文件为.nc格式，需要使用Python中的netCDF4或者xarray库包来读取。...因为是二维的数据，那么按照绘制平面填色图的ax.contourf命令是可以直接读取数据绘图的。...接下来我们先绘制一个平面的地形图试试成色： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import...这就需要上面的切片方法了，比如我要画东经108.98°这个经线的剖面，那就直接在z取值时，将其x取值设置为固定的8669. import numpy as np import matplotlib.pyplot...最前面的TMP表示温度，但是有9种，有的与海平面相关，有的与各层气压相关。
作者：潮汐 来源：Python技术 欢迎来到编程教室~ 我们之前的文章中有讲解过不少 Matplotlib 的用法，比如： 完成这50个Matplotlib代码，你也能画出优秀的图表 25个常用Matplotlib...之前我们基本都是用它来绘制二维的数据图表。而今天文章中，我们将教大家如何用不到 30 行代码绘制 Matplotlib 3D 图形。 回顾 2D 作图 用赛贝尔曲线作 2d 图。...数据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z 轴平面上，默认为 ‘z’ s 标量或数组类型，可选项，标记的大小，默认 20 c 标记的颜色，...散点图 总结 本文主要是介绍使用 Python 第三方库 Matplotlib 来绘制 3D 图形，当然除了上面演示的这几种，还有更多丰富的图形和功能等待你去挖掘。...这些强大的工具也正是 Python 在数据分析和可视化方面的一大优势之一。
/usr/bin/env python 2 #coding=utf-8 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt 5...，所以在第39行里，用切片的手段，把测试集数据放置到dfWithPredicted对象中，请注意这里切片的起始和结束值是测试集的起始和结束索引值。...综上所述，本案例是数学角度，演示了通过SVM分类的做法，包括如果划分特征值和目标值，如何对样本数据进行标准化处理，如何用训练数据训练SVM，还有如何用训练后的结果预测分类结果。...5 总结和版权说明 本文是给程序员加财商系列，之前还有两篇博文 用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线和成交量的整合效果（含量化验证交易策略代码） 用python...的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码） 本文的内容即将出书，在出版的书里，是用股票案例和大家讲述Python入门时的知识点，
Python中，matplotlib可以视为数据可视化的基准和主力。尽管有许多其他的可视化库，但是matplotlib已经确立了一个标杆，在许多情况下，它都是健壮、可靠的可视化工具。...和直方图类似，它可以简洁概述数据集的特性，很容易比较多个数据集。通过下面的例子我们绘制出了这类图表。 ? ? 特殊金融图表 matplotlib还提供了少数精选的特殊金融图表。...这些图表（如柱状图）主要用于可视化历史股价数据或者类似的金融时间序列数据，可以在matplotlib.finance子库中找到： ?...但是，波动率平面是一个应用领域，它可以同时展示许多到期日和行权价的隐含波动率。下面例子中，我们人为生产一个类似波动率平面的图表。 为此，考虑如下因素：1.行权价格在50-150元之间。...上面便是matplotlib在大部分金融环境下的一些基本绘图函数应用。作为python数据可视化的主力，它是一个相当强大的库，具有复杂的API。
Python地理信息库包—— Cartopy 一、简介 在前面的教程中，我们已经讲解了常用的二维型数据的可视化方法。...作为胶水语言，在Python中，目前还在使用的地理可视化库包尚有basemap、cartopy、geopandas等，但由于basemap是基于Python 2，而2已经不再维护，这意味着basemap...三、初识Cartopy 由于地球是球体，而我们使用的地图是平面的，将球型展开为平面进行绘制时有距离、面积的失真。所以地图学家们提出了各种各样的投影方式，来尽量减小某方面的失真。...首先解决刻度重叠的问题，在前面的文章中，我们已经指出——所有刻度类型的问题基本可以通过字典的方式解决，查阅官方文档，我们发现一条命令可以更改刻度字体大小： gl.xlabel_style={'size...经纬网格问题是怎么出现的呢？不知道到大家是否还记得Python切片操作时的一个特点。例如我们对a=[1,2,3,4,5]这个列表进行切片，b=a[0,1]，那么，b里面有几个数字呢？
