大家好，欢迎来到周四数据处理专题，我们今天继续matplotlib作图教程。...如果我们不对坐标轴的范围进行设置的话，那么matplotlib默认会按照我们数据的范围来自动选择它认为最合适的区间来展示所有的数据。...这也不是我吹，因为和这两个函数比起来前面介绍的xlim和ylim真的就只是个弟弟。 xlim能够设置的基本上只有坐标轴的范围，而xticks和yticks既可以设置范围也可以设置每个刻度之间的间距。...可以不用再用Excel了，用matplotlib几行代码就搞定了。这也是现在各大培训班广告里吹嘘的内容，你看我已经免费教给你了。...总结 我们简单回顾一下今天介绍的内容，一个是用来限制坐标轴范围的xlim和ylim，另外一个是可以自定义整个坐标轴间隔以及范围，甚至还可以更换名称的xticks、yticks。
功能描述： 使用Python+matplotlib绘图进行可视化，在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小，同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。 参考代码： ? 运行结果： ?
区域及通道处理 [Python图像处理] 四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波及双边滤波 [Python图像处理] 五.图像融合、加法运算及图像类型转换 [Python图像处理] 六.图像缩放...as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm from matplotlib.ticker import...并保留2位小数 ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f')) # 设置坐标轴的label和标题 ax.set_xlabel('x...并保留2位小数 ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f')) # 设置坐标轴的label和标题 ax.set_xlabel('x...(By:娜璋之家 2022-08-12 夜于地球) ---- 参考文献： 《数字图像处理》（第3版），冈萨雷斯著，阮秋琦译，电子工业出版社，2013年 光照不均匀图像分割技巧2——顶帽变换和底帽变换 基于
s 0 0 0 s s s 0 不均匀缩放...s 000 s 0不均匀缩放 s_x 000 s_y 0顺时针旋转角度 \theta cos\theta sin\theta 0 -sin\theta cos\theta 0逆时针旋转角度 \theta...OpenCV提供了cv2.resize函数，实现图像的缩放。...y 轴上的缩放比例，实型，可选项 interpolation：插值方法，整型，可选项 cv2.INTER_LINEAR：双线性插值（默认方法） cv2.INTER_AREA：使用像素区域关系重采样...src：变换前图像四边形顶点坐标 dst：变换后图像四边形顶点坐标 solveMethod：矩阵分解方法，传递给 cv2.solve 求解变换矩阵 MP cv2.DECOMP_LU：选择最优轴的高斯消去法
对于Home，Forward和Back，应该将其看做 Web浏览器，其中的数据视图是网页。 使用Pan和Zoom来定义新视图。 Pan/Zoom（平移/缩放）按钮 此按钮有两种模式：平移和缩放。...单击工具栏按钮激活平移和缩放，然后将鼠标放在轴域的某个地方。 按住鼠标左键并将其拖动到新位置来平移图形。 当你释放它时，你按下的点处的数据将移动到你释放的点。...如果在平移时按'x'或'y'，移动会分别限制在x或y轴。 按鼠标右键并将其拖动到新位置来进行缩放。 向右移动使x轴成比例放大，或者向左移动成比例缩小。 y轴和上/下移动同上。...开始缩放时鼠标下的点会保持静止，你可以缩放图形中的其它任意点。 你可以使用快捷键'x'，'y'或CONTROL分别将缩放约束为x轴，y轴或保留宽高比。 使用极坐标绘图时，平移和缩放功能的行为不同。...x轴刻度（对数/线性） 鼠标在轴域上时按下L或k 切换y轴刻度（对数/线性） 鼠标在轴域上时按下l 如果你使用matplotlib.pyplot，则会为每个图形自动创建工具栏。
每当向轴域添加数据时，matplotlib 会更新数据对象，set_xlim()和set_ylim()方法最常用于更新。...使用平移/缩放工具移动，或手动更改数据的xlim和ylim，你将看到数据移动，但圆将保持固定，因为它不在数据坐标中，并且将始终保持在轴域的中心 。...当Axes初始化时，这只是设置为恒等变换，因为基本的 matplotlib 轴域具有线性缩放，但是当你调用对数缩放函数如semilogx()或使用set_xscale显式设置为对数时，ax.transScale...缩放变换是相应xaxis和yaxis 的Axis实例的属性。...在matplotlib.projections包中有几个投影示例，深入了解的最好方法是打开这些包的源代码，看看如何自己制作它，因为 matplotlib 支持可扩展的轴域和投影。
但是如果模型在各个维度进行不均匀伸缩后，最优解与原来等价，例如logistic regression等，对于这样的模型，是否标准化理论上不会改变最优解。...partial_fit(X[, y, sample_weight]) 在线计算X轴上的平均值和标准差，以便以后缩放。 set_params(**params) 设置此估计器的参数。...transform(X[, copy]) 通过定心和缩放执行标准化 案例 from sklearn.datasets import make_blobs # 导入画图工具 import matplotlib.pyplot...inverse_transform(X) 根据特征范围撤消X的缩放。 partial_fit(X[, y]) 在线计算X上的最小值和最大值，以便以后缩放。...通常，这是通过去除平均值和缩放到单位方差来实现的。然而，异常值通常会以负的方式影响样本均值/方差。在这种情况下，中位数和四分位间距通常会给出更好的结果。
