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怎么用matlab画心形曲线方程,matlab画心形曲线「建议收藏」

曲线图 MATLAB作图是通过描点、连线来实现的,故在 画一个曲线图形之前, …… (x,y1,’-r’,x,y2,’-.k’,’linewidth’,2) 8、绘制心形图 r=2(1-cosθ)的极坐标图形...theta… 数学建模与数学实验 MATLAB作图 二维图形 三维图形 图形处理 特殊二、三维图形 实例 作业 1.曲线图 MATLAB作图是通过描点、连线来实现的,故在 画一个曲线图形之…… Matlab...三维曲线 ? t=0:pi/50:10*pi; ? plot3(sin(2*t),cos(2*t)Λ) ? … (a=100) 7、在同一平面的两个窗口中分别画出心形线和马鞍面。 三....,必须先取得该图形上的 一系列的点的坐标(即横坐标和纵坐标),然 后将该点集的坐标传给MATLAB…… 数学建模与数学实验 MATLAB作图 二维图形 三维图形 图形处理实例 特殊二、三维图形 作业 1...42 精品好文档,推荐学习交流 8、绘制心形图 r=2(1-cosθ)的…… 数学建模与数学实验 MATLAB作图 二维图形 三维图形 图形处理实例 特殊二、三维图形 作业 1.曲线图 MATLAB作图是通过描点

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Python数据分析与实战挖掘

Scipy 包含最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程常用的计算 Matplotlib 提供二维绘图，也可以三维绘图，与Matlab...如果要实现GPU加速还要配置CUDA Gensim 用于处理语言方面的任务，如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等 --贵阳大数据培训-- 数据探索 1、数据质量分析：检查原始数据中是否存在不符合要求的数据...D中相邻n个数的计算特征 《贵州大数据培训机构 》 统计作图函数，基于Matplotlib Python主要统计作图函数 《贵阳大数据报名学习 》 plot 绘制线性二维图，折线图 pie 绘制饼图 hist...，将相关性高的数据转为彼此独立 数值规约：通过选择替代的、较小的数据来较少数据量，包括有参数(回归、对数线性模型)和无参数方法(直方图、聚类、抽样) Python主要数据预处理函数 《贵阳大数据培训》...，将相关性高的数据转为彼此独立 数值规约：通过选择替代的、较小的数据来较少数据量，包括有参数(回归、对数线性模型)和无参数方法(直方图、聚类、抽样) Python主要数据预处理函数 interpolate

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    Python作图三维等高面

    技术背景 对于等高线，大家都是比较熟悉的，因为日常生活中遇到的山体和水面，都可以用一系列的等高线描绘出来。而等高面，顾名思义，就是在三维空间“高度一致”的曲面。...等高线作图 如果是Python中画等高线，这个用Matplotlib就可以实现，这里就直接放一个Matplotlib的官方示例： import matplotlib.pyplot as plt import...plotly') import plotly.graph_objects as go import plotly.offline as offline # Plotly作图要求数据展平...最终展示的结果为： 也可以换一个角度看： 这个数据用的跟前面章节展示的断层扫描图是同一个数据，在这个等高面结果中可以看到，三维空间中存在着一条低密度的“通路”。...但是我们可以把这个密度投影到一个三维的等高曲面上，这个曲面就称为等高面。本文介绍了一个python中性能比较好的画等高面的工具：Plotly。

