ax.plot_surface会覆盖后续的ax.scatter_first-time-FlannBasedMatcher会影响后续FlannBasedMatcher的结果_hibernate的检查约束失败会导致所有后续操作失败 - 腾讯云开发者社区

绘制三维图形首先补充一下numpy中meshgrid函数的用法。...对象 Y = np.arange(-4, 4, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) #用这两个arange对象中的可能取值一一映射去扩充为所有可能的取样点 R = np.sqrt...(X**2 + Y**2) #函数表示 Z = np.sin(R) # 具体函数方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface) # rstride和cstride...表示行列隔多少个取样点建一个小面 # cmap表示绘制曲面的颜色 ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') plt.show...# 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(x[10:20], y[10:

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【Android 应用开发】对Android体系结构的理解--后续会补充

Android最底层的硬件会根据需要进行裁剪,选择自己需要的硬件. 2.Linux内核层该层主要对硬件进行管理 , 包括显示驱动(Display Driver) , 相机驱动(Camera Driver...有的驱动是与真实的硬件对应的,用来驱动底层硬件的,而有的驱动是软件的抽象 , 是一种虚拟驱动.上面的共享内存驱动和Binder驱动就是软件驱动.LogCat也是一种软件驱动....C/C++实现的,通过调用硬件抽象层的方法完成的.... 开发者可以完全使用核心应用程序所使用的框架APIs , 应用程序的体系结构旨在简化组件的重用 , 任何应用程序都能发布他的功能 , 并且任何其他的应用程序都可以使用这些功能 ....在该层封装了进程间通信的机制 , 就是Binder机制 ; 7.应用层Applications 使用Java开发的应用程序. 对用户 : 良好的用户体验 , 强大的用户亲和力 .

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机器学习优化算法之爬山算法小结

Y = np.meshgrid(X, Y) 18 Z = func(X, Y, 1.7, 1.7) 19 plt.title("demo_hill_climbing") 20 ax.plot_surface...) 25 # ax.scatter(X,Y,Z,c='r') #绘点 26 plt.show() 27 28 if __name__ == '__main__': 29 X =...'r') 22 ax.set_ylabel('y label', color='g') 23 ax.set_zlabel('z label', color='b') 24 # ax.scatter...'r') 22 ax.set_ylabel('y label', color='g') 23 ax.set_zlabel('z label', color='b') 24 # ax.scatter...'r') 22 ax.set_ylabel('y label', color='g') 23 ax.set_zlabel('z label', color='b') 24 # ax.scatter

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Python可视化图表生成-Matplotlib

Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具，熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib 安装 pip install matplotlib 折线图 import...matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' # 解决负号'-'显示为方块的问题...# 产生随机数 x, y, z = data[0], data[1], data[2] # ax = plt.subplot(111, projection="3d") # 创建三维绘图 ax.scatter...(x[:10], y[:10], z[:10], c="y") # 绘制散点 ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c="r") ax.scatter(x[...) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) # R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) Z = np.sin(R) ax.plot_surface

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会影响到后续的备案工作吗？

如果已经提交了，那么修改起来就比较难了，这时候的申请者可以等到审核通过或者不通过之后再重新进行调整，调整成功之后需要再次提交，这时可能会耽误人们一点时间，但是就算是填错了，也不会产生什么实质性的后果。...会影响到后续的备案工作吗？如果大家填写的内容是错的，而且并没有审核通过，那么只需要在对方驳回之后重新修改就可以了。...如果已经审核通过了，那么就不能够自己修改了，只能够通过联系空间接入商来完成待修改的过程。...只要修改成功了，那么就肯定不会影响到后续的工作，也不会给自己的使用过程造成任何的压力，所以人们是完全可以放心的。...以上就是对备案网站类型错了怎么办的相关介绍，如果备案的类型确实填写错误，人们也不必着急，因为在正常情况下，只要出现了一点点的错误信息，那么肯定都会被驳回。

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如何在黎曼意义下定义相关矩阵的内均值？

N), np.ones(N)) Y = X.copy().T fig = plt.figure(figsize=(15, 10)) ax = plt.axes(projection='3d') ax.plot_surface...对于高（绝对）相关值，与应用于低（绝对）相关值的相同小变化相比，相关值中的小变化会导致距离的较大变化。在较高（绝对）相关值时，空间更加弯曲。...为什么统计学家会更喜欢这种黎曼矩阵：与平面空间（例如欧几里得或Wasserstein）相比，空间曲率可以更好地区分信号和噪声（由于统计估计）。...def init(): ax.plot_surface(X, Y, Z, rcount=50, ccount=50, cmap='viridis', edgecolor...np.array([[1, -0.4], [-0.4, 1]]) B = np.array([[1, 0.95], [0.95, 1]]) ax.scatter

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Matplotlib绘制六种可视化图表，值得收藏

这应该在实际场景上也会遇到吧，因为这样真的很方便比较，有木有？...# 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(x[10:20], y[10:...20], z[10:20], c='r') ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c='g') ax.set_zlabel('Z') # 坐标轴 ax.set_ylabel..., Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) # 具体函数方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface...) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') plt.show() show image ?

