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Python数据分析之matplotlib(3D绘图)

meshgrid函数的用法 绘制3D曲面图 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #导入三维绘制工具箱 fig = plt.figure() # 创建一个绘图对象 ax = Axes3D(fig) # #用这个绘图对象创建一个Axes对象(有3D坐标) data[2] #x, y, z = data[0,1], data[0,2], data[0,3] #取值时需要[0,index] ax = plt.subplot(111, projection='3d ') # 创建一个三维的绘图工程 # 将数据点分成三部分画,在颜色上有区分度 ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c='y') # 绘制数据点 ax.scatter

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3d数据

, Manolis and Song, Shuran and Zeng, Andy and Zhang, Yinda}, journal={International Conference on 3D The dataset consists of several types of annotations: color and depth images, camera poses, textured 3D

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    3D人脸重建和人脸分析常用的数据集汇总

    1、AFLW database 数据下载链接: http://lrs.icg.tugraz.at/research/aflw/ AFLW人脸数据库是一个包括多姿态、多视角的大规模人脸数据库,而且每个人脸都被标注了 为此,设计了数据采集pipelines,以提供相互一致的三维数据和二维视频。 1、首先,使用三维扫描仪捕获每个对象的三维模型。 4、CelebA dataset 数据下载链接: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html CelebFaces属性数据集(CelebA)是一个大规模的人脸属性数据集 参考论文:How far are we from solving the 2D \& 3D Face Alignment problem? ? ? ? 8、300W 数据下载链接: https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/300-W/ 300W数据集是由AFLW,AFW,Helen,IBUG,LFPW,LFW等数据集组成的数据

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    3d Tiles 加载调度原理分析

    作者:迷途的小书童 微信公众号:g0415shenweri 转载声明 3dtiles协议具备了超大规模的数据加载调度的能力。本人分析了cesium的源码,结合自己的理解总结了一下加载调度的实现。 3dtiles的数据结构 3dtiles是金字塔状的层次结构,最上层是不太精细的数据,越到下层模型数据越精细,渲染成本越高。一般根据视口离tile的远近来加载不同的层级。 ? 得到这两个队列之后,我们就可以调用渲染的函数进行数据的渲染。不过这里需要渲染的队列tile,有可能有的数据内容还没有请求到。我们需要在渲染的时候进行过滤。 我们通过延迟回收,来实现当相机快速移动的时候,不会频繁的进行数据请求。又保证了最终内存的能够控制在一定范围之内。 3dtiles的数据请求 前面将的状态都是在说渲染状态,我们的数据何时被请求呢? 当我们的tile的状态变成Rendered的时候,会触发数据请求命令。如果数据已经加载到内存,就不会再请求,如果数据状态为非ContentLoaded状态,我们会重新发起数据请求。

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    数据分析3D打印机细分卖点有没有市场需求?

    下面抛出需要寻找答案的问题和答案的渠道,各位卖家朋友可根据自己的实际情况定制你需要的答案,并将它们打包归类,整理在你的市场分析表格中,非常有助于提炼同质化心智资源并找到真正的差异化心智入口! 比如我们的产品是3D打印机,差异化概念是 专注儿童绿色玩具的3D打印机 。 那么, 刚才的热潮分析结果就是错误的了 ,现在之所以关注度与“打印机”一词趋同,只是 因为没有媒体去助推,更说明3D打印机还没有进入普通消费者的家庭(仅极少部分),更没有成为一款专注于儿童绿色玩具的3D 纵观这三点,你将差异化概念相关的关键词放到这三点,并使用百度指数这样一个大数据工具,就可基本看出当前的产品潜力,到底是否符合你的意愿。 类似我们上面提到的用于给儿童制作绿色玩具的3D打印机,可算作是3D打印机的一个细分行业。

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    数据分析框架|数据分析

    数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。 关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

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    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

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    【干货】3D打印技术优劣分析与前景展望

    导读:3D打印是最近兴起的一种快速成型的技术,现在已经引起了社会的广泛关注。3D打印技术相比传统制造技术具有不可超越的优势,但也存在着一些不足之处。 本文对3D打印技术的优劣进行了分析和比较,对其发展前景进行展望,也对其发展方向提出一些可行性建议。 1 3D打印技术简介 3D打印技术,在学术上又被称为“添加制造”技术,也可称做增材或增量制造。 2 3D打印技术的主要应用 3D打印技术可以应用到各个行业,只要这个行业能够提供模型或者是原型。目前,3D打印技术已经在工业设计、航空航天、机械制造、文化艺术、军事等领域得到了较为广泛的应用。 3.2 3D打印技术存在的问题 (1)现有材料种类过少。目前限制3D打印技术推广的最主要因素是可用材料的缺乏。现在看来,适用于3D打印的材料只有树脂、金属和塑料等为数不多的几种。

