尝试绘制对应于x，y，z的3个不同的数组 - 腾讯云开发者社区

perceptron = Perceptron() perceptron.fit(X_train, y_train) # 绘制散点图（每个类别用不同颜色表示） plt.scatter(X_train...让我们详细解释一下plt.contourf()函数的具体用法： plt.contourf(X, Y, Z) X：表示 x 坐标点的二维数组或网格矩阵。...Y：表示 y 坐标点的二维数组或网格矩阵。 Z：表示对应于 (X, Y) 网格点位置处某种属性（例如，高度、温度等）的数值。...,len(y)) 对数据进行铺平操作（np.ravel())和拼接成数组(np.c_)对作为特征数据进行预测网格的每一个点。...通过plt.contourf对网格点的每一个预测结果作为其属性画不同颜色等高线实现决策边界的绘制。

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matlab的三维绘图和四维绘图「建议收藏」

默认情况下，MATLAB就是画出了相应于一系列相等的空间Z值得等值线。matlab提供了contour和contour3函数绘制二维和三维的等高线。...同样，从不同视点绘制的三维图形其形状也是不一样的。视点的位置可由方位角和仰角表示。方位角又称旋转角，它是视点与原点连线在xy平面上的投影与y轴负方向形成的角度，正值表示逆时针，负值表示顺时针。...slice(V,sx,sy,sz)：绘制立体V在x轴，y轴，z轴方向上与sx，sy，sz向量所对应点的切片图。其中V为mxnxp的三维立体数组。...slice(X,Y,Z,V,X1,Y1,Z1)：沿着由数组X1,Y1与Z1定义的曲面绘制穿过立体V的切片。...contourslice(X,Y,Z,V,Sx,Sy,Sz)：X,Y,Z是维数为m x n x p的自变量“格点”数组；V是与X,Y,Z同维的函数值数组；Sx，Sy，Sz是决定切片位置的数值向量。

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贝叶斯网络的D-separation详解和Python代码实现

这意味着两个变量X和Y在Z上是独立的，如果一旦你知道了Z，那么关于X的知识是不会给你关于Y的任何额外信息的。...让我们看一下四种不同的情况，并确定那些是处于active 状态：，Case1：在这种情况下，我们相信X可以通过Z来影响Y。但是如果观察到Z，X不会通过Z影响Y，因为Z已知。...Case2：这种情况与上面是对称的：如果观察到Z，X不能通过Z影响Y，但是如果没有观察到Z，X可以通过Z影响Y。...算法从查找 X_1 和 X_6 的祖先开始，它们需要插入到变量 A 中：进入第 2 阶段，尝试从 X_2 开始，并从考虑路径开始：找到了 X_6，这意味着这对应于Case 4。...连接节点的父节点，为具有共同子节点的变量之间绘制一条无向边。将有向边替换为无向边删除给定节点及其边：例如，在“给定 Z 的情况下，X 和 Y 是否独立？”，则必须删除 Z 及其所有边。

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Python-Numpy多维数组 -- 矩阵库、线性代数、绘图库Matplotlib

考虑以下线性方程： x + y + z = 6 2y + 5z = -4 2x + 5y - z = 27 可以使用矩阵表示为：如果矩阵成为A、X和B，方程变为： AX = B 或 ...x = np.linalg.solve(a,b) print x # 这就是线性方向 x = 5, y = 3, z = -2 的解输出如下：数组 a： [[ 1 1 1] [ 0 2 5] [ 2...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。 ...Wave subplot() subplot()函数允许你在同一图中绘制不同的东西。...水平尺寸相等的矩形对应于类间隔，称为bin，变量height对应于频率。 1.numpy.histogram()函数将输入数组和bin作为两个参数。 bin数组中的连续元素用作每个bin的边界。