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Matplotlib-原子半径

原子半径：原子半径表示孤立的电中性原子的大小。 Covalent Radii：原子间形成化学键的时候，键的长度大体相当于这两个原子的共价半径之和。...Atomic-Ionic Radii：这些是原子的“较为真实”半径，从真实晶体和分子的键长测量，并考虑到一些原子会带电的事实。例如，氯（Cl-）的原子离子半径大于其原子半径。...原子A和B之间的键长是原子半径的总和， dAB=rA+rB Crystal Radii：也许最权威和最受尊敬的原子半径集是Shannon和Prewitt（1969）出版的“晶体”半径，其值后来由Shannon...(v)) + b z = radius * np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v)) + c # Plot the surface #ax.plot_surface...(x, y, z, color = color) ax.scatter(a,b,c, marker="8",c=color) ax.plot_wireframe(x, y, z, rstride

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Python做曲线拟合和曲面拟合

scipy.optimize 模块的 curve_fit 函数可以用于曲线/曲面拟合。...，nout 返回值的数量 z_fit = np_fit_surface(X,Y) error = z_fit-Z print(f"np.abs(error).sum()/len(error)= {np.abs...z_fit = z_fit.reshape((n_x,n_y)) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter...(X,Y,Z,c="red") # 原始数据 # ax.plot_surface(X0, Y0, z_fit, rcount=100,ccount=100,cmap='jet', alpha=0.99)...ax.plot_surface(X0, Y0, z_fit,cmap='jet', alpha=0.99) ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel

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Matplotlib三维绘图，这一篇就够了

# marker：样式 ax.scatter(xs=x, ys=y, zs=0, zdir='z', s=30, c="g", depthshade=True, cmap="jet", marker...white 白色 colors = ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w'] c = np.repeat(colors, 15)[:100] ax.scatter...randrange(n, 23, 32) ys = randrange(n, 0, 100) zs = randrange(n, zlow, zhigh) ax.scatter...surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased...fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"}) surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm

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使用 Matplotlib 在 Python 中进行三维绘图

我们将使用ax.plot3d 和ax.scatter函数分别绘制线图和点图。...# defining axes z = np.linspace(0, 1, 100) x = z * np.sin(25 * z) y = z * np.cos(25 * z) c = x + y ax.scatter...fig = plt.figure() # syntax for 3-D plotting ax = plt.axes(projection='3d') # syntax for plotting ax.plot_surface...np.meshgrid(x, y) Z = function(X, Y) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = plt.axes(projection='3d') ax.plot_surface...plot fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # Plot the Möbius strip surface ax.plot_surface

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python3利用Axes3D库画3D模型图

Python3利用Axes3D库画3D模型图，供大家参考，具体内容如下最近在学习机器学习相关的算法，用python实现。自己实现两个特征的线性回归，用Axes3D库进行建模。...np.arange(-4, 4, 0.1) m = len(X1) X2 = np.random.rand(m)*5 # print(X2) # print(X1) # 堆叠全1数组和X1以及X2形成样本的矩阵...p + theta[0] for d, p in zip(np.ravel(M), np.ravel(N))]).reshape(M.shape) # 根据网格和函数构建图形 suface是一个完整的面...ax.plot_surface(M, N, Z) # scatter是散点图 ax.scatter(X1, X2, Y, c='r') # 设置坐标轴的名称 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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使用matplotlib绘制3D图表

除了绘制经典的二维图表外，matplotlib还支持绘制三维图表，通过mplot3d工具可以实现，只需要在axes对象中指定projection参数为3d即可，常见的折线图，散点图，柱状图，等高线图等都可以进行三维图表的绘制...，只需要同时提供x,y,z三个坐标轴对应的值即可，下面来看下具体用法 1....ax.scatter(xs, ys, zs, marker=mark) ... >>> plt.show() 输出结果如下 ? 3....np.arange(-5, 5, 0.25) >>> X, Y = np.meshgrid(X, Y) >>> R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) >>> Z = np.sin(R) >>> ax.plot_surface...除了以上基本类型外，matplotlib还支持更多的3D图表类型，具体用法请查看官方文档。 ·end·

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Python中的3D绘图命令~放到论文或PPT里太加分了

导语很多情况下，为了能够观察到数据之间的内部的关系，可以使用绘图来更好的显示规律。...比如在下面的几张动图中，使用matplotlib中的三维显示命令，使得我们可以对于logistic回归网络的性能与相关参数有了更好的理解。...projection='3d') angle = linspace(0, 2*pi*5, 40) x = cos(angle) y = sin(angle) z = linspace(0, 5, 40) ax.scatter...x = arange(-5, 5, 0.1) y = arange(-5, 5, 0.1) x,y = meshgrid(x, y) R = sqrt(x**2+y**2) z = sin(R) ax.plot_surface..., 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) # Plot the surface. surf = ax.plot_surface

