对排序后的等高线面积求和可以通过以下步骤实现:
contour
contour[i][j]
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这里提供了两个方法,一个使用Numpy函数,另一个使用OpenCV函数(最后的注释行)。结果也是一样的,只是略有不同。Numpy给出的坐标是(行、列)格式,而OpenCV给出的坐标是(x,y)格式。所以基本上答案是可以互换的。注意,row = x, column = y。
注意:当一个面层有重叠面时,数据时按记录先后顺序显示的。当有一大一小的面重叠时,如果大面在后,小面在前,两个面都会显示正确,但是当大面在前,小面在后时,小面就会被大面遮挡,这是需要利用工具箱中的【排序】工具,更具面的大小关系进行排序,已达到正确的显示目的。
本节继续探讨数值关系型图表的绘制,主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。
在输入要素类时,选择下拉三角选择要素,等高点和等高线的高度字段均要选择BSGC,并得出结果
土方量的计算是建筑工程施工的一个重要步骤。工程施工前的设计阶段必须对土石方量进行预算,它直接关系到工程的费用概算及方案选优。
Turf.js是JavaScript 空间分析库,由Mapbox 提供,Turf 实现了
“Linear Regression with multiple variables——Gradient descent in practice I: Feature Scaling”
好久不见,这次准备写几个PRO的入门教程,让大家了解一下PRO中的GIS操做特点和新的功能
n :特征量的数目 x^(i) :第 i 个训练样本的输入特性值 x^(i)_j :第 i 个训练样本中第 j 个特征量的值
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包,pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。
在监督学习中,我们给学习算法一个数据集,比如一系列房子的数据,给定数据集中每个样本的正确价格,即它们实际的售价然后运用学习算法,算出更多的答案,我们需要估算一个连续值的结果,这属于回归问题
以上是地图的介绍和解释。当然我要说的地图不是指泛义上的定义,我要说的地图指电子地图-数字地图经可视化处理在屏幕上显示出来的地图。
0 回顾 在最近的推送中,先后总结了最小二乘法的原理,两个求解方法:直接法和梯度下降,最后利用这两种思路进行了python实战;之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性,因为它是无偏估计,这也带来了它非常惧怕多重共线性问题,在面对这些数据时,它往往得到的权重参数方差大,是一个不稳定的回归算法。 工程应用中,你拿到的数据集可能有上百个特征维度,实际上是很难保证数据集中的所有维度都满足无共线性,所以OLS实际上没有太多的实际应用价值,它必须要想到一种办法解决多重共线性,进而过滤掉那些权重参数等
如图表示一个房价预测的数据集,x轴表示房子的面积,y轴表示对应的房价,现在需要做的就是用一条直线拟合这些数据,使得给出一个新的房子面积,可以预测出它的房价。当然,可以用曲线来拟合数据使得预测更加准确,但是目前只先讨论单变量的线性回归,即用直线来拟合数据。
机器学习的过程就是通过上面的例子学习一个模型,当再次有数据x进来的时候,能给出对应的y值
折线图(Line Plot):用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在实际项目中,可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。
等高线指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线,并垂直投影到一个水平面上,并按比例缩绘在图纸上,就得到等高线。 等高线也可以看作是不同海拔高度的水平面与实际地面的交线,所以等高线是闭合曲线。在等高线上标注的数字为该等高线的海拔。
这就是代价函数了 在两个参数下 真实值与求出的值的差的平方和 除以2m 其实就是求误差的平均数
吴恩达(Andrew Ng),毫无疑问,是全球人工智能(AI)领域的大 IP!然而,吴恩达从最早的 CS229,到后来的 deeplearning.ai 深度学习专项课程,还有其它 AI 资源,大神发布的 AI 知名课程和资料非常多。
我们介绍了Multi-Robot Connected Fermat Spiral(MCFS),这是一个新颖的算法框架,用于多机器人覆盖路径规划(MCPP),首次将来自计算机图形界的连通费马螺旋线(Connected Fermat Spiral,CFS)适应到多机器人协调中。
摘要:夏季极端高温的影响是由湿度调节的。人为气候变化引起的温度升高通常预计会增加比湿度;然而,目前尚不清楚极端湿度会如何变化,尤其是在气候干燥(低湿度)地区。在这里,我们展示了美国西南部夏季(此处定义为 7 月至 9 月)干燥日的比湿度在过去七年中有所下降,并且最大的下降与最热的温度同时发生。炎热干燥的夏季蒸发量异常低,这与夏季土壤湿度低有关。近期夏季土壤水分减少的原因是 6 月土壤水分下降,而年际变化受夏季降水控制。由于耦合模型比对项目第 6 阶段 (CMIP6) 到 2100 年土壤水分和降水趋势的广泛分布,西南地区炎热干燥日的未来预测不确定。
meshc 函数参考文档 :https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/meshc.html
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像,是用Python画图的必备技能。对于这个教程,大家最好亲自码一遍代码,这样可以更有收获。
如下图所示,蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大,X1区间是[0,2000],X2区间是[1,5],其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时,很有可能走“之字型”路线(垂直等高线走),从而导致需要迭代很多次才能收敛;
上次我们讲到监督学习中,有个预测房价的例子,在这个例子中,我们知道一个房子的面积,要这个房子的预测价格。从机器学习的角度说,就是需要我们建立一个模型,模型的输入是房子面积,输出是房子价格。那么这个模型到底是个什么东西呢?