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最全的NumPy教程

'我们的数组是：' print x print '\n' # 切片 z = x[1:4,1:3] print '切片之后，我们的数组变为：' print z print '...\n' # 对列使用高级索引 y = x[1:4,[1,2]] print '对列使用高级索引来切片：' print y 输出如下：我们的数组是： [[ 0 1 2] [ 3...np.pi, 0.1) y = np.sin(x) plt.title("sine wave form") # 使用 matplotlib 来绘制点 plt.plot(x, y) plt.show...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。...以下示例生成两组x和y数组的条形图。

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matlab中绘制三维柱状图bar3函数的使用方法

bar3 - 绘制三维条形图此 MATLAB 函数绘制三维条形图，Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量，y 轴的刻度范围是从 1 至 length(Z)。...详细解释 bar3 绘制三维条形图。 bar3(Z) 绘制三维条形图，Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量，y 轴的刻度范围是从 1 至 length(Z)。...如果 Z 是矩阵，则 y 轴的刻度范围是从 1 到 Z 的行数。 bar3(Y,Z) 在 Y 指定的位置绘制 Z 中各元素的条形图，其中 Y 是为垂直条形定义 y 值的向量。...显示的默认模式为 'detached'。 'detached' 在 x 方向上将 Z 中的每一行的元素显示为一个接一个的单独的块。...通过指定样式选项为 stacked 对 Z 每行元素进行堆叠。

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NumPy 秘籍中文第二版：五、音频和图像处理

clip() 该函数在给定最小值和最大值的情况下裁剪数组的值。 meshgrid() 此函数从包含 x 坐标的数组和包含 y 坐标的数组返回坐标数组。 tofile() 此函数将数组写入文件。...操作步骤首先初始化数组，然后生成和绘制分形，最后将分形与 Lena 图像组合：使用meshgrid()，zeros()和linspace()函数初始化对应于图像区域中像素的x，y和z数组： x, y...= x + 1j * y z = c.copy() fractal = np.zeros(z.shape, dtype=np.uint8) + MAX_COLOR 如果z是复数，则对于 Mandelbrot..., SIZE), np.linspace(y_min, y_max, SIZE)) c = x + 1j * y z = c.copy() fractal = np.zeros...choose() 此函数通过根据条件从数组中选择值来创建数组 meshgrid() 此函数从包含 x 坐标的数组和包含 y 坐标的数组返回坐标数组另见第 1 章，“使用 IPython”中的“安装

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Python 数学应用（一）

如何做到… 控制绘图样式的最简单方法是使用格式字符串，它作为plot命令中x-y对或plot命令中的ydata 后的可选参数提供。在绘制多组数据时，可以为每组参数提供不同的格式字符串。...在本示例中，我们将看到一种从三维数据绘制表面和绘制三维数据等高线的方法。准备就绪要绘制三维数据，需要将其排列成x、y和z分量的二维数组，其中x和y分量必须与z分量的形状相同。...为了演示，我们将绘制对应于f(x, y) = x²y³函数的表面。如何做… 我们想要在-2≤x≤2 和-1≤y≤1 范围内绘制f(x, y) = x²y³函数。...为此，我们使用np.meshgrid例程： x, y = np.meshgrid(X, Y) 现在，我们可以创建要绘制的z值，这些值保存了每个网格点上函数的值： z = x**2 * y**3 要绘制三维表面...plot_surface方法需要提供z值，这些值作为二维数组编码在(x, y)对的网格上的z值。

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R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据

我们在这里的目标是估计斑块长度（毫米）。读取和检查数据从文件中读取数据。查看数据的前几行，看是否正确读取。创建一个显示两年研究中每只飞鸟的测量对图。可以尝试制作点阵图。...(y = patch, x = factor(year), theme_classic) 拟合一个线性混合效应模型。...这就为每条鱼分别绘制了拟合值。 vis(z) # 3.测试假设 plot(z) # 4. 提取参数估计值 summary(z) # 6. ...分组带状图 # 首先，重新排列实验类别 factor(treat,levels=c("cont","exc","fer","bo")) plot(data = x, y = log(phe), x = ...在多个面板上分别绘制成对的数据 plot(data = x,y = log(ach, x = dur, fill = dur, col = dur) 拟合一个线性混合效应模型。