Seaborn 中的数据分布型图绘制函数： 分类数据型图 在面对数据组中具有离散型变量（分类变量）的情况时，我们可使用以 X 轴或 Y 轴作为分类轴的绘图函数来绘制分类数据型图。...和 Matplotlib 相比，Seaborn 有更多的绘图风格和颜色主题，通过下列函数设置颜色主题、绘图风格和绘图元素缩放比例。...、绘图风格和绘图元素缩放比例。...Seaborn 中部分颜色主题选项的可视化效果： 绘图元素缩放比例 set_context() 函数的参数 context 可选值为 paper、notebook（默认）、talk 和 poster，...缩放比例依次增大。
Seaborn 将 matplotlib 的参数划分为两个独立的组合。第一组是设置绘图的外观风格的，第二组主要将绘图的各种元素按比例缩放的，以至可以嵌入到不同的背景环境中。...它们各自适合不同的应用和个人喜好。默认的主题是darkgrid。...移除轴脊柱 white 和 ticks两个风格都能够移除顶部和右侧的不必要的轴脊柱。...当改变环境时，你也可以独立的去缩放字体元素的大小。...总结 介绍了Seaborn的5中绘图风格 移除轴脊柱 临时设置绘图风格 覆盖Seaborn风格元素 绘图元素比例缩放
它的构建类似于Matlab和matplotlib使用的绘图API。...如果不在标准include路径中，则必须分别使用选项-I、-L和-l为编译器指定头文件的路径、库的路径和库本身。 matplotlib-cpp通过包装器调用python的matplotlib来工作。...因此使用matplotlib-cpp必须有python环境、matplotlib和numpy/arrayobject.h。.../* option: 要激活的选项 其支持的选项有： on-------启用轴线和标签 off------关闭轴线和标签 equal----通过更改轴限制来设置相等的缩放比例。...image----以等于数据限制的轴限制进行缩放。 square---方形地块；类似于缩放，但最初强制相同的x轴和y轴长度。
能按固定的数量级缩放轴 想要实现这个功能，需要为scilimits参数Axes.ticklabel_format设置相同的非零上限和下限。...比如说，要把y轴缩放100万倍（1e6），代码是这样的： ax.ticklabel_format(style='sci', scilimits=(6, 6), axis='y') scilimits=(...0, 0)的行为还和原来一样，Matplotlib会根据轴上的数值来调整数量级，不让它保持固定。...二者的默认值都是None，也就是说图例标题和轴标题的默认字号是相同的。 注意：是图例标题，不是图例本身。...传送门 安装Matplotlib和依赖项，用这两行代码： python -mpip install -U pip python -mpip install -U matplotlib
Seaborn：基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更多的可视化选项和更美观的图形。Plotly：互动性强的数据可视化库，支持绘制交互式的线条、面积图、散点图等。...Bokeh：也是一个交互式的数据可视化库，提供了诸如缩放、平移、选择等交互功能。...下面是一个Matplotlib的简单示例代码：#导入库import matplotlib.pyplot as plt#定义数据x = [1,2,3,4,5]y = [5,4,3,2,1]#绘制折线图plt.plot...(x, y)#添加标题和坐标轴标签plt.title('My first matplotlib plot')plt.xlabel('X label')plt.ylabel('Y label')#显示图形...plt.show()该代码将生成一个简单的折线图，x轴表示1到5的整数，y轴表示相应数值从5到1的反向顺序图片
如果你输入y，可模拟多次 随机漫步：这些随机漫步都在起点附近进行，大多沿特定方向偏离起点，漫步点分布不均匀等。 要结束程序，请输入n。...15.3.8 隐藏坐标轴 下面来隐藏这个图表中的坐标轴，以免我们注意的是坐标轴而不是随机漫步路径。...你需要给形参figsize指定一个 元组，向matplotlib指出绘图窗口的尺寸，单位为英寸。...有效地利用可用的屏幕空间，如下所示： plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6)) 15.4 使用 Pygal 模拟掷骰子 在本节中，我们将使用Python可视化包Pygal来生成可缩放的矢量图形文件...对于需要在尺寸 不同的屏幕上显示的图表，这很有用，因为它们将自动缩放，以适合观看者的屏幕。如果你打算 以在线方式使用图表，请考虑使用Pygal来生成它们，这样它们在任何设备上显示时都会很美观。
非均匀量化: 动态范围的划分不均匀, 一般用类似指数的曲线进行量化或者使用Kmeans对网络权重和特征进行聚类，得到不同的聚类中心，然后将聚类中心作为同一簇权重的量化代表。...对于激活值Tensor（包括输入和输出）其值分布不均匀，所以采用饱和量化(最大值量化)方法 。..., 从而得到权重和激活值的动态范围(Gather layer statistics) 和量化参数（q-parms), 以此来对我们的权重和激活值进行合理的缩放。...在某些位置, 为了保证精度我们需要保持用FP32计算, 有些位置为了速度直接用int8计算就行, 这个在PTQ中无法实现.理想的状态下应该是可以指定量化和去量化发生的位置, 同时又能够让模型主动学习到权重和激活值的缩放参数...刚好落在正半轴, 实际场景要考虑激活值在负半轴的情况.