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    谈谈3D Tiles(2):数据结构

    上一节介绍3D Tiles渲染调度的时候,我们提到目前Cesium支持的Cesium3DTileContent目前支持如下类型: Batched3DModel3DTileContent Instanced3DModel3DTileContent 3D Tiles也是基于状态,从UNLOADING开始,通过一系列的request,完成最初的数据加载过程,结束LOADING状态,进入Pocessing过程,也就是数据解析。 这里解释一下:3D Tiles中主要的数据部分就是glTF,而glTF也是基于状态管理的,无论是glTF的解析还是构造DrawCommand,只是state不同,都是在update方法中完成的。 如上是batchtable的内容,以及3d tiles给出的文档信息,其实batchtable就是一个json对象。 下次以个人的经验来谈一下3D Tile好和不好的部分,当作完结篇。

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    3D人脸】AI Mesh 数据工程调研

    业内的数据来源 synthetic data(合成数据) [2021,微软] Fake It Till You Make It: Face analysis in the wild using synthetic 开源的假图只给了70个2d点,不给模型) [2022,微软] 3D face reconstruction with dense landmarks(直接完全沿用了自家2021的数据,没有任何改进,不给模型 开源了但不给点) [2018,上交/云从] Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network (没细看) [2015,中科院] Face alignment across large poses: A 3d solution(没细看) semi-automatic refined data(半3dmm geometry from monocular video on mobile GPUs(3w张真实人脸,用3DMM去fit出假标签,之后数据迭代清洗自循环:模型洗出脏数据,手动微调x和y,更干净的数据再反哺给模型

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    数据分析数据运营商业分析

    从职场生涯看,成为某领域的数据专家,会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向: 数据分析数据挖掘,数据产品,数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。 这里更多指互联网行业,偏业务的数据分析师,一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。 因为要求高,所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队,数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。 此类数据产品经理,更多是注重数据分析能力,擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者,是真正意义上的数据产品经理。 部分归属到技术部的数据分析师,虽然Title叫数据分析(其实应该叫数据分析开发工程师),很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行,那么这就是标准的数据工程路线。

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    主成分分析3D绘图-pca3D

    今天向大家介绍一个展示主成分分析(PCA)的3D绘图方法。 install.packages("pca3d") #安装包 library(pca3d) 1. 例一 metabo是结核病的代谢情况数据 data(metabo) pca <- prcomp(metabo[,-1], scale. = TRUE ) #pca数据要求是一个prcomp对象,或者一个至少有三列的矩阵 #prcomp是主成分分析函数 head(pca) pca3d(pca, group=metabo[,1]) #绘图,根据metabo第一列分组 makeMoviePCA() ##变成动态 2. bg= "white", axes.color= "blue", new=TRUE, show.centroids=TRUE #显示每个类的中心,以及从每个数据点到相应的形心的线 show.ellipses=TRUE #展示置信区间,默认为0.95 #ellipse.ci设置置信区间 ) 小编总结: pca3D方法绘制主成分方法简单易上手,并且3D

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    3D视觉传感技术:时间飞行法 (ToF) 技术分析

    为了让读者更全面的了解ToF技术,本文将会分析3D视觉传感技术的基本原理,ToF镜头的相关产业链信息,ToF技术的具体应用以及ToF技术的未来发展前景。 ? 美国MIT的Lawrence Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构,并对物体的形状和空间关系进行描述,把过去的简单二维图像分析推广到了复杂的三维场景,标志着立体视觉技术的诞生 随着研究的深入,研究的范围从边缘、角点等特征的提取,线条、平面、曲面等几何要素的分析,直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析,并建立起各种数据结构和推理规则。 该系统还需要一个合适的传感器接口,为传感器提供电源、所需的偏置电压/电流信号、数字控制相位,并从传感器读取数据流,这通常需要进一步的小处理以获得3D体积数据。 4 TOF市场前景 根据Yole数据,2019年全球3D成像和传感市场规模为50.48亿美元,其中,移动&消费应用占比40%,是最大的应用领域,工业、国防&航空航天和汽车应用占比分别为21%、17%、17%

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    玩转3D Swiper美女性感秀之思路分析

    [CSS3 玩转3D Swiper性感秀之思路分析总结] 前言   继一次的3D魔方之后,这次利用CSS3的transform、translate、rotate、preserve-3d等结合JS的requestAnimationFrame 想直接在线预览 [3D Swiper实例展示] 这里是@IT·平头哥联盟,我是首席填坑官∙苏南,用心分享 做有温度的攻城狮。 群:912594095 回顾:   看过上次的3D魔方的同学对于本次的分析会有一定的帮助,当然如果大佬您本身就对css3就已经玩的很666了,那么对于下文的分解就请扮演老师的角色吧,小弟如有不足之处,欢迎斧正 [javascript,3D旋转] [javascript,3D旋转缓冲效果] ...省略N行 swiperAnimate(){ const _requestAnimationFrame_ = 动画一点点 - 如何用CSS3画出懂你的3D魔方?

