Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像,是用Python画图的必备技能。对于这个教程,大家最好亲自码一遍代码,这样可以更有收获。
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。本节介绍使用这些的几个示例。 我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数:
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)。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义等高线高度函数 def f(x, y): return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(- x ** 2 - y ** 2) #return x**2+y**2 # 数据数目 n = 300 # 定义x, y x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) # 生成网格数据 X,
Matplotlib是一个数据可视化神器,画图用的。涉及散点图、线图、等高线图、条形图、柱状图、3D图形、饼图、Image图像、灰度图。
【导读】在当今互联网蓬勃发展的时代,图像处理技术也随着人们的需求不断进步,专知成员Hui计划推出一系列计算机视觉入门实战讲解,参照Jan Erik Solem编写的《Python计算机视觉编程》这本书,以时下最流行的Python语言为工具,对图像处理技术的具体操作进行详细讲述,上一次的内容中已经为大家介绍了PIL python图像处理类库的使用,包括读取图像,转换灰度图像,创建缩略图,裁剪图像区域,调整尺寸和旋转。这一次为大家介绍Matplotlib的使用,包括绘图,绘制点和线,以及图像的轮廓和直方图,代码
折线图(Line Plot):用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在实际项目中,可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。
本节继续探讨数值关系型图表的绘制,主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。
3D 图是可视化具有三个维度的数据(例如具有两个因变量和一个自变量的数据)的非常重要的工具。通过在 3D 图中绘制数据,我们可以更深入地了解具有三个变量的数据。我们可以使用各种 matplotlib 库函数来绘制 3D 绘图。
不论是数据挖掘还是数学建模,都免不了数据可视化的问题。对于 Python 来说,matplotlib 是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然也可以进行简单的三维绘图。它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更为丰富的命令,让我们可以非常快捷地用 python 可视化数据。
梯度垂直于等高线,指向函数变化最快的方向,指向极大值点方向 约束条件为等式求极值 先来看个简单求极值例子 h(x,y) = x+y-1=0,f(x,y) = (x-2)**2+(y-2)**2 先
我们介绍了Multi-Robot Connected Fermat Spiral(MCFS),这是一个新颖的算法框架,用于多机器人覆盖路径规划(MCPP),首次将来自计算机图形界的连通费马螺旋线(Connected Fermat Spiral,CFS)适应到多机器人协调中。
本文是我在学习莫烦老师视频教程时候整理的笔记。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。通过Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,散点图等。承接上文:
这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解,就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组;然后传入填充的范围,用where=来确定填充的区域;最后可以加上填充颜色啦,透明度之类修饰的参数。
在matplotlib中,所有plot都存在与Figure对象中,需要先利用matplotlib.pyplot.Figure()创建一个实例(记为fig),实例的方法有:
之前使用 plot 和 plot3 绘制的都是线图 , 给定若干个点的向量 , 绘制这些点 , 然后将这些点使用直线连接起来 , 组成了线图 ;
1. pyplot模块 1.1. color的值 blue 1.2. Marker的值 point marker 1.3. LineStyles的值 solid line style 例子: 'b' # blue markers with default shape 'ro' # red circles 'g-' # green solid line '--' # dashed line with default color 'k^:' # black triangle_up mark
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包,pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。
在上面的三个面板中分别画出了sin,cos图,前面两个参数分别为x轴, y轴数据。ax2的第三个参数“go--”是matlab风格的绘图,ax3上给出了点的标记maker,这一块是可以自己定义的,可以参考我上一篇文章数据分析 ——数据可视化matplotlib(一)。
创建Axes3D主要有两种方式,一种是利用关键字projection='3d'l来实现,另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现,目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D.
