使用散点图矩阵图，可以两两发现特征之间的联系 pd.plotting.scatter_matrix(frame, alpha=0.5, c,figsize=None, ax=None, diagonal...)，与kde相关的字典参数 8、hist_kwds，与hist相关的字典参数 9、range_padding，(float, 可选)，图像在x轴、y轴原点附近的留白(padding)，该值越大，留白距离越大...，图像远离坐标原点 10、kwds，与scatter_matrix函数本身相关的字典参数 11、c，颜色 效果如下图 ?...,c=y_train,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins':20},s=60,alpha=.8) plt.show() 到此这篇关于详解pandas绘制矩阵散点图...(scatter_matrix)的方法的文章就介绍到这了,更多相关pandas scatter_matrix矩阵散点图内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
如何计算矩阵乘法 android matrix 最全方法详解与进阶（完整篇） Android Matrix 最全方法详解与进阶 1-4 Canvas 对绘制的辅助 clipXXX() 和 Matrix...的组合 应用矩阵进行图形变换的主要原因，是因为矩阵是可以通过矩阵的乘法进行组合使用的，如果想对canvas绘制的bitmap时，先平移T(dx, dy)，再旋转R(θ)，最后缩放S(k1,k2)，就可以将三个变换矩阵相乘...Matrix的坐标系 矩阵的操作可以看作是以坐标原点为原点的坐标系在三维空间中做的变换，不同于canvas的屏幕坐标系坐标系，矩阵Matrix的坐标系为左手坐标系： 这个坐标系对应的每个轴的旋转方向（...绘制的是三维坐标系上的图像对canvas二位坐标系的投影。...Matrix的左乘和右乘 在Android中，有关矩阵的操作都是成对的，比如preTranslate(float dx, float dy)和postTranslate(float dx, float
# 生成数据 v1 = np.random.normal(0, 1, 100) v2 = np.random.randint(0, 23, 100) v3 = v1 * v2 # 3*100 的数据框...df = pd.DataFrame([v1, v2, v3]).T # 绘制散点图矩阵 pd.plotting.scatter_matrix(df) plt.show() 图形 ?...# 生成数据 v1 = np.random.normal(0, 1, 100) v2 = np.random.randint(0, 23, 100) v3 = v1 * v2 # 3*100 的数据框...df = pd.DataFrame([v1, v2, v3]).T # 绘制散点图矩阵 pd.plotting.scatter_matrix(df, diagonal='kde', color='...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
文章目录 一、设置线宽度 二、绘制单条线段 GL_LINES 三、绘制多条线段 GL_LINES 四、绘制依次连接的点组成的线 GL_LINE_STRIP 五、绘制圈 GL_LINE_LOOP ( 偶数个点...) 六、绘制圈 GL_LINE_LOOP ( 奇数个点 ) 七、绘制彩色的线 八、相关资源 一、设置线宽度 ---- 线的绘制宽度是 OpenGL 状态机中的一个值 , 通过 glLineWidth...方法设置 ; 下面的代码将线的宽度设置为 2 像素 ; // 设置线的宽度 glLineWidth(2.0f); 二、绘制单条线段 GL_LINES ---- 绘制线时, 会将从 glBegin...// 绘制点结束 glEnd(); // 将后缓冲区绘制到前台 SwapBuffers(dc); 绘制效果 : 四、绘制依次连接的点组成的线 GL_LINE_STRIP...; // 设置线的宽度 glLineWidth(2.0f); // 绘制线时, 会将从 glBegin 到 glEnd 之间的所有的点都绘制出来 // 可以调用
1.tf.matrix_diag(dia)：输入参数是dia，如果输入时一个向量，那就生成二维的对角矩阵，以此类推2.tf.matrix_inverse(A)：输入如果是一个矩阵，就是得到逆矩阵，依次类推...，只是输入的A中的元素需要是浮点数，比如tf.float32等格式，如果是整形，就会出错哈。...例如：矩阵(二维张量)import tensorflow as tf; A = [1, 2, 3]B = tf.matrix_diag(A)print B.eval(session=tf.Session...()) B = tf.cast(B, tf.float32)C = tf.matrix_inverse(B)print C.eval(session=tf.Session())输出：[[1 0 0] [...(A)print B.eval(session=tf.Session()) B = tf.cast(B, tf.float32)C = tf.matrix_inverse(B)print C.eval(