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python应用Axes3D绘图（批量梯度下降算法）

本文实例为大家分享了python批量梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下问题：将拥有两个自变量的二阶函数绘制到空间坐标系中，并通过批量梯度下降算法找到并绘制其极值点大体思路：首先，根据题意确定目标函数...init_W = np.array([np.random.random(),np.random.random()]) #随机初始的w1,w2 w1,w2 = batch_gradient_distance...np.meshgrid(x1, x2) # meshgrid :3D坐标系 z=x1**2 + x2**2 + 2*x1*x2+500 fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.plot_surface...(x1, x2, z) #绘制3D坐标系中的函数图像 ax.scatter(w1,w2, targetFunction([w1,w2]), s=50, c='red') #绘制已经找到的极值点 ax.legend...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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spring cloud auth2简单的实战，后续会推出基于spring cloud auth2的SSO实战服务

本文认证基于内存(后续会说基于jdbc)，后续会推出基于spring cloud auth2的SSO实战服务。...作为一个比较大的企业，可能会开发出各种自己公司的产品，这时候就需要单点登录支持，包括业务中台、技术中台的沉淀，这对一个公司来说是非常重要的，一个好公司的良好高效、快速的发展，离不开多年技术的积累，具体的要做什么可以咨询我哦...，这里设置了之后，就会自动通过，不同手动认证通过啦本文直接用的token，也可以使用jwt，后续的SSO文章会讲到！ 2....当然啦，后续的SSO章节会讲到，我们是会从数据库中拉数据进行验证和赋予权限的，这个不用担心0->-0. 3....使用basic认证 post参数调好，见下图，开启服务，就可以发起请求啦获取到token，和jwt token还是有点区别的，一个长一个短访问我们写的controller中的uri，你们看看是不是不同的用户登录是不是有些会访问不到呀

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Matplotlib 基础

自定义绘图 ax.plot(x, y, color='lightblue', linewidth=3) ax.scatter([2, 4, 6], [5, 15, 25],...在大多数情况下，子图符合您的需求。子图是网格系统上的轴。...lines = ax.plot(x, y) # 绘制未连接的点，缩放或着色 ax.scatter(x, y) # 绘制垂直矩形（恒定宽度） axes[0, 0].bar([1, 2, 3], [3,...orientation='horizontal') im = ax.imshow(img, cmap='seismic') output_38_0.png 标记 fig, ax = plt.subplots() ax.scatter...) Y = np.arange(-5, 5, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) surf = ax.plot_surface

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Mac上下载安装Vagrant、配置打包属于自己的开发环境（使用Homestead后续也会更新出来）

Mac上下载安装Vagrant、配置打包属于自己的开发环境（使用Homestead后续也会更新出来）为什么要使用Vagrant？保证PHP项目本地和服务器环境一致，避免出现一系列的问题。...Box 虚拟机盒子），它一套可配置的 Laravel 开发环境（Homestead 管理脚本）,其实简单的说就是一个基于Laravel运行环境的打包的一个Box。...vagrant 是管理虚拟机的工具，主要作用是提供一个可配置、可移植和复用的软件环境。你也可以自己去安装配置一套自己的开发环境的打包可移植性Box。（例如类似于Homestead）。...下载速度可能有点慢，尽量都使用最新版，如果两个软件版本相差太大，可能会导致homestead无法使用。...Content-Type: text/html; charset=UTF-8 安装Mysql vagrant@nz: sudo apt-get install mysql-server #服务器端,安装期间会提示输入为

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python实现之多元函数作图

多元函数的本质是一种关系，是两个集合间一种确定的对应关系。多元函数是后续人工智能的基础，先可视化呈现，后续再学习一下求导。设D为一个非空的n 元有序数组的集合， f为某一确定的对应规则。...= np.arange(-10, 10, 0.1) # y的范围 x, y = np.meshgrid(x, y) # 绘制网格 z = np.sin(np.sqrt(x*x+y*y)) ax.plot_surface...的范围 x, y = np.meshgrid(x, y) # 绘制网格 z = np.sin(x) * np.sin(y) ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride...ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') plt.show() # 绘制z=sin(x)*sin(y)/x/y的3D...-10, 10, 0.1) # y的范围 x, y = np.meshgrid(x, y) # 绘制网格 z = np.sin(x) * np.sin(y) / (x * y) ax.plot_surface

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Matplotlib 绘3D图

3D 图的方法。...ax.scatter(x, y, z) plt.show() 三维线型图线形图和散点图相似，需要传入 x, y, z 三个坐标的数值。详细的代码如下。...= np.arange(-2, 2, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) # 绘制曲面图，并使用 cmap 着色 ax.plot_surface...混合图绘制混合图就是将两种不同类型的图绘制在一张图里。绘制混合图一般有前提条件，那就是两种不同类型图的范围大致相同，否则将会出现严重的比例不协调，而使得混合图失去意义。...x2 = np.random.normal(0, 1, 100) y2 = np.random.normal(0, 1, 100) z2 = np.random.normal(0, 1, 100) ax.scatter

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Python数据分析之matplotlib（3D绘图）

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