如前所述，ndarray对象中的元素遵循基于零的索引。有三种可用的索引方法类型：字段访问，基本切片和高级索引。 基本切片是 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展。...numpy.around(a,decimals) 其中： a 输入数组 NumPy - 算数运算 用于执行算术运算（如add()，subtract()，multiply()和divide()）的输入数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则...通常，通过添加以下语句将包导入到 Python 脚本中： from matplotlib import pyplot as plt 这里pyplot()是 matplotlib 库中最重要的函数，用于绘制...y轴上的对应值存储在另一个数组对象y中。这些值使用matplotlib软件包的pyplot子模块的plot()函数绘制。 图形由show()函数展示。 上面的代码应该产生以下输出： ?...subplot() subplot()函数允许你在同一图中绘制不同的东西。在下面的脚本中，绘制正弦和余弦值。
原文链接【Python】五分钟画一条动态心形曲线~mp.weixin.qq.com 先上效果 使用Python绘制一条动态的心形曲https://www.zhihu.com/video/1228001088453767168...这个曲线的方程如下 使用Matlab画的效果如下 Matlab程序如下 Python绘制动态曲线 光是一张图片，属实是太乏味了，不如直接截图。...为了让这个心形曲线更有意思点，我使用了matplotlib中的animation模块来绘制一个动态的心形。 使用animation模块绘制一个动态图形。...如果使用jupyter notebook绘制图像时，遇到无法显示的情况，使用下面的代码就可以解决。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图，今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。...可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)本质上是以2D方式展示3D数据(第三维是概率密度)，Python中四个matplotlib函数(plt.contour()、plt.contourf...简单的示例 先引入必要的python依赖文件。...1.1 目标函数 目标函数将平面坐标(x,y)映射为z值输出。...二维高斯分布 把上例中的f(x, y)替换为Guass Distribution(x,y),就可以绘制二维高斯分布的效果了。
正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。...最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数，输出有界，很容易充当下一层输入（以及一些人的生物解释balabala）。激活函数的作用是为了增加神经网络模型的非线性。...tanh的绘制 tanh是双曲函数中的一个，tanh()为双曲正切。在数学中，双曲正切“tanh”是由基本双曲函数双曲正弦和双曲余弦推导而来。 公式 ?...python绘制tanh函数 import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl...相关资料 python绘制神经网络中的Sigmoid和Tanh激活函数图像(附代码) - CSDN博客 神经网络中的激活函数具体是什么？
正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。...最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数，输出有界，很容易充当下一层输入（以及一些人的生物解释balabala）。激活函数的作用是为了增加神经网络模型的非线性。...tanh的绘制 tanh是双曲函数中的一个，tanh()为双曲正切。在数学中，双曲正切“tanh”是由基本双曲函数双曲正弦和双曲余弦推导而来。 公式 ?...Python绘制tanh函数 1import math 2import matplotlib.pyplot as plt 3import numpy as np 4import matplotlib...相关资料 1、python绘制神经网络中的Sigmoid和Tanh激活函数图像(附代码) - CSDN博客； 2、神经网络中的激活函数具体是什么？