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R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例

我们在这里的目标是估计斑块长度（毫米）。读取和检查数据从文件中读取数据。查看数据的前几行，看是否正确读取。创建一个显示两年研究中每只飞鸟的测量对图。可以尝试制作点阵图。...# 优化版本 plot(y = patch, x = factor(year), theme_classic) ? 拟合一个线性混合效应模型。...这就为每条鱼分别绘制了拟合值。 vis(z) ? # 3.测试假设 plot(z) ? # 4. 提取参数估计值 summary(z) ? # 6....分组带状图 # 首先，重新排列实验类别 factor(treat,levels=c("cont","exc","fer","bo")) plot(data = x, y = log(phe), x =...在多个面板上分别绘制成对的数据 plot(data = x,y = log(ach, x = dur, fill = dur, col = dur) ? 拟合一个线性混合效应模型。

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用Web音频API来做一个音频可视化工具

在这个例子中，我们只需简单地像示波器在y轴上绘制波形。...(x, y) } else { scopeContext.lineTo(x, y) } } scopeContext.stroke() })() Saw Sweep...这些值对应于频谱的给定片段的音量，从低频到高频排列。让我们看看如何使用这些数据来创建一个被称为声谱图的可视化。...，并做出一些战略性的修改，以便对音频进行响应。...另一个区别是我们将“l”缩放为0.2，因为大部分音频都在频谱纹理里的前20％。到底什么是频谱纹理？它是从之前的声谱数组，复制到1024x1的图像。

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R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据

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图形学入门（二）：光栅化

而我们认为屏幕就是一个二维的像素数据的数组，大小为 width \times height，左下角的坐标为 (0,\ 0)，每个像素的宽度为 1，任意的一个像素 (x,\ y) 的中心位置在 (x +...为了操作屏幕上的像素点，我们需要申请一个长度为 width \times height 的数组，数组中的每一个元素都是一个色彩值，一一对应于屏幕上的像素点。...对一个图形采样有不同的方式，在这里，我们采用最简单的方式，令每个采样点就是像素的中心位置，根据采样的结果确定一个像素是否在三角形内部，如果一个像素点被认为在三角形的内部，我们之后就将其颜色设置为三角形的颜色...v_z - u_z v_y \\ u_z v_x - u_x v_z \\ u_x v_y - u_y v_x \end{bmatrix} = \begin...(x, y, z) in t) if z x, y] framebuffer[x, y] = newcolor zbuffer[x, y] = z

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Python可视化 | xarray 绘图时序图

通过对plt.plot()的包装实现对线图的绘制。...更底层可通过Numpy 数组理解线图的绘制方法 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,4)) x = data1d.time.data y = data1d.data...c=z, marker=">") axs[0, 0].set_title("marker='>'") # TeX 标记 axs[0, 1].scatter(x, y, s=80, c=z, marker...# 正多边形的标记 axs[1, 0].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 0)) axs[1, 0].set_title("marker=(5, 0)") # 常规星型标志...for axi in ax.flat:通过迭代器ax.flat对高维Axes数组ax迭代，获取每一个子图的Axes信息，在每一个循环过程中将各个Axes的地址赋值给axi（按址赋值），然后通过变量axi

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Python可视化 | xarray一维数据绘图

通过对plt.plot()的包装实现对线图的绘制。...plt.axes() # 或一步法创建 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,4)) data1d.plot(ax = ax, marker="o") 更底层可通过Numpy 数组理解线图的绘制方法...(10) y = np.random.rand(10) z = np.sqrt(x**2 + y**2) fig, axs = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey...") # 基于路径的标记 verts = [[-1, -1], [1, -1], [1, 1], [-1, -1]] axs[0, 2].scatter(x, y, s=80, c=z, marker...=verts) axs[0, 2].set_title("marker=verts") # 正多边形的标记 axs[1, 0].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5,

