4，（1）显示直角在左下方的等腰直角三角形 #include int main(void) { int i,j,len; puts("直角在左下方的等腰直角三角形。")...（2）显示直角在右下方的等腰直角三角形 #include int main(void) { int i,j,len; puts("直角在左下方的等腰直角三角形。")...#include int main() { int i,j,len; puts("直角在左下方的等腰直角三角形。")...#include int main() { int i,j,len; puts("直角在左下方的等腰直角三角形。")...putchar('*'); } putchar('\n'); } return 0; } 5，编写一段程序，输入一个整数，显示出输入整数层的金字塔形状
推荐的制作工具有：The R Graph Gallery、Cookbook for R。...10、人口金字塔 人口金字塔 (Population Pyramid) 也称为「年龄性别金字塔」，是彼此背靠背的一对直方图，显示所有年龄组和男女人口的分布情况。...条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...13、堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。
推荐的制作工具有：The R Graph Gallery、Cookbook for R。 人口金字塔 ?...堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。 热图 ?...推荐的制作工具有：Circos、D3、R Graph Gallery、ZingChart。 非彩带弦图 ?
为此，一系列文章将陆续推出，力求将画图的结构与细节尽数展示。 一、人口金字塔的特点 本文是 #用 Stata 画个图#系列的第 2 讲， 主要是关于如何绘制人口金字塔。...人口金字塔可通过纵向堆叠的条形图进行绘制。以下图呈现的美国的人口金字塔为例（图1）：年龄组别由低到高排列，每行表示一个年龄组别，每个年组别的人口规模用水平的条形表示，该条形又被分为男性与女性分列两侧。...值得说明的是，人口的其他特征，如婚姻状况、种族或户籍等信息也可以反映在人口金字塔上，只需要在“年龄—性别”分组之上进行细分即可，也就是对两侧的条形进行分类后横向堆叠（stack）呈现。...二、绘制人口金字塔的代码 use "https://www.stata-press.com/data/r17/pop2000", clear //载入数据 replace maletotal = -maletotal...在 Stata 中绘制人口金字塔，其实是两张twoway bar条形图和一张twoway scatter散点图的叠加，是这 3 幅图放在一起的结果，其绘图思路和实现方式清晰且简便，这种绘图思路也能够为其他数据的可视化提供借鉴
条形图的离散数据是分类数据，针对的是单一类别中的数量多少，而不会显示数值在某时间段内的持续发展。...堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。...非彩带弦图 非彩带弦图 (Non-ribbon Chord Diagram) 是弦图的一个精简版本，仅显示节点和连接线，更加强调数据之间的连接关系。 推荐的制作工具有：Circos。
太久都没有更新关于R语言应用的文章了，这段时间除了在提高数据库语言的运用能力之外，还有一段时间就是在设计十个我工作中使用到的数据可视化，下面跟大家分享一下，而下面的例子中使用的数据是虚拟的，没有用到实际的...关于下面的可视化部分的灵感来自于《Data Visualisation with R 100 Example》，这个资料强烈推荐大家学习。...中的符号字体。...而现实中各个推广渠道的效果也是不一样的，下面我们可以实现对比多个渠道的投入与产出情况可视化，以供简单地判断渠道优劣。下面的图形采用金字塔形式的条形图，两边分别是渠道产出和投入。...其次是要能够直观地比较出目标量的差异，因此我选择了嵌套式的条形图，大条形图表示各部门的目标，嵌套在内的条形图表示完成的部分。
摘要：为解决目标实例尺度变化带来的问题，特征金字塔广泛用在一阶段目标检测器(比如，DSSD，RetinaNet，RefineDet)和两阶段目标检测器(比如Mask R-CNN， DetNet)。...首先，FFMv1融合浅层和深层特征，形成基础特征，如VGG 中的conv4_3和conv5_3，为MLFPN提供多层次语义信息。其次，几个TUMs和FFMv2交替堆叠。...其中 为ReLU函数， 为sigmoid函数， ， 为还原比(r = 16)。...在检测阶段，我们在6个金字塔形特征中分别加入2个卷积层来分别实现定位回归和分类。6个feature map默认框的检测尺度范围按照原始SSD的设置。...当输入大小是800×800,规模范围增加比例除了保持最大特征图的小尺寸。在金字塔形特征的每个像素处，我们设置了6个锚点，三个锚点的比例完全相同。
df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r') 绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh、plotly、Altair...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大...# 默认是堆叠 df.plot.area() 单个面积图 df.a.plot.area() 取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) 散点图 散点图就是将数据点展示在直角坐标系上...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/