计算净活性值，并将其应用于Sigmoid、双曲正切、ReLU和带泄漏的修正线性单元函数。 绘制这些激活函数的图像、打印输出结果，展示了它们在不同输入范围内的行为和输出结果。...库版本介绍 软件包 本实验版本 目前最新版 matplotlib 3.5.3 3.8.0 numpy 1.21.6 1.26.0 python 3.7.16 scikit-learn 0.22.1 1.3.0...在前向传播过程中，每个神经元将前一层的输出乘以相应的权重，并将结果传递给下一层。这样的计算通过网络中的每一层逐层进行，直到产生最终的输出。...导入必要的工具包 torch：PyTorch深度学习框架的主要包。 matplotlib.pyplot：用于绘制图形的Python库。...在第一个子图中绘制Sigmoid型激活函数和双曲正切函数的图像。 在第二个子图中绘制ReLU型激活函数和带泄漏的修正线性单元函数的图像。 添加图例，并显示图像。
image.png 我们可以用导入的 matplotlib 库再次绘制出时间段内的调整价格。 stock[‘Adj Close’].plot(grid = True) ?...计算和绘制每日收益 利用时间序列，我们可以计算出随着时间变化的每日收益，并绘制出收益变化图。我们将从股票的调整收盘价中计算出每日收益，以列名“ret”储存在同一数据帧“stock”中。...image.png 趋势和季节性 简单来说，趋势表示时间序列在一段时间内的整体发展方向。趋势和趋势分析同样广泛应用于技术分析中。如果在时间序列中定期出现一些模式，我们就说数据具有季节性。...时间序列的索引和切片 为了更好的理解时间序列中的多种操作，我们用随机数字创建一个时间序列。...，以及如何用 Python 计算它们。
在这个算法中，我们将每个数据项绘制为n维空间中的一个点（其中n是你拥有的是特征的数量），每个特征的值是特定坐标的值。...选择正确的超平面（场景3）：提示： 使用我们前面讨论的规则来选择正确的超平面 你们中的一些人可能选择了超平面B，因为它与A相比具有更高的边距。...正如我刚刚已经提到的，另一端的那一颗星星就像是一个异常值。SVM具有忽略异常值并找到具有最大边距的超平面的功能。...因此，我们可以说，SVM对异常值有很强的稳健性 找到一个超平面用来隔离两个类别（场景5）： 在下面的场景中，我们不能在两个类之间有线性的超平面，那么SVM如何对这两个类进行分类？...当SVM找到一条合适的超平面之后，我们在原始输入空间中查看超平面时，它看起来像一个圆圈： 现在，让我们看看在数据科学中应用SVM算法的方法。 3.如何在Python中实现SVM？
翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标 在本章中，我们将学习如何寻找和绘制二维直方图。它对后面的章节会有帮助。 绪论 在第一篇文章中，我们计算并绘制了一维直方图。...• channels = [0,1] 因为我们需要同时处理H和S平面。 • bins = [180,256] 180用于H平面，256用于S平面。...方法-2：使用Matplotlib 我们可以使用matplotlib.pyplot.imshow()函数来绘制带有不同颜色图谱的2D直方图。这可以让我们更好地了解不同的像素密度。...你可以用任何图像编辑工具如GIMP来验证它。...方法3：OpenCV的样本风格 在OpenCV-Python2样本（samples/python/color_histogram.py）中，有一个颜色直方图的示例代码。
Keras是Python中强大的库，为创建深度学习模型提供了一个简单的接口，并包装了更为技术性的TensorFlow和Theano后端。...在这篇文章中，你将发现在训练时如何使用Python中的Keras对深入学习模型的性能进行评估和可视化。 让我们开始吧。...，可能会产生： ['acc','loss','val_acc','val_loss'] 我们可以使用历史对象中收集的数据来绘制平面图。...可视化Keras的模型训练历史 我们可以用收集的历史数据创建图。 在下面的例子中，我们创建了一个小型网络来建模Pima印第安人糖尿病二分类问题。这是一个可从UCI机器学习存储库获取的小型数据集。...总结 在这篇文章中，你发现在深入学习模式的训练期间收集和评估权重的重要性。 你了解了Keras中的历史记录回调，以及如何调用fit()函数来训练你的模型。以及学习了如何用训练期间收集的历史数据绘图。
