文章目录 python — numpy计算矩阵特征值，特征向量 一、数学演算 二、numpy实现 转载请备注原文出处，谢谢：https://blog.csdn.net/pentiumCM/article.../details/105652853 python — numpy计算矩阵特征值，特征向量 一、数学演算 示例： 首先参考百度demo的来看一下矩阵的特征值和特征向量的解题过程及结果。...可知矩阵A：特征值为1对应的特征向量为 [ -1,-2,1]T。...特征值为2对应的特征向量为 [ 0,0,1]T 我们可以进一步对特征向量进行单位化，单位化之后的结果如下： 特征值为1对应的特征向量为 [ 1/√6, 2/√6, -1/√6]T，即 [ 0.40824829.../usr/bin/env python # encoding: utf-8 ''' @Author : pentiumCM @Email : 842679178@qq.com @Software: PyCharm
np.argsort(evals) # 取相反数 变为按降序排列 sorted_indices = np.argsort(-evals) print sorted_indices k=3 # 切片取特征向量列向量
参考链接：https://blog.csdn.net/m0_67790374/article/details/124137448
我们就得到了这两种形状的特征向量。...orb为每个关键点计算相应的特征向量，orb算法创建仅包含1和0的特征向量，因此也被称为二元特征向量 ORB，不仅速度快，不受噪声照明、和图像变换，如旋转的影响 FAST 特征提取 ORB特征检测第一步第一步是找到图像中的关键点...随机对中的第一个像素，这里显示的是蓝色正方形，是从以关键点为中心的高斯分布绘制的，具有标准偏差或Sigma的扩展。...随机对中的第二个像素，这里显示为黄色正方形，是从以该第一像素为中心的高斯分布绘制的，标准偏差Sigma大于2。经验表明，这种高斯选择提高了特征匹配率。...在这个例子中，我们看到，第二个像素比第一个像素亮，所以我们给特征向量的第一个比特位赋值为0。特征向量的第一位对应于该关键点的第一对随机点。
python3 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # ========================================...fig = plt.figure() #代表一个图形实例 axes = fig.add_subplot(111) #绘图网格 #plot()二维线画图函数,若y和x为同维向量，则以x为横坐标,y为纵坐标绘制连线图.../usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import turtle def main(): turtle.title(‘www.ai8py.com’)
.,0.)为圆心坐标的方式进行圆的绘制，我这里使用了两种方法进行计算，相对来说难度都不大，但是一个是使用con与sin进行绘制的，另外的第二个使用的是sqrt开根号的方式进行绘制的，过程中我们要注意所有的变量都是浮点数...，如果只进行整数计算在单位坐标内是很难绘制出来一个比较好看圆的。...Python画图之turtle模块： 在中国电子学会组织的“全国青少年软件编程等级考试”Python一级考纲里要求考生知道turtle库的功能，知道如何导入该库文件，掌握它的使用方法：前进、后退、左右转...())，好像笔尖放在纸上一样； 开始画图时，设置笔向下，按照要求移动绘制图形。...绘制结束，将笔抬起turtle.penup()
对于python，turtle模块大家应该不陌生 今天用这个画一个爱心，玩一下 最终的成果是这样子滴： 代码如下啦： # -*- coding: utf-8 -*- from turtle import
python有一个强大的模块，叫做matplotlib，但是，和matlab比，似乎还是弱了些，因为目测无法绘制隐函数！而matlab有ezplot。...所以，如何用python去绘制一个心的形状呢？我们先来看一下heart的解析方程。...(x²+y²-1)³-x²2y³=0 看起来很简单的样子，变成python的表达式就是： (x**2+y**2-1)**3-x**2*2*y**3 显然这是一个隐函数，我们只能用sympy这个模块来绘制
---- 使用pygal和notebook绘制svg import pygal bar_chart = pygal.Bar() bar_chart.add('Fibonacci',[0, 1, 1, 2
一年一度的元宵节刚刚过去，由于时间关系，在元宵节当天晚上11点多才完成本文灯笼的绘制。 这两天又在忙着别的事情，所以现在才跟大家分享。...二、代码展示 接下来展示绘制灯笼的全量源代码，如需带音乐版本的源代码和原始音乐，可到公众号中回复”灯笼“获取。
学过线性代数和深度学习先关的一定知道特征向量和拉普拉斯矩阵，这两者是很多模型的基础，有着很重要的地位，那用python要怎么实现呢？...特征值和特征向量 import scipy as sc #返回特征值，按照升序排列，num定义返回的个数 def eignvalues(matrix, num): return sc.linalg.eigh...(matrix, eigvalues(0, num-1))[0] #返回特征向量 def eighvectors(matrix): return sc.linalg.eigh(matrix,...很容易得知它的特征值是1,2,3 matrix = sc.diag([1,2,3]) #调用特征值函数,获取最小的特征值 minValue = eighvalues(matrix, 1) #调用特征向量函数...，获取所有的特征向量 vectors = eighvectors(matrix, 3) 拉普拉斯矩阵 很多图模型中都涉及到拉普拉斯矩阵，它有三种形式，这次给出的代码是D-A(度矩阵-邻接矩阵）和第二种标准化的形式
在python中画散点图主要是用matplotlib模块中的scatter函数，先来看一下scatter函数的基本信息。...网址为：点击打开链接 可以看到scatter中有很多参数，经常使用的参数主要有以下几个： c： marker: 数据、代码和绘制的图如下。...5, xmin=0) # 显示 plt.show() # 主模块 if __name__ == "__main__": # 运行 draw_scatter(n=2000, s=20) 绘制的图如下