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    交互式多用户3D视觉分析(multimedia)

    本出版物报道了一个研究项目,我们着手探索增强现实(AR)技术在视觉数据分析方面的优势和劣势。 我们开发了一个AR数据分析应用的原型,它为用户提供了一个交互式的3D界面,基于手势的控制和多用户共享体验的支持,使多人在三维空间中协同可视化、分析和操作具有高维特征的数据。 通过手势,用户可以选择菜单选项,控制具有各种过滤和可视化功能的三维数据可视化,并在自己的环境中自由安排各种菜单和虚拟显示。 本研究项目的主要目的是研究AR接口和协同分析是否能为数据分析任务提供有效的解决方案,我们原型系统的经验证实了这一点。 Schulze 原文链接:https://arxiv.org/abs/2002.05305 交互式多用户3D视觉分析.pdf

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    数据分析】大数据之 “用户行为分析

    然而,在当今的商场上,还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战,而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用,在大家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度分析与挖掘 如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生,一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上,这代表着一天近 1TB 的活跃数据。 亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解,制定对客户的贴心服务及个性化推荐。 纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的分析和使用,无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。

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    如何用数据分析指标分析数据含义

    鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标: ? 平均数:数据当中有异常数值,平均值是不准确的,平均数有时候用来愚弄大众的智商。 这个数据集下载链接 Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 ? 题目要求:我们根据父母的购物行为预测儿童的信息,或者根据儿童的年龄预测父母的行为。 首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题: 第一层: 婴幼儿出生时间分布及原因分析; 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分; 从性别、年龄、时间(月份)3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响 【数据分析】 这也是最关键的一步了,这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买,还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。 5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量,如果可以从property当中获取商品价格,那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。

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    图解数据分析 | 数据分析思维

    ,即对比、细分、溯源,也被数据分析的三板斧,支撑数据分析的核心应用,具体来说: [数据分析三板斧] 对比:成对地比较。 在分析数据时,增加分析的维度,改变看待问题的视角,能够在更细分的级别上分析数据,洞察到更多的知识,增加数据分析的深度。 三、数据『溯源』 溯源,就是到细节数据中去,查看原始数据,反思用户的行为。在做数据分析时,一定要明白你分析数据是二手的,还是一手的。 [数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据,包含的内容最丰富,但数据可能不规范。 二手数据是经过处理的,甚至是分析之后的数据,这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的,由此得出的分析结果也可能有失公允。

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    数据分析数据敏感性?|数据分析

    摘要:什么叫数据敏感?怎样做数据分析? 一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的,最后给一个数据分析模板给大家,供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率,完成百分比,提升百分比。 3、转化率分析,也就是漏斗模型分析。前文提到了,漏斗模型需要对比的数据,所以在此处的分析,我们需要列两个漏斗模型。 ? 我们常做的数据分析,是建立在海量数据的情况下,但往往在初创公司,数据系统还不完善,数据量不够的情况下,数据只能作为参考,过分相信数据往往会导致做出错误的判断。 做数据分析,重点不在数据,而在分析,对数据敏感,就是能清楚数据异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源:酥酥说----

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    图解数据分析 | 数据分析介绍

    二、数据分析的应用 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但计算机出现后,规范和自动化的分析才具备可行性。现在,数据分析已经广泛地应用到了各个领域。 打开各种招聘网站,越来越多的岗位开始要求『具备一定的数据分析能力』。同样参与面试的两个优秀候选人,具备数据分析能力的那个有更大的机会拿到Offer。 (2)学习数据分析可以得到更多的晋升机会。 (3)学习数据分析拓宽就业方向。 大中型企业(尤其是头部企业),都设置有『数据分析』岗位,例如数据分析师、数据科学家等等。目前各种数据分析岗位招聘需求都相对较大。 (4)学习数据分析可以参与公司的决策核心。 (2)掌握数据分析的人才为企业的发展带来更多的可能。 通过市场数据分析和用户数据分析,可以为目标用户提供更精准的产品和夫,从而提高企业营收规模。

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