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如何平滑等值线

因为种种原因,使用MATLAB绘图时,可能会导致等值线出现锯齿,这样画出来的图就会显得不美观。本文就介绍一下,如何平滑等值线。...可以看出,所绘制的等值线和原始数据绘制的图相比,锯齿非常明显了,而且还有一些很小的等值线。下面我们就对加入干扰后的数据进行处理。...contour(x, y, znc, levels) 下图是,进行过滤后所绘制的等值线图。可以看出,等值线平滑了不少,而且很小的等值线也基本消失了。 ? 除了使用高斯滤波默认值之外,也可以指定参数。...平均滤波 h = fspecial('average'); znc = conv2(zn, h, 'same'); contour(x, y, znc, levels); 使用平均滤波之后,可以发现,等值线平滑程度更加明显...因此,在使用此函数平滑等值线时,选择适当的参数进行平滑。 除了可以平滑等值线之外,也可以对1D数据进行滤波,从而平滑曲线。把相应的函数换为处理1D数据的即可。

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【python】气象绘图—等值线

本节提要:关于等值线的一些操作,解决等值线标签无法正常显示的问题,等值线填色图的阴影操作。...---- ---- 等值线是气象上比较常用的一种图形,特别是分析天气形势时,常用的地面气压、位势高度、气温等以等值线展示效果最好;在某些时候,我们还需要对等值线填色图进行进一步的美化。兹分别介绍之。...一、等值线基础的设定 从matplotlib的底层中,我们可以知道,等值线是基于绘图功能中的线条属性的,所以对于等值线来说,plt.plot命令的很多参数可以直接使用。...二、等值线标签的问题与解决方法 与等值线填色图不一样,等值线的标签需要另外的clabel命令以绘制出来。其简要步骤如下: ac=ax.contour(...)...三、等值线填色图的阴影区操作 在前面某些章节提到了等值线填色图的一些操作,下面是一个关于等值线填色图阴影绘图的方法。

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Python 空间绘图 - 等值线绘制

---- 等值线是气象上比较常用的一种图形,特别是分析天气形势时,常用的地面气压、位势高度、气温等以等值线展示效果最好;在某些时候,我们还需要对等值线填色图进行进一步的美化。兹分别介绍之。...一、等值线基础的设定 从matplotlib的底层中,我们可以知道,等值线是基于绘图功能中的线条属性的,所以对于等值线来说,plt.plot命令的很多参数可以直接使用。...二、等值线标签的问题与解决方法 与等值线填色图不一样,等值线的标签需要另外的clabel命令以绘制出来。其简要步骤如下: ac=ax.contour(...)...#这一步绘制等值线,并名为 ac ax.clabel(cc)#这一步说明是在cc上绘制等值线标签 然后问题来了,很多朋友在用再分析资料绘制时会发现该区域没有等值线标签,就几根光秃秃的线,不清楚其值究竟为多大...三、等值线填色图的阴影区操作 在前面某些章节提到了等值线填色图的一些操作,下面是一个关于等值线填色图阴影绘图的方法。

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Python气象绘图教程特刊(二)等值线

本节提要:站点资料的等值线、再分析资料的等值线的入门教程 一、站点资料的等值线 前几天有小伙伴在后台问站点资料和插值的问题,所以做了这一期特刊。...下面才是具体的站点绘制等值线教程。 首先,需要大家回忆一下天气学分析基础和典型天气过程分析这两门课,在绘制500百帕高空场和地面形势图的位势线和等压线时,你是怎么连接两个站点的。 下面举个栗子: ?...二、再分析资料绘制等值线 这里提供了两个再分析资料,一个是sst,一个是地表温度,都是nooa的nc资料。再分析资料其实就是站点资料已经网格化、插值后的资料了,所以只需要直接读取然后画图就可以了。

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机器学习-11:MachineLN之过拟合

L1更容易得到稀疏解:直接看下面的图吧:(假设我们模型只有 w1,w2 两个参数,下图中左图中黑色的正方形是L1正则项的等值线,而彩色的圆圈是模型损失的等值线;右图中黑色圆圈是L2正则项的等值线,彩色圆圈是同样模型损失的等值线...因为我们引入正则项之后,我们要在模型损失和正则化损失之间折中,因此我们取的点是正则项损失的等值线和模型损失的等值线相交处。...通过上图我们可以观察到,使用L1正则项时,两者相交点常在坐标轴上,也就是 w1,w2 中常会出现0;而L2正则项与等值线常相交于象限内,也即为 w1,w2 非0。因此L1正则项时更容易得到稀疏解的。 ...展望:深度学习系列再更新几篇后要暂时告一段落,开始总结传统机器学习的内容:KNN;决策树;贝叶斯;Logistic回归;SVM;AdaBoost;K-means等的理论和实践;中间穿插数据结构和算法(排序...机器学习-12:MachineLN之优化算法 13. 机器学习-13:MachineLN之kNN 14. 机器学习-14:MachineLN之kNN源码 15.

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MCFS:任意形状环境中的多机器人路径规划

3.2 通用CFS算法(Unifying the CFS algorithm)p_0我们详细介绍了我们CFS算法的通用版本,见算法1,在该算法中,输入是一个等高线图 和一个入口点 。...这种修改解决了CPP(和MCPP)要求从任意给定点 开始覆盖路径的需求,正如算法1中所考虑的。...集合 包括 等值线上的点 和 等值线上的点 ,这些点可以合理连接,形成有效的缝合元组 。...第二个瓶颈源于最佳MCRTC解决方案在等值线的遍历成本变化显着时平衡树成本的限制。...未来的工作包括提高等值线质量以进一步提高覆盖率,将动力学约束纳入等值线的生成和缝合过程中,以及开发启发式方法来加速PIS函数和解决大量机器人或等值线的MMRTC。

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机器学习中常见的过拟合解决方法

关于L1正则化项的函数可以在二维平面图中表示出来,令   图中的等值线(就是那些曲线)是J0的等值线,黑色方形是正则项函数L的图形。在图中。...当J0等值线和L图形首次相交的地方就是最优解(根据拉格朗日约束问题的最小值可知,L函数可以看作J0函数的约束,没有该约束,J0函数的最小值应该是最里面的等值线,加上约束之后,就是首次相交的点处),从图中可以看出在相交点这里有...2、剪枝处理   剪枝是决策树中一种控制过拟合的方法,我们知道决策树是一种非常容易陷入过拟合的算法,剪枝处理主要有预剪枝和后剪枝这两种,常见的是两种方法一起使用。...6、Batch Normalization   BM算法是一种非常有用的正则化方法,而且可以让大型的卷积神经网络快速收敛,同时还能提高分类的准确率,而且可以不需要使用局部响应归一化处理,也可以不需要加入...BM算法会将每一层的输入值做归一化处理,并且会重构归一化处理之后的数据,确保数据的分布不会发生变化。

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