目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。...空间绘图神器-Xarray 今天直接给大家介绍一下我最近常用的空间绘图神器-Xarray，之所以给大家推荐这个工具包，是因为我最近在空间可视化课程中免费新增的部分内容，其就是使用Xarray工具绘制的。...地球科学数据分析：Xarray适用于处理和分析地球科学数据，如地震数据、地形数据、海洋环流模拟数据等，可以进行地质勘探、地球物理研究等方面的工作。...如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的 阅读原文。...教程来了 不用Seaborn，这个工具也能绘制超炫的统计图形··· NetworkX，网络结构图最强绘制工具····· 所有科研地理图形它都有，这个工具有点猛···· Nature、Science配图可以一键绘制
饼图 (也称为圆形图表)是一种类似于圆饼的图表。. 每个”切片”部分代表一个数据类别，所有切片构成一个整体，合计为100%，”切片”的大小是其在整体中的占比。...使用python可以快速绘制饼图，matplotlib是python里的绘图库，尤其是在数据分析中尤为重用。...饼图的构成 绘制基础饼图 matplotlib库 matplotlib是python中非常强大的绘图库。 绘制饼图，需要用到matplotlib库中的pyplot模块。...使用 from 库 import 模块名 形式导入： py from matplotlib import pyplot 绘制基础饼图 使用pie()函数，并在括号中填写数据列表，就可绘制出一个基础的饼图...py lab = ['学编程', '打怪兽', '睡觉', '吃饭'] pyplot.pie(data, labels=lab) 注意： matplotlib默认不支持中文字体显示，需要设置字体。
可以采用不同的坐标系，如直角坐标、对数坐标、极坐标等。二维图形的绘制是其他绘图操作的基础。...一．绘制二维曲线的基本函数 在Matlab中，最基本而且应用最为广泛的绘图函数为plot，利用它可以在二维平面上绘制出不同的曲线。...双纵坐标函数plotyy 在Matlab中，如果需要绘制出具有不同纵坐标标度的两个图形，可以使用plotyy函数，它能把具有不同量纲，不同数量级的两个函数绘制在同一个坐标中，有利于图形数据的对比分析。...不同的是，meshc还在xy平面上绘制曲面在z轴方向的等高线，meshz还在xy平面上绘制曲面的底座。...surf函数也有两个类似的函数，即具有等高线的曲面函数surfc和具有光照效果的曲面函数surfl。
这可能是另一个版本的 Python，如python3.6或python3.7，或者更一般的命令，如python3或python。...值为1选择每个元素，或者如本例中，值为2选择每第二个元素（从0开始给出偶数编号的元素）。这个语法与切片 Python 列表的语法相同。...在前面的例子中，我们创建了两个具有不同比例的y轴的图。这展示了子图的许多可能用途之一。...还有更多… 通过在变量之间绘制相空间（平面）分析系统的普通微分方程组的技术称为相空间（平面）分析。在这个示例中，我们使用quiver绘图例程快速生成了微分方程系统的相平面的近似值。...通过分析微分方程系统的相平面，我们可以识别解的不同局部和全局特征，如极限环。 数值求解偏微分方程 偏微分方程是涉及函数在两个或多个变量中的偏导数的微分方程，而不是仅涉及单个变量的普通导数。
动手利用常用的机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch）解决实际问题。 6、其他：关注上面的建议点、适当锻炼表达能力，有利于在面试中洒脱的交流。...SVM的基本思想： SVM试图找到一个超平面，它能够将不同类别的数据分隔开，并且离该超平面最近的数据点（支持向量）距离该超平面的间隔最大。这个间隔被称为"Margin"。...\mathbf{w} 是超平面的法向量。 \mathbf{x} 是输入特征向量。 b 是偏置项。...最后，使用contour函数绘制了超平面、支持向量和分类结果的可视化图形。 这个图形有助于理解SVM是如何找到最大Margin的超平面以进行分类的。...举个Python栗子，以下是使用Python绘制K-均值聚类结果的示例代码，使用Scikit-Learn库的KMeans聚类器，并使用matplotlib进行可视化： import numpy as np
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