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    汇总|3D人脸重建算法

    级联回归器离线学习从一组三维面及其在不同视图中对应的二维面图像。该方法将大视角下不可见的标志点视为缺失数据，用相同的回归函数统一处理任意视角下的人脸图像。...为此，我们从一个初始的3D人脸形状开始，根据输入的2D人脸图像中的一些带注释的标志点和离线学习的一系列回归函数逐步调整它。...在回归器离线训练过程中，优化目标是使估计的三维人脸形状与真实的三维人脸形状之间的总误差最小，这保证了重建精度高于基于3DMM的方法，该方法只考虑了标志点的适应度，而不考虑整个三维人脸。 ?...通过3D-to-2D映射矩阵将三维人脸形状和标志点关联起来。在每次迭代中，首先通过一个地标回归器估计对地标的平差，然后利用该地标平差通过一个形状回归器估计三维人脸形状平差。...4、 展示了如何将三维面部地标定位的相关任务纳入到所提出的框架中，并帮助提高重建质量，特别是在大姿态和面部表情的情况下。 5、 论文的方法在单图像三维人脸重建方面的性能大大优于以前的工作。

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    【专业技术】Android平台下使用OpenGL

    如何在平面上画三维坐标的点或图形呢？OpenGL有一个坐标系，如下图： ? 我们需要将这个坐标系和我们的GLSurfaceView里的Surface做一个映射关系。...同理top、right、bottom的值表示的是edgeRight、edgeTop、edgeBottom这几条边在坐标系中的位置。 3、 上面第二点定出了作图范围的x和y的范围。...near表示的是眼睛到作图平面的距离(绝对值哦！)，far表示眼睛到最远可见处的平面范围。于是，默认情况下z的作图范围就是在-near到-far的位置。...4、 好了，我们已经确定好x、y、z方向的作图范围了。回过头来，就可以发现，这张“立体”的纸，是一个方椎体切去头部的平截头体。...其中第一个参数表示的是每个点有几个坐标。例如顶点，有 x、y、z值，所以是 3；而颜色是 r、g、b、a 值，所以是 4。 3.3.4、画图！

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    数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

    )等；还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2. base基本图形系统相关内容可参照：《R语言 图形初阶：hist、plot和图形布局layout | 第6讲》，作为R语言图形绘制的入门一节...1.1 lattice常见函数集表达式对照表 图形类型 函数 表达式示例 三维等高线图 contourplot() z ~ x*y 三维水平图 levelplot() z ~ y*x 三维散点图...cloud() z ~ x*y|A 三维线框图 wireframe() z ~ y*x 条形图 barchart() x ~ A或A ~ x 箱线图 bwplot() x ~ A或A ~ x 点图...l=线，r=回归，smooth=平滑曲线，g=格点） xlab/ylab 字符型向量，设定横轴和纵轴标签 xlim/ylim 两元素数值型向量，分别设定横轴和纵轴的最小和最大值 示例3：lattice...2 ggplot2绘图系统 ggplot2将数据、数据到图形要素的映射以及图形要素绘制分离，然后按图层叠加的方式作图，通过+进行叠加。

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    R语言之 ggplot 2 和其他图形

    1.初识 ggplot2 包 ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统，它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点，将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。...ggplot2 中有种类繁多的以 scale 开头的标度函数，可用于控制图形的颜色、点的大小和形状等。例如，我们可以用下面的标度函数手动设置需要的颜色，结果如下图所示。...分面是将整个数据按照某一个或几个分类变量分成多个子集，然后用这些子集分别作图。例如，要将上图按照变量 am 的两个水平分别展示，可以使用下面的命令。绘图结果如下图所示。...2.分布的特征 在探索数据的过程中，最基本的手段就是观察单个变量的取值情况。对于连续型变量，可以绘制直方图或密度曲线图。 下面用之前提及的 MASS 包里的数据集anorexia 作图。...在 R 的应用中，可视化是一个非常活跃的领域，新的包层出不穷。网站 The R Graph Gallery 收集了各种新颖的图形以及相应的示例代码，值得对可视化感兴趣的读者关注。

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    Matlab绘图方法整理(超完整版)