有时,使用等高线或颜色编码的区域,在二维中显示三维数据是有用的。有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务:`plt.contour用于等高线图,plt.contourf用于填充的等高线图,plt.imshow``用于显示图像。本节介绍使用这些的几个示例。 我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数:
还是利用房价模型的例子,增加了更多的特征,比如:房间楼层、房间数量、地理位置等,构成了一个含有多个变量的模型
人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能,但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本,可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说,对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。
梯度是微积分中的基本概念,也是机器学习解优化问题经常使用的数学工具(梯度下降算法),虽然常说常听常见,但其细节、物理意义以及几何解释还是值得深挖一下,这些不清楚,梯度就成了“熟悉的陌生人”,仅仅“记住就完了”在用时难免会感觉不踏实,为了“用得放心”,本文将尝试直观地回答以下几个问题,
图中蓝色的点为起点,橙色的曲线(实际上是折线)是寻找最小值点的轨迹,终点(最小值点)为 (1,1)(1,1)。
求解最优化问题中,拉格朗日乘子法和KKT条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等式约束时使用KKT条件。这个最优化问题指某一函数在作用域上的全局最小值(最小值与最大值可以相互转换)。
基于以上概念,不难理解,绘制热力图所需要的数据往往是3维或者更高维度的,下面给出三维的两种常见的数据样本格式:
前言:在svm模型中,要用到拉格朗日乘子法,对偶条件和KKT条件,偶然看到相关的专业解释,忍不住想总结收藏起来,很透彻,醍醐灌顶。
看到一篇从数学意义上讲解Harris角点检测很透彻的文章,转载自:http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/45603583
Matplotlib是一个数据可视化神器,画图用的。涉及散点图、线图、等高线图、条形图、柱状图、3D图形、饼图、Image图像、灰度图。
之前使用 plot 和 plot3 绘制的都是线图 , 给定若干个点的向量 , 绘制这些点 , 然后将这些点使用直线连接起来 , 组成了线图 ;
数据分布图简介 绘制基本直方图 基于分组的直方图 绘制密度曲线 绘制基本箱线图 往箱线图添加槽口和均值 绘制2D等高线 绘制2D密度图 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。 “望”的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述
想必很多科研和临床的同道,都会感叹科研的苦和累。既要处理众多的临床病人、收集样本,又要忙实验、分析数据,同时还要紧跟科研前沿文献和撰写文章。涉及到文章的门面,科研绘图,很多伙伴又需要在纷繁的软件大海、眼花缭乱的公司之间进行选择。Hiplot的出现为大家解决了这些问题。
如果有一个包含10名学生的教室,这些学生获得的分数的百分比是75,58,90,87,50,85,92,75,60和95,使用这个数据,我们将绘制条形图。
1、meshgrid:生成格点矩阵,类似于给定坐标空间 [x,y]=meshgrid(1:10); 2、interp插值法 插值法又称“内插法”,是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值,作出适当的特定函数,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值,这种方法称为插值法。
在matlab中符号变量间也可进行算术运算,常用算术符号:+、-、*、.*、\、.\、/、./、^、.^、 '、 .',假设用符号变量A和B,其中A,B可以是单个符号变量也可以是有符号变量组成的符号矩阵。当A,B是矩阵时,运算规则按矩阵运算规则进行。
流式细胞术(Flow Cytometry,FCM)是一种对液流中排成单列的细胞或其它生物微粒(如微球、细菌、小型模式生物等)逐个进行快速定量分析和分选的技术,被广泛的运用于从基础研究到临床实践的各个方面,涵盖了细胞生物学、免疫学、血液学、肿瘤学、药理学、遗传学及临床检验等领域,在各学科中发挥着重要的作用。
等高线图(contour map) 是可视化二维空间标量场的基本方法[1],可以将三维数据使用二维的方法可视化,同时用颜色视觉特征表示第三维数据,如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设
中医上讲看病四诊法为:望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义等高线高度函数 def f(x, y): return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(- x ** 2 - y ** 2) #return x**2+y**2 # 数据数目 n = 300 # 定义x, y x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) # 生成网格数据 X,
除了mesh函数meshc函数还能在xy平面上绘制曲面的等高线,meshz函数还能在xy平面上绘制曲面的底座
中医上讲看病四诊法为:望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样;闻:仔细分析数据是否合理;问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
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梯度垂直于等高线,指向函数变化最快的方向,指向极大值点方向 约束条件为等式求极值 先来看个简单求极值例子 h(x,y) = x+y-1=0,f(x,y) = (x-2)**2+(y-2)**2 先
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