图像叠加 不同的图表类型组合在一起 df.a.plot.bar() df.b.plot(color='r') ?...条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大。...默认情况下，面积图是堆叠的 # 默认是堆叠 df.plot.area() ? 单个面积图 df.a.plot.area() ?...散点图 散点图就是将数据点展示在直角坐标系上，可以很好地反应变量之间的相互影响程度 np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4),
这些具有不同分辨率的图像集称为“图像金字塔”（因为当它们堆叠在底部时，最高分辨率的图像位于顶部，最低分辨率的图像位于顶部时，看起来像金字塔）。 有两种图像金字塔。...1）高斯金字塔和2）拉普拉斯金字塔 1、高斯金字塔 高斯金字塔中的较高级别（低分辨率）是通过删除较低级别（较高分辨率）图像中的连续行和列而形成的。...下面的图像是3层的金字塔从最小的图像在前面的情况下创建。 2、拉普拉斯金字塔 拉普拉斯金字塔由高斯金字塔形成。没有专用功能。拉普拉斯金字塔图像仅像边缘图像。它的大多数元素为零。它们用于图像压缩。...例如，在图像拼接中，您需要将两个图像堆叠在一起，但是由于图像之间的不连续性，可能看起来不太好。在这种情况下，使用金字塔混合图像可以无缝混合，而不会在图像中保留大量数据。...只需完成以下步骤即可： 加载苹果和橙子的两个图像 查找苹果和橙子的高斯金字塔（在此示例中， 级别数为6） 在高斯金字塔中，找到其拉普拉斯金字塔 然后在每个拉普拉斯金字塔级别中加入苹果的左半部分和橙子的右半部分
人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成，一个显示男性的分布，另一个显示女性在不同年龄组的分布。...Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。 我们将使用 Plotly 创建一个人口金字塔，该金字塔显示人口的年龄和性别分布。...我们可以使用 px.bar（） 函数来创建构成人口金字塔的两个背靠背条形图。 请考虑下面显示的代码。...barmode 参数指定条形应相对于彼此堆叠。 range_x 参数指定 x 轴的范围，该范围确定金字塔的大小。 最后，我们使用 show（） 方法打印绘图。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。
一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。...，反复迭代多次，形成一个金字塔形的图像数据结构，即高斯金字塔。...scale：缩放导数的比例常数，默认情况下没有伸缩系数。 delta：一个可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到 dst 中。...scale：计算拉普拉斯算子值的比例因子，默认情况下没有伸缩系数。 delta：一个可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到 dst 中。...，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小。
一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。...，反复迭代多次，形成一个金字塔形的图像数据结构，即高斯金字塔。...delta：一个可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到dst中 borderType：判断图像边界的模式，这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT import...delta：一个可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到dst中 borderType：判断图像边界的模式，这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT import...，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小 最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近，或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小 检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应
1）高斯金字塔和2）拉普拉斯金字塔 高斯金字塔中的高层次（低分辨率）是通过去除低层次（高分辨率）图像中的连续行和列而形成的。然后，高层的每个像素由底层的5个像素贡献高斯权重形成。...下面的图片是在前面的情况下从最小的图片创建的金字塔的3级。将其与原始图像进行比较。 拉普拉斯金字塔是由高斯金字塔形成的。这方面没有专属函数。拉普拉斯金字塔图像只像边缘图像。它的大部分元素都是零。...拉普拉斯金字塔中的一个层次是由高斯金字塔中该层次与高斯金字塔中其上层的扩展版本之间的差异形成的。一个拉普拉斯金字塔的三个层次看起来如下（对比度被调整以增强内容）。...使用金字塔进行图像混合 金字塔的一个应用是图像混合。例如，在图像拼接中，你需要将两幅图像堆叠在一起，但由于图像之间的不连续性，可能看起来不好看。...找到苹果和橙子的高斯金字塔（在这个特定的例子中，级别数为6）。 3. 从高斯金字塔中，找到它们的拉普拉斯金字塔 4. 现在将苹果的左半边和橙子的右半边分别加入到拉普拉斯金字塔的各个层次中。 5.