    文章目录 使用Matlab绘图 二维作图 其它形式下的二维曲线图 三维作图 三维曲线 三维曲面 图形修饰辅助操作 基础绘图指令 图形标注函数 图形修饰处理 视点处理 色彩处理 图形的裁剪处理...，每一个函数都对应着它自己的图像，我们能画出来的二维图像往往是一个一元函数即二元方程，在Matlab中做二维图像也是这样，我们根据一个函数来画出它的图像，不过要注意的一点是，在Matlab画图的过程中，...*sin(10*x) plotyy(x,y1,y2) 三维作图 在上文的二维作图示例中我们可以知道二维作图的基本方法，而有时候二维的图形满足不了我们的需要，这个时候就需要做一些三维图像了，而三维图像里边除了包含曲线作图之外还包含曲面作图...另外还有一些其它的绘制三维曲面的函数： 带等高线的三维网格曲面函数meshc 带底座的三维网格曲面函数meshz 具有等高线的曲面函数surfc 具有光照效果的曲面函数surfl 这些函数使用都和...[x,y,z]=cylinder(R,n) 其中，参数R是一个向量，存放柱面各个等间隔高度上的半径，n表示在圆柱圆周上有n个间隔点，默认有20个间隔点。

    2.4K30

    基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势之人脸重建和场景分析

    最近，这个问题被描述为一个回归问题，并用卷积神经网络来解决。 在本节中，将回顾一些有代表性的论文。目前的技术大多采用参数化表示，即对三维曲面的流形进行参数化处理。...下面，将主要介绍各种网络架构及其训练过程，还将讨论一些无模型技术。 1.1网络架构 主干结构是一个编码器，它将输入图像映射到参数化模型参数中。它由卷积层和完全连接层构成。...首先，设计了一个紧密连接的CNN框架，从水平和垂直的极平面图像中回归出三维人脸曲线。然后，将这些曲线转换为三维点云，并使用网格拟合算法拟合面部曲面。...有监督的技术要求图像及其相应的三维标注，其形式为以体积网格、三角形网格或点云表示的完整三维模型，也可以是密集或稀疏的深度图。...另一方面，弱监督和无监督技术依赖于额外的监督信号，如外部和内部摄像机参数以及分割掩码。 为基于深度学习的三维重建收集训练数据集的主要挑战是两方面的。

    1.2K30

    ggstatsplot包: 一行代码搞定作图问题！

    简介 觉得基础作图的 R 代码太啰嗦，不成体系（R基础作图合集）？觉得 ggplot2 还是太复杂了不适合自己（ggplot2合集）？那有没有更简单点的？比如说，最好是躺着就能出图的那种。...("afex") # 使用到里面的函数 library(ggstatsplot) # 只需载入一个包 R 包 get！...2. ggbetweenstats(): 多组间的均数比较 首先以多组间的均数比较为例，从而验证是否真的可以一行代码作图。 接下来会用到R中自带的iris数据集，新来的小伙伴可以使用?...9. ggcoefstats()：将回归系数作图 比如，建立了一个线性回归模型，现在想要将自变量的回归系数进行作图，那可以这么做： mymodel 回归系数作图 ?

    3.7K52

    一元线性回归

    我们使用R自带的数据集women为例进行分析，women数据集中包含了15个年龄30~39岁的女性身高和体重信息，如下所示： 现实生活中身高是更容易观测的一个量，现在我们基于这些数据建模，通过身高来预测体重...接下来我们可以分别列出因变量观察值、拟合值、残差： 对于回归模型我们可以进行作图展示： library(ggplot2) ggplot(women, mapping=aes(x=height, y=weight...第四幅图用来筛选离群点（包括因变量和自变量），一个点代表一个样品（对象），纵轴为标准化的残差，绝对值越大说明其因变量值与拟合值差别越大，横轴为杠杆值，杠杆值越大说明在自变量中是一个离群点。...⑵多项式回归 虽然各种检验结果均是显著的，但是上面的结果并不是很完美，因为我们从数据点的分布很明显看出weight关于height不完全是线性关系，这时候我们可以添加一个二次项来进行多项式回归： fit2...，最终作图结果如下所示： 在多项式拟合中，一般最高次项不超过3，否则容易产生过拟合。