1.混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class） 下图是混淆矩阵的一个例子 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致的，绿色部分是真实分类和预测分类不一致的，即分类错误的。...2.confusion_matrix函数的使用 官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight...from sklearn.metrics import confusion_matrix y_true=[2,1,0,1,2,0] y_pred=[2,0,0,1,2,1] C=confusion_matrix
而Unity中的 UNITY_MATRIX_MVP 矩阵表示的是从模型到裁剪坐标的矩阵变换，Model Matrix ● View Matrix ● Projection Matrix。...了解上面这些，才更容易理解Unity内置的变换矩阵 变量名 描述 UNITY_MATRIX_MVP 当前的模型观察投影矩阵，用于将顶点/方向矢量从模型空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_MV...当前的模型观察矩阵，用于将顶点/方向矢量从模型空间变换到观察空间 UNITY_MATRIX_V 当前的观察矩阵，用于将顶点/方向矢量从世界空间变换到观察空间 UNITY_MATRIX_P 当前的投影矩阵...，用于将顶点/方向矢量从观察空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_VP 当前的观察投影矩阵，用于将顶点/方向矢量从世界空间变换到裁剪空间 UNITY_MATRIX_T_MV UNITY_MATRIX_MV...的转置矩阵 UNITY_MATRIX_IT_MV UNITY_MATRIX_MV人逆转置矩阵，用于将法线从模型空间变换到观察空间，也可以用于得到UNITY_MATRIX_MV的逆矩阵 _Object2World
作为一只数学基础一般般的程序猿，有时候连怎么求逆矩阵都不记得，之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何求3×3矩阵的逆矩阵的文章，特转载过来供大家查询以及自己备忘。...行列式的值通常显示为逆矩阵的分母值，如果行列式的值为零，说明矩阵不可逆。 什么？行列式怎么算也不记得了？我特意翻出了当年的数学课件。 好的，下面是第二步求出转置矩阵。...矩阵的转置体现在沿对角线作镜面反转，也就是将元素 (i,j) 与元素 (j,i) 互换。 第三步，求出每个2X2小矩阵的行列式的值。...第四步，将它们表示为如图所示的辅助因子矩阵，并将每一项与显示的符号相乘。这样就得到了伴随矩阵（有时也称为共轭矩阵），用 Adj(M) 表示。...第五步，由前面所求出的伴随矩阵除以第一步求出的行列式的值，从而得到逆矩阵。 注意，这个方法也可以应用于含变量或未知量的矩阵中，比如代数矩阵 M 和它的逆矩阵 M^-1 。
（）列出拟合模型的残差值Anova（）生成一个拟合模型的方差分析，或者比较两个或更多拟合模型的方差分析表Vcov（）列出模型参数的协方差矩阵AIC（）输出赤池信息统计量Plot（）生成评价拟合模型的诊断图...Predict（）用拟合模型对新的数据集预测响应变量值 residuals(fit)#拟合模型的残差值 绘制带回归线的散点图 fit<-lm(weight~height,data=women)...(x=height,y=weight))+ geom_point(aes(size=Abs_Residuals,color=Abs_Residuals))+ # 根据残差大小绘制点...geom_segment(aes(xend = height, yend = predicted), alpha = .2)+ #添加纵向残差线 theme_classic() image.png...用geom_smooth方法绘制回归线 fit<-lm(weight~height,data=women) summary(fit) women$predicted <- predict(fit)