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...本文链接：https://blog.csdn.net/github_39655029/article/details/85040575 什么是Matplotlib 引用维基百科中的定义，Matplotlib...此外，它还有一个基于图像处理库的pylab接口，其设计与Matlab十分相似； 如何使用Matplotlib 我将通过代码实例的形式给出Matplotlib的使用方法，具体情况如下： #!...ax = plt.gca() # 设置边框信息,将上边框和右边框设置为不同颜色，默认是白色 ax.spines['right'].set_color('green') ax.spines['top'...plt.plot([0, 1], [0,10]) plt.subplot(2,2,4) plt.plot([0, 1], [0,15]) plt.show() plt.close() # 将整个图像窗口不均匀划分
数据倾斜： 当数据在某个维度上分布不均匀，称为数据倾斜 一共15万条数据，价格高于1500的只有三条 价格高于500的只有73条数据，说明在价格这个维度上，数据的分布是不均匀的 直方图适合用来展示没有数据倾斜的数据分布情况...绘图功能的封装，所以很多参数pandas 和 matplotlib都一样 reviews[reviews['price'] < 100].sample(100).plot.scatter(x='price...', y='points',figsize=(14,8),fontsize = 16) 修改x轴 y轴标签字体 上图显示了价格和评分之间有一定的相关性：也就是说，价格较高的葡萄酒通常得分更高。...一：对数据进行采样 二：hexplot(蜂巢图) hexplot hexplot将数据点聚合为六边形，然后根据其内的值为这些六边形上色： 上图x轴坐标缺失，属于bug，可以通过调用matplotlib的...，价格20美元 Hexplot和散点图可以应用于区间变量和/或有序分类变量的组合。
当各个维度进行不均匀伸缩后，最优解与原来不等价，这样的模型，除非原始数据的分布范围本来就不叫接近，否则必须进行标准化，以免模型参数被分布范围较大或较小的数据主导。...但是如果模型在各个维度进行不均匀伸缩后，最优解与原来等价，例如logistic regression等，对于这样的模型，是否标准化理论上不会改变最优解。...中方法实现 from sklearn.datasets import make_blobs # 导入画图工具 import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据划分模块、分为训练集和测试集...x区间：(-3,2)，y轴：(-1,2.0)。如果数据有离群点，对数据进行均差和方差的标准化效果并不好。这种情况可以使用RobustScaler 作为替代。...这个标量去除中值，并根据分位数范围(默认为IQR即四分位数范围)对数据进行缩放。IQR是第1个四分位数(第25分位数)和第3个四分位数(第75分位数)之间的范围。
同样，每个Axes边框（在通常的 matplotlib 绘图中是标准的白底黑边）拥有一个Rectangle实例，用于确定轴域的颜色，透明度和其他属性，这些实例存储为成员变量Figure.patch和Axes.patch...实例 yaxis matplotlib.axis.YAxis实例 轴容器 matplotlib.axis.Axis实例处理刻度线，网格线，刻度标签和轴标签的绘制。...你可以分别为y轴配置左和右刻度，为x轴分别配置上和下刻度。...Axis还存储在自动缩放，平移和缩放中使用的数据和视图间隔，以及Locator和Formatter实例，它们控制刻度位置以及它们表示为字符串的方式。...因为刻度是按需动态创建的（例如，当平移和缩放时），你应该通过访问器方法get_major_ticks()和get_minor_ticks()访问主和次刻度的列表。
前一篇文章介绍Python调用OpenCV实现图像融合、图像加减法、图像逻辑运算和类型转换。这篇文章将详细讲解图像缩放、图像旋转、图像翻转、图像平移。...[. fx[, fy[, interpolation]]]]) 其中src表示原始图像，dsize表示缩放大小，fx和fy也可以表示缩放大小倍数，他们两个（dsize或fx\fy）设置一个即可实现图像缩放...，如果fliipCode>0则以Y轴为对称轴翻转，如果flipCode<0则在X轴、Y轴同时翻转。...代码如下所示： #encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 img =...的图像基础处理，具体内容包括： 一.图像缩放 二.图像旋转 三.图像翻转 四.图像平移 源代码下载地址，记得帮忙点star和关注喔！
Matplotlib Matplotlib 是一个 Python 绘图库，可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质数据。...子图是网格系统上的轴。...output_25_0.png 常规绘制 1D 数据 fig, ax = plt.subplots() # 用连接它们的线或标记绘制点 lines = ax.plot(x, y) # 绘制未连接的点，缩放或着色...plt.title(r'$sigma_i=15$', fontsize=20) output_51_1.png 限制，图例 & 布局（Limits, Legends & Layouts） 限制 & 自动缩放...轴和y轴标签 ax.set(title='An Example Axes', ylabel='Y-Axis', xlabel='X-Axis') # 不重叠的图元素 ax.legend
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