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    拓扑学——探寻大数据的内在模式

    回归直线显示一组人的身高和体重之间的关系 统计学101课程里，总有一两个讲座是关于线形回归——寻找一组散落在平面里的点状数据之间的最佳直线。...可是，万一这些点状数据不是沿着直线排列，而是形成诸如圆形之类的分布呢？ 一组圆环上的点集（左）和最佳适匹配直线（右） 显然，回归在这种时候没有用。...与此相对，球体本身的表面形成了一个不能填充的三维“洞”。...短条形通常产生于数据中的噪声，因此可以被忽略不计（或不能被忽略，此时数据的上下文很重要）。...因此，我们所做的是将一个离散点集转为更加复杂空间的序列（每个空间对应一个r），以期比采用简单的线性回归更好地对数据进行建模。

    1.3K50

    阿里达摩院 XR 实验室负责人谭平离职

    看得出 XR 实验室的靶点是近年来大火的元宇宙方向，而谭平的主要研究领域正是搭建元宇宙骨架的三维建模和全息技术研发。...刚加入 XR 实验室时，谭平提到，由于自己主攻技术，他希望自己的加入更多地加强公司在这方面的技术储备与技术力量。能把技术利用好，和丰富的业务场景结合起来，给社会带来有价值的、有好处的产品。...在该演讲中，谭平分别向观众介绍了什么是元宇宙、元宇宙的技术构成以及当时的相关案例，如通过三维重建技术构建的全息店铺，可让客户享受沉浸式购买体验；XR实验室与松美术馆合作的AR艺术展等案例。...在这次分享中，谭平表示，本质上认为元宇宙是AR、VR眼镜上的整个互联网，是互联网在新计算平台上的一种呈现方式。...2000年，谭平本科毕业，获得了上海交通大学应用数学和计算机双学位。在本科的学习中，他认为数学偏理论，而他希望自己多做一些有应用价值的事情。

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    层次聚类与聚类树

    聚类分析 在生态学研究当中，有些环境中的对象是连续（或者离散）的，而有些对象是不连续的，聚类的目的是识别在环境中不连续的对象子集，从而探索隐藏在数据背后的属性特征。...⑵模糊划分，对象归属身份信息可以是连续的，也即身份信息可以是0到1中间的任意值。 聚类的结果可以输出为无层级分组，也可以是具有嵌套结构的层次聚类树。...非约束的聚类分析只是一种数据划分，不是典型的统计方法，因此不必进行统计检验，但是约束的聚类分析（多元回归树）需要进行统计检验。...在R中最常用的为stats包中的hclust()函数。...这里以微生物群落抽平后的otu table数据为例进行分析，计算Bray-Curtis距离矩阵并进行UPGMA聚类： #读取群落数据并计算Bray-Curtis距离矩阵 data=read.table(

    1.5K30

    主成分分析「 三维图 」

    在上一次教程中，我们教大家如何绘制二维主成分分析图，不过有时候二维的平面没有办法展示出样本之间的差异，所以需要用更多维度，比如三维主成分分析图来展示。...01 数据读取 首先我们加载需要用到的R包，scatterplot3d包用于作图gmodels包用于计算PCA。 ? 读入表达谱数据并显示文件前6行，每一列为一个样本，每一行为一个基因。...02 主成分分析 使用gmodels包中的fast.prcomp函数计算PCA。该包计算运行所用时间比R内置prcomp函数要快很多。...当然，如果我们真的在ppt或者文章中绘制成这个样子，肯定会被老板骂的一(gou)无(xue)是(lin)处(tou)~ 所以，我们需要对图进行美化和调整。...05 中级调整 从这张图中，我们可以基本上出case和control在三维空间中分成了两组。当然，图片中的点有些小，而且三维图的角度还不够，所以需要进行进一步调整。 ? ?

