩下的部分可以被放进内存中,那么处理也就变得容易多了。 小可:哦,“缩图法”名字听起来也好像是这个思想。具体怎么做呢? Mr. 王:我们来看这样一个问题:判定一个特别大的图的连通性。显然这个大图会被存储在外存中。 Mr. 王:首先我们试着给
本文介绍了单次多框检测(Single Shot MultiBox Detector, SSD)算法,该算法是一种基于深度学习的目标检测算法,主要应用于计算机视觉领域。SSD算法可以同时检测多个目标,并且能够在不增加计算量的情况下提高检测精度。该算法具有速度快、精度高的特点,是当前比较流行的物体检测算法之一。
上篇中,介绍了numpy的常用接口及使用,并对部分接口方法进行了详细对比。与之齐名,matplotlib作为数据科学的的另一必备库,算得上是python可视化领域的元老,更是很多高级可视化库的底层基础,其重要性不言而喻。
数据可视化本来是一个非常复杂的过程,但随着Pandas数据帧plot()函数的出现,使得创建可视化图形变得很容易。
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。
1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 ---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图,并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: fi
1876年2月,一位名叫亚历山大·贝尔的29岁年轻人,向美国专利局提交了一项发明专利申请并获得批准。这项专利,就是日后影响了整个人类社会进程的通信神器——电话。
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