3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用，下面将给大家介绍一下如何使用python进行3D图形的绘制，包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线（曲线）以及3D文字等的绘制。...准备工作： python中绘制3D图形，依旧使用常用的绘图模块matplotlib，但需要安装mpl_toolkits工具包，安装方法如下：windows命令行进入到python安装目录下的Scripts...安装好这个模块后，即可调用mpl_tookits下的mplot3d类进行3D图形的绘制。 下面以实例进行说明。...1、3D表面形状的绘制 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np...4、绘制3D直方图 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
实际上，上述的一段话既讲了矩阵变换特征值及特征向量的几何意义（图形变换）也讲了其物理含义。物理的含义就是运动的图景：特征向量在一个矩阵的作用下作伸缩运动，伸缩的幅度由特征值确定。...特征值大于1，所有属于此特征值的特征向量身形暴长；特征值大于0小于1，特征向量身形猛缩；特征值小于0，特征向量缩过了界，反方向到0点那边去了。 关于特征值和特征向量，这里请注意两个亮点。...x 矩阵的特征向量不是固定的，特征值 {\displaystyle \lambda } 对应的所有特征向量和零向量一起可以组成一个向量空间，这个空间称为 A 的一个特征空间。...模最大的特征值对应的特征向量为 {\displaystyle A} 的主特征向量。 有限维向量空间上的一个变换 {\displaystyle A} 的所有特征值的集合称为 A 的谱。...对于实对称矩阵或埃尔米特矩阵来说，不同特征值对应的特征向量必定正交（相互垂直） 参考资料 https://zh.m.wikipedia.org/zh-cn/特征值和特征向量#特征值方程
上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图，参考：Python matplotlib绘制折线图，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。...一、matplotlib绘制散点图 # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013...上面的代码已经实现了简单的散点图，但只把点绘制出来了，很多信息都不完整，所以需要进行优化。...在调用scatter()函数绘制散点图时，使用c='颜色'来设置点的颜色，使用s='大小'来设置点的大小，并设置label用于图例展示。...在散点图中，我绘制了两条曲线，y=2^x和y=x^(3.3)，一条是2为底的指数函数，一条是x的3.3次方(三次函数ax^3+bx^2+cx+d)，可以看到双11总成交额的变化趋势更接近三次函数。
Matplotlib是Python中最受欢迎的数据可视化软件包之一，它是Python常用的2D绘图库，同时它也提供了一部分3D绘图接口。...我们可以使用 pyplot 中的 subplot() 和 subplots() 方法来绘制多个子图。...subplot()函数 绘制多子图，需要先划分画布并指定绘制区域 subplot()函数作用 划分画布并指定绘制区域 使用方法 subplot(行数, 列数, 区域号) 区域号： 从左到右、从上到下...准备数据:绘制几个子图就准备几份数据 2. 绘制子图 3....('基地名称') pyplot.title('面积统计图') //绘制子图2 pyplot.subplot(1,2,2) //指定画布右半部分绘制 pyplot.pie(num,
用plt.scatter画散点图 scatter专门用于绘制散点图，使用方式和plot方法类似，区别在于前者具有更高的灵活性，可以单独控制每个散点与数据匹配，并让每个散点具有不同的属性。
前面的文章介绍了使用matplotlib绘制柱状图，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制直方图。...在给直方图设置数据标注时，先调用Python基本数据类型列表的count()方法计算出每一个数据的频数，然后使用matplotlib中的text()方法标记到对应的直方图上。...绘制了击杀数的频数分布，接下来将死亡数和助攻数的频数也绘制出来，看一下分布情况如何。...绘制每一张图表时，从axs中取出每一张图表对象，再调用hist()函数绘制直方图。...绘制多张直方图时，大部分代码是在解析数据，用到的方法也都是与绘制单张图像时对应的，为了避免过于冗余，使用了循环结构。
Python扩展库numpy.linalg的eig()函数可以用来计算矩阵的特征值与特征向量，而numpy.linalg.inv()函数用来计算可逆矩阵的逆矩阵。...>>> import numpy as np >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) # 计算矩阵特征值与特征向量 >>> e, v = np.linalg.eig...(x) # 根据特征值和特征向量得到原矩阵 >>> y = v * np.diag(e) * np.linalg.inv(v) >>> y matrix([[ 1., 2., 3.],
使用hist方法来绘制直方图： ? ?...绘制直方图，最主要的是一个数据集data和需要划分的区间数量bins，另外你也可以设置一些颜色、类型参数： plt.hist(np.random.randn(1000), bins=30,normed=...除了一维的直方图，还可以使用hist2d方法绘制二维的直方图： ? ? hist2d是使用坐标轴正交的方块分割区域，还有一种常用的方式是正六边形也就是蜂窝形状的分割。
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