    6.1K22

    最新SOTA！隐式学习场景几何信息进行全局定位

    作者在三个常用的视觉定位数据集上进行了实验，进行了消融分析，并证明了他们的方法在所有数据集上都超过了现有的回归方法的姿态精度，并且可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。...第一个点云表示相机坐标系中的场景几何(X，Y，Z 坐标)，而第二个点云表示全局坐标系中的场景几何。这两个点云及预测的权重用于估计相机的全局姿态。...近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的进展，促进了许多方法的发展，这些方法直接从输入图像中回归出 6 自由度姿态。然而，这些方法忽略了基础场景几何对于姿态回归的重要作用。...使用刚性配准，可以通过对齐两个点云来估计姿态 \hat{T} 。为此，我们利用 Kabsch 算法。它是可微的，无参数的，并以闭式解的形式在单步中获得解决方案。这使得过程端到端可训练。...实验结果表明，本文的方法在所有数据集上都超过了现有的回归方法的姿态精度。并且可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。

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    相机标定究竟在标定什么？

    ，绿色虚线表达了物点 到像点 成像光路中的两条，红色是CCD面。...根据几何光学的作图法，由过等效透镜的焦点 的光线和过光心 的光线，我们可以作出像点 p 与 的位置，现在我们对「相机拍摄到清晰的蜡烛燃烧场景的草图」同样用作图法，只考虑 与...image.png image.png image.png 以上的关系是在无镜头畸变的条件下建立的，但是实际上存在镜头畸变，可以理解成像点和物点之间的光线是弯曲的，要得到射线模型，要进行消除畸变...换句话说，标定板中的每个角点，在标定板坐标系下的位置是确定并且是已知的。...注意这个坐标系的变换是一个线形变换，反应到物理上讲，这意味者标定板必须尽可能的平，如果标定板不平，这个变换就不是线形的了。

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    天大、南大发布LPSNet：无透镜成像下的人体三维姿态与形状估计 | CVPR 2024

    一种直接的方法是通过两阶段的方式完成：如图2示，首先从无透镜成像数据中重建RGB图像，然后从RGB图像中估计人体三维姿态和形状。...将MSFDecoder输出的多尺度特征送入人体参数化模型回归器中，通过回归器估计人姿态和形状参数； 3. 作者还提出了一个双头辅助监督机制（DHAS）可以帮助LPSNet提高人体肢体末端的估计精度。...PyMAF[2]中的人体参数回归器使用了通过反卷积得到的不同尺度特征，然而使用这种做法，会导致大量有效的信息在不断的上下采样过程中丢失，在LPSNet中，作者设计的全局感知层利用了HRNet[1]的结构特性维护了更多全局高分辨率特征...损失函数的表达式为： 式中KL-Loss为Kullback-Leibler散度损失，和分别为处理后2D关键点真值。 2....IUV辅助监督 作者采用DensePose[5]中定义的IUV映射作为密集对应表示，这种映射在2D图像和3D表面的顶点之间建立了确定的对应关系。

    20510

    离开国内互联网大厂后，AI 科学家能去哪里？

    随着ChatGPT的炸圈，人工智能的潜力再次回归大众视野。...在加入阿里之前，谭平曾加入360担任人工智能研究院副院长，与颜水成搭档。当时360有意研究自动驾驶，谭平擅长的三维视觉正是高精地图、导航、避障等问题所急需的。...谭平专长3D视觉。这方面的人才在国内长期稀缺。2019年谭平应浅雪（阿里巴巴合伙人、人工智能实验室负责人陈丽娟）邀加入鼎盛时期的阿里，担任人工智能实验室计算机视觉首席科学家。...许多员工选择离开，谭平也于年中离职。 谭平的导师权龙也在香港科技大学任教，权龙长期从事三维视觉重建的相关研究，并在此领域有一家创业公司altizure。...而谭平的实验室将会定位于三维人工智能，XR、机器人都是其关注的应用方向之一。 除了谭平，阿里原P11、达摩院机器智能技术实验室主任金榕在2022年5月离职后加入了推特，担任研发VP。

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