盖是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台、圆筒组合而成。它们的表面(外表面或内表面)相交，均出现了箭头所指的相贯线，在画该类零件的投影图时，必然涉及绘制相贯线的投影问题。...(一)相贯线的性质 由于组成相贯体的各立体的形状、大小和相对位置的不同，相贯线也表现为不同的形状，但任何两立体表面相交的相贯线都具有下列基本性质： 1.共有性 相贯线是两相交立体表面的共有线，也是两立体表面的分界线...它们的表面(外表面或内表面)相交，均出现了箭头所指的相贯线，在画该类零件的投影图时，必然涉及绘制相贯线的投影问题。 讨论两立体相交的问题，主要是讨论如何求相贯线。...(一)相贯线的性质 由于组成相贯体的各立体的形状、大小和相对位置的不同，相贯线也表现为不同的形状，但任何两立体表面相交的相贯线都具有下列基本性质： 1.共有性 相贯线是两相交立体表面的共有线，也是两立体表面的分界线...平面P与圆锥台的截交线为圆，与圆柱的截交线为两平行直线。两截交线的交点Ⅴ、Ⅵ即为相贯线上的点。求出两截交线的水平投影，则它们的交点5、6即为相贯线上点Ⅴ、Ⅵ的水平投影。
前言 这篇文章是使用游戏引擎探索地图可视化的开篇。传统的地图渲染通常是在iOS/Android/Web平台进行的，为了探究更酷炫的地图展示，会记录基于UE4/Unity进行地图渲染的探索过程。...地图基础元素 - 线 线作为地图渲染的基本元素，在地图中可以代表各种形式的道路。道路数据通常以离散点串形式存储，因此如何将点串绘制成有宽度的线是渲染最关注的问题。...本文记录了绘制有宽度的线的方法，并对优化线展示效果的各种线帽和拐角进行了阐述。 绘制有宽度的线 道路数据通常以离散点串和其对应线宽进行存储，为了在游戏引擎中进行显示，就需要将其扩展为有宽度的线。...因此本节主要会解决绘制线帽的问题。...而Round形式的半圆线帽在绘制上就麻烦了许多，在实践过程中主要探索了以下三个方案： 1、使用三角形近似绘制半圆 最直观的方式就是直接绘制半圆线帽，但是渲染的最小单元是三角形，因此只能通过添加多个三角形近似表示半圆
基于UE4/Unity绘制地图基础元素-线（上篇） 前言 上篇中记录了绘制线的基本流程，而下篇主要是对绘制线中遇到的性能和效果问题进行阐述。...为了减少顶点数增加并简化三角剖分的计算，通常是在绘制的填充线之下使用描边线宽进行一次同样的扩展绘制，描边线宽构造产生的面更大，使得两个线构成的面叠加展示就可以达到线描边的效果。...2、从数据上改进为一个Draw Call调用 基于顶点着色器的思考，两个线的绘制只有顶点位置和颜色的不同，因此可以模拟Batching操作，将两条线的mesh数据进行合并，就可以在一个Draw Call...2、在绘制大量相互交错的线时，线的压盖顺序需要动态的去调整，会遇到一部分交错线的所有填充部分要压盖所有描边部分，而一次性绘制的线是无法支撑这一效果的。...在光栅化之前，坐标会进行模型-视图-投影变换由局部坐标转换为裁剪坐标，其中由观察空间经由投影矩阵变换得到的就是裁剪空间齐次坐标，其后转换为屏幕空间得到的NDC坐标z值由齐次坐标的z/w得来，决定了深度值
文章标题：“Death is certain, the time is not”: mortality and survival in Game of Thrones 网址： 偶然间看到这篇文章，大致是基于美剧...《权利的游戏》角色资料做的生存分析的文章 背景 权力的游戏是一个受欢迎的电视连续剧，以其对人物死亡的暴力和图形描绘而闻名。...本研究旨在探讨重要人物的死亡率和生存率。 方法 “权力的游戏”第1至第7季中出现的重要角色，并记录了社会人口学因素，死亡时间和死亡情况的数据。...在根据其他因素调整后，一个角色是否改变了忠诚度，以及是否有突出的特征是独立的死亡预测因素。 结论 “权力的游戏”中的人物死亡风险很高。首次出现在屏幕后的第一个小时内死亡的概率约为14％。...到第七季结束时，超过一半的重要角色已经死亡，暴力死亡是最常见的。对于男性或低级人物，在节目期间没有转变效忠，以及更突出的特征，生存概率更差。在权力的游戏世界中，有很大的潜力可以防止暴力死亡。
矩阵局部见下图： 如果需要设计一个简单的算法向观众001推荐他可能喜欢的电影，在协同过滤推荐算法里，如果使用基于基于用户的协同过滤，我们需要先找到与观众001相似的另一个用户B，并将B感兴趣而...因此，基于协同过滤的推荐算法本质上是矩阵补全。 一、简介 矩阵补全（matrix completion），顾名思义就是将一个含有缺失值的矩阵通过一定的方法将其恢复为一个完全的矩阵。...目前该领域比较完全的理论是由Candes等人在2008年的论文《Exact Matrix Completion via Convex Optimization》，通过解一个凸优化问题实现将一个低秩矩阵恢复...在推荐中的知名应用是Netflix的矩阵补全比赛，获奖的文章《The BellKor Solution to the Netflix Grand Prize》，这一篇文章用到了矩阵分解(Matrix Factorization...（注意：矩阵分解（Matrix Factorization）是指用 A*B 来近似不完全的矩阵M，那么 A*B 的元素就可以用于估计M中对应空缺位置的元素值，而A*B可以看做是M的分解。