近期在好几个地方都看到meshgrid的使用,虽然之前也注意到meshgrid的用法。
0 回顾 在最近的推送中,先后总结了最小二乘法的原理,两个求解方法:直接法和梯度下降,最后利用这两种思路进行了python实战;之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性,因为它是无偏估计,这也带来了它非常惧怕多重共线性问题,在面对这些数据时,它往往得到的权重参数方差大,是一个不稳定的回归算法。 工程应用中,你拿到的数据集可能有上百个特征维度,实际上是很难保证数据集中的所有维度都满足无共线性,所以OLS实际上没有太多的实际应用价值,它必须要想到一种办法解决多重共线性,进而过滤掉那些权重参数等
SAI2-2022.12.01最新版是一款非常优秀的绘图软件,在线条绘制方面比任何软件更逆天,我们经常用SAI绘画软件来勾线很方便,笔刷图案丰富逼真,笔触更直硬一些,适合漫画爱好者使用,而且占用空间小,对电脑要求低。SAI绘画软件极具人性化,其追求的是与数码绘图板极好的相互兼容性、绘图的美感、简便的操作以及为用户提供一个轻松绘图的平台。
自定义沿坐标轴的刻度值和标签有助于突出显示数据的特定方面。以下示例说明一些常见的自定义,例如修改刻度值的放置位置、更改刻度标签的文本和格式,以及旋转刻度标签。
Matplotlib 最初设计时只考虑了二维绘图。在 1.0 版本发布时,一些三维绘图工具构建在 Matplotlib 的二维显示之上,结果是一组方便(但是有限)的三维数据可视化工具。通过导入mplot3d工具包来启用三维绘图,它包含在主要的 Matplotlib 安装中:
简单使用下sklearning import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import Perceptron import matplo
等高线指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线,并垂直投影到一个水平面上,并按比例缩绘在图纸上,就得到等高线。 等高线也可以看作是不同海拔高度的水平面与实际地面的交线,所以等高线是闭合曲线。在等高线上标注的数字为该等高线的海拔。
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注意:当一个面层有重叠面时,数据时按记录先后顺序显示的。当有一大一小的面重叠时,如果大面在后,小面在前,两个面都会显示正确,但是当大面在前,小面在后时,小面就会被大面遮挡,这是需要利用工具箱中的【排序】工具,更具面的大小关系进行排序,已达到正确的显示目的。
在训练好高精度的模型,我们可以通过有效的可视化直观看到分类效果,相比于混淆矩阵等分类指标更加直观。如下示例就可以看出iris数据集的Sepal (花萼)相比 Petal (花瓣)更难分类
meshc 函数参考文档 :https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/meshc.html
如果将文本数据与图表数据相比较,人类的思维模式更适合于理解后者,原因在于图表数据更加直观且形象化,它对于人类视觉的冲击更强,这种使用图表来表示数据的方法被叫做数据可视化。
Matplotlib 是 Python数据科学生态系统中非常重要的一个 Python库,是 Python可视化中使用最多,同时其他许多可视化库也是在这个基础上衍生或延展而来的。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 前言 因为数据需要用图形来展示。在Excel,matlab,python中,我选择了python。 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。毕竟学习python相较于学习Excel,相对而言,“性价比”高点。🐶 我基本不会python,这是第一篇python。 水水,这浪花可这大~ 我目前仅仅需要柱状
求解最优化问题中,拉格朗日乘子法和KKT条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等式约束时使用KKT条件。这个最优化问题指某一函数在作用域上的全局最小值(最小值与最大值可以相互转换)。
人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能,但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本,可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说,对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。
前言:在svm模型中,要用到拉格朗日乘子法,对偶条件和KKT条件,偶然看到相关的专业解释,忍不住想总结收藏起来,很透彻,醍醐灌顶。
梯度是微积分中的基本概念,也是机器学习解优化问题经常使用的数学工具(梯度下降算法),虽然常说常听常见,但其细节、物理意义以及几何解释还是值得深挖一下,这些不清楚,梯度就成了“熟悉的陌生人”,仅仅“记住就完了”在用时难免会感觉不踏实,为了“用得放心”,本文将尝试直观地回答以下几个问题,
專 欄 ❈ ZZR,Python中文社区专栏作者,OpenStack工程师,曾经的NLP研究者。主要兴趣方向:OpenStack、Python爬虫、Python数据分析。 Blog:http://skydream.me/ CSDN:http://blog.csdn.net/titan0427/article/details/50365480 ❈—— 1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression
等高线图(contour map) 是可视化二维空间标量场的基本方法[1],可以将三维数据使用二维的方法可视化,同时用颜色视觉特征表示第三维数据,如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设
随着科技的发展,我们生活中生产的数据日益增加,数据可视化变得至关重要!通过大数据的可视化,使我们更能读懂其中的奥秘!
数据分布图简介 绘制基本直方图 基于分组的直方图 绘制密度曲线 绘制基本箱线图 往箱线图添加槽口和均值 绘制2D等高线 绘制2D密度图 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。 “望”的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述
如果有一个包含10名学生的教室,这些学生获得的分数的百分比是75,58,90,87,50,85,92,75,60和95,使用这个数据,我们将绘制条形图。
n :特征量的数目 x^(i) :第 i 个训练样本的输入特性值 x^(i)_j :第 i 个训练样本中第 j 个特征量的值
大多数人不会花大量时间去学 matplotlib 库,仍然可以实现绘图需求,因为已经有人在 stackoverflow、github 等开源平台上提供了绝大多数画图问题的解决方案。我们通常会使用 google 来完成绘图需求。至少我是这样。
logit函数输入参与p属于(0,1),函数值为整个实数域,可以在特征值与逻辑比率之间建立线性关系 这里 样本x属于分类1的条件概率 现在如何去预测一个特定样本属于一个特定类的概率,转化一个函数形式, 注意这里是y=1的概率,后面算似然函数特别注意这点,这里y|x只有两个分类,y=1|x,y=0|x,P(y=0|x)=1-P(y=1|x),注意下面的处理手法, 似然函数 将问题转化一下,求lnL最大值,也就是求-lnL最小值,易知-lnL>0 为了更好掌握损失函数J(w),看一下单个样本的例子 y
使用numpy与matplotlib.pyplot画图 1. 折线图 1 # -*- enccoding:utf-8 -*- 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' #用来正常显示中文 5 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文 6 plt.rc
中医上讲看病四诊法为:望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
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