目前 NAS-FPN 实现了优于当前最佳目标检测模型的准确率和延迟权衡 目标检测中的神经架构搜索 特征金字塔网络（FPN）是目标检测中生成金字塔形状特征表示的代表性模型架构之一。...它采用通常为图像分类设计的骨干模型，然后通过自上而下和横向连接，并组合不同的特征层来构建特征金字塔。FPN 取代了检测器（如 Faster R-CNN）中的特征提取器，并生成更高质量的金字塔特征图。...该架构将移动检测准确率提高了 2 AP，优于 [32] 中的当前最佳模型——与 MobileNetV2 相结合的 SSDLite，达到了 48.3 AP，超越了 Mask R-CNN [10] 的检测准确率...FPN 的架构可以堆叠多次，以获得更高的准确率。...（a）叠加金字塔网络，（b）改变骨干架构，（c）增加金字塔网络中的特征维度。所有的模型都是在 640x640 的图像大小上训练/测试的。标记上方的数字表示在 NAS-FPN 中金字塔网络的数量。 ?
和大部分公司一样，Linkedin最初采用的是金字塔形的数据分析架构，从下到上依次是：了解相关业务与产品；有目的地采集有用的数据；深度了解数据分析工具原理以及如何使用；数据分析；得出结论、作出决策。...而这几个步骤中，区分出不同水准的数据分析的关键点在于中间两个步骤。...，每一个变成菱形的数据分析结构，我们会将其再次变成金字塔形，然后再次优化变为菱形，如果说每一个菱形面积仅有原来的金字塔面积的一半的话，经过多次转化和迭代之后，整个数据分析的效率将被大大提升。”...据悉，在将金字塔形的数据分析结构变为菱形后，Linkedin商业数据分析部门再次对其进行了优化，将菱形结构变成球形结构，形成闭环，“目前我们商业分析部门已经开发出了几百个面向内部员工的闭环的球形产品，每一个产品都可以实现从产品到数据收集到分析到决策的一个闭环流程...案例三：客户服务团队支撑产品——Voices 对Linkedin客服部门而言，如何衡量用户满意度一直以来都是一个难题，因为通常客服人员们只能从用户留言等非结构化的数据中收集到一些信息，但如何将松散凌乱的非结构化数据变为可衡量改进的结构化数据一直没有得以解决
在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。...ggplot2的语法讲解 ---- 如果读者对R语言比较熟悉，一定听过或使用过ggplot2的绘图体系了。...前提是绘图数据已做了统计汇总）； position：用于设置条形图的摆放位置，默认为'stack'，表示绘制堆叠条形图；如果指定为'dodge'，表示绘制水平交错条形图；如果为'fill'，表示绘制百分比堆叠条形图...如果绘图数据涉及的是双离散变量单数值变量或者双数值变量单离散变量时，也可以借助于geom_bar函数绘制堆叠条形图、百分比堆叠条形图、交错条形图和对比条形图。...然而，在实际的企业环境中，这样的图形出现的频次并不是很高，因为绝对数量的堆叠条形图并不能够达到刺激效果。读者不妨使用下面介绍的百分比堆叠条形图。
透视投影是最常用的一种投影类型，使用这种投影，会使近处的对象看起来比远处的大一些。对于透视投影，视锥可以被初始化成金字塔形，将摄像机放在顶端。...这个金字塔再经过前、后两个剪切面的分割，位于这两个面之间的部分就是视锥。只有位于视锥内的对象才可见。 视锥由凹视野（ 在上图中，变量 投影矩阵是一个典型的缩放和透视矩阵。...在透视变换中， 这个矩阵基于一定的距离（这个距离是从摄像机到邻近的剪切面）对对象进行平移和旋转，但是它没有考虑到视野（ 在这个矩阵中， 在程序中，使用视野角度来定义 x和y缩放系数比使用视口的水平和垂直尺寸...，和一个经过缩放的适合的矩阵： 在前面的矩阵中，所有的变量都被假定为非零。...4.3 设置投影矩阵ProjectionMatrix例程函数又四个输入参数，它们用来设置前后剪切面，和视野的水平与垂直角度。视野角度应该比π弧度（180度）小。
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