但是前面的两篇文章中，对于单应性矩阵并未做太多讲解。恰巧，今天【视觉IMAX】知识星球中的一个小伙伴也对单应性矩阵进行了发问。...一 单应性矩阵概念 对于单应性矩阵的概念，此处结合着《Learning OpenCV》，对其进行简单介绍。...通常习惯放在H的外面。 稍微利用一点几何和矩阵代数的知识，便可以求解这个变换矩阵。最重要的是，H有两部分：用于定位观察的物体平面的物理变换和使用摄像机内参数矩阵的投影。 ?...映射目标点到成像仪的单应性矩阵H可以完全用H=sM[r1 r2 t]表述，其中： ? 注意，H现在是3x3矩阵。 OpenCV使用上述公式来计算单应性矩阵。...最重要的，我们更关心它的应用场景，下面就从应用层面简单说说单应性矩阵的应用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 多试错，反正又不要成本。...turtle.left(90) turtle.fd(a+4) a += 4 turtle.done() a初始时要小一点 然后如果不要a+=4，并且a大一点比如30，也可以得到可爱的东西
矩阵对角线元素的和) https://leetcode-cn.com/problems/matrix-diagonal-sum/ 题目描述 给你一个正方形矩阵 mat，请你返回矩阵对角线元素的和。...请你返回在矩阵主对角线上的元素和副对角线上且不在主对角线上元素的和。 ...示例 1： 输入：mat = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 输出：25 解释：对角线的和为：1 + 5 + 9 + 3 +
不难发现，在python绘图中，都需要指定误差线的值以后，才能进行标注的，虽然我们可以使用numpy进行计算，但是这一部分不在绘图系统中，还是显得有点麻烦。...arr_std) R ggplot2 # 测试数据 tg <- ToothGrowth # 转换为因子类型 tgc2 <- tgc tgc2$dose <- factor(tgc2$dose) # （左）误差线1...stat="identity") + geom_errorbar(aes(ymin=len-se, ymax=len+se), width=.2, # 设置误差线的宽度...# （右）误差线2：使用95%置信区间 ggplot(tgc2, aes(x=dose, y=len, fill=supp)) + geom_bar(position=position_dodge...标准误差表示的是抽样的误差。因为从一个总体中可以抽取出无数多种样本，每一个样本的数据都是对总体的数据的估计。标准误代表的就是当前的样本对总体数据的估计，标准误代表的就是样本均数与总体均数的相对误差。
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_27717921/article/details/78257450 关于矩阵分解 矩阵分解活跃在推荐领域，基于SVD的推荐系统也是矩阵分解的一种...给定一个用户评分表，通常这个是个很大的矩阵，m行n列，m代表用户的个数，n代表项目的个数。并且这个矩阵在实际情况中是非常稀疏的，用户只能评价少部分的项目，因而矩阵中会存在很多？...矩阵Um,k的行向量表示用户u的k维的潜在因子，表达用户的内部特性，矩阵Vn,k的行向量表示项目i的k维的潜在因子，表示项目的内部特性。利用矩阵U和V可以估计用户u对项目i的评分为： ?...为利用矩阵U、V矩阵预测用户u对项目i的打分情况。 Basic MF: Basic MF的目标函数为误差平方和作为优化目标： ? ?...如果待分解的矩阵Y非常的稀疏，我们在不断减少平方误差的过程中就很可能会出现的过拟合的现象，为了使训练出来的U、V矩阵更好的拟合现有的数据而导致在缺失上的数据效果不好就可能会造成过拟合现象。
255实际就是8比特位为1然后与原像素进行比特位的与操作，就会保留原来像素的值 return segment 3.霍夫变换得到车道线 hough = cv.HoughLinesP(segment...将笛卡尔坐标系中一系列可能被连成线的点 -> 该点在霍夫空间中对应的线 找到霍夫空间中的交点(m,b)就是那条线的方程 特殊情况：线垂直时梯度无穷大，无法在霍夫空间中表示出来。...霍夫空间中相交的曲线越多，交点表示的线在笛卡尔坐标系对应的点越多。我们在霍夫空间中定义交点的最小阈值来检测线。霍夫变换跟踪了帧中的每个点的霍夫空间交点。...如果交点数量超过了阈值就确定一条对应参数 θ 和 d的线。 ?...4.获取车道线并叠加到原始图像中 综合所有线，求得两条车道线的平均斜率和截距 def calculate_line(frame, lines): left = [] right = []
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