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游戏辅助丨手把手简单实现射击游戏逆向（2）

，一是慢慢往上逆，把跳过这条指令的jcc指令全部改成jmp，跳过所有开枪后尝试的作痛，第二种思路就是查看上一层的call，把整个视角抖动call nop掉，第1种大家可以去尝试，这里演示第二种双击堆栈第一条表达式...然后我们的坐标就剩下几个了。不同的地图可能会有不一样的坐标，具体以游戏为准。...：：我们将x一列的数用x1,x2,x3,x4表示，其他列相同（这是列大矩阵的算法，给大家看看）然后根据如下公式，可以得到4个值，我们只需要相对大小x，y，wx相对大小=x1*人物坐标X+x2*人物坐标Z...+x3*人物坐标Y+x4z相对大小=z1*人物坐标X+z2*人物坐标Z+z3*人物坐标Y+z4y相对大小=y1*人物坐标X+y2*人物坐标Z+y3*人物坐标Y+y4w相对大小=w1*人物坐标X+w2*人物坐标...w*屏幕中心点的Y这样我们就知道y的偏移(黄色的那条)接下来绘制方框只要让我们的敌人的高度高一点，也就是让其z大一点在计算一次y，就可以的得到y2那我们的方框的位置和大小就确定了方框的右上点为屏幕中心位置

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用TensorFlow生成抽象图案艺术

介绍在最近基于神经网络的图像生成技术中，通常情况下，发生器网络会尝试一次性绘制整个图像。例如，如果输出图像的期望分辨率是256x256，那么神经网络的最后一层将具有黑白图像专用的65536个值。...它也可以用一个神经网络来表示，一组连接激活门的权重在绘制图像时会保持不变，所以整个图像可以被定义为f(w,x,y) 我们TensorFlow的实现将与之前CPPN-NEAT所完成的工作有所不同。...通过修改z的值，我们的网络会产生不同的图像，而且，通过逐一改变z，图片的整个空间，也就是潜在空间有可能会被网络生成。在某种意义上，z可以解释为对最终图像的压缩描述，总结为n个实数。...请注意，在进入第一个隐藏层之前，图中的空白层只是一个缩放因子，它将应用于的预处理层 x,y,r和z。...就像这个例子一样，我们可以使用这个代码，并尝试训练我们的CPPN来做一些有趣的事情：比如绘制确定类型的图像、字体或不同风格的数字。我将在即将发布的博客文章中撰写这方面的内容，敬请关注。

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NDK OpenGL ES 3.0 开发（十三）：实例化（Instancing）

利用内建变量gl_InstanceID在 3D 空间绘制多个位于不同位置的立方体，利用 u_offsets[gl_InstanceID]对当前实例的位置进行偏移，对应的着色器脚本： // vertex...= -10; y y += 4) { for(GLint x = -10; x x += 4) { for(GLint z = -10; z z / 10.0f + offset; translations[index++] = translation; } } } 对偏移量数组进行赋值，然后进行实例化绘制...个实例更新下顶点属性到下个元素，默认为 0 利用顶点属性来定义的实例化数组(Instanced Array) 在 3D 空间绘制多个位于不同位置的立方体，对应的着色器脚本： // vertex shader...利用顶点属性来定义的实例化数组，然后绘制出 125 个不同位置的立方体: glUseProgram(m_ProgramObj); glBindVertexArray(m_VaoId); glActiveTexture

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Python 实现三维姿态估计遮挡匹配预测

故今天我们尝试在获取三维姿态估计骨骼数据的基础上，对其缺少的数据进行匹配性的预测，参考GCN等构建空间结构算法可能更优，但这里只作为一种方法的思路，其他方法后续补充，效果如下，代码放置文末，大家可以优化...余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似。...在样本相关的情况下，相关系数等于 1 或-1 对应于恰好位于一条线上的数据点；在总体相关的情况下，这对应于一条完全支持双变量分布的线。...基于特征的匹配算法通过提取图像中对形变、光照等具有不变性的信息，对这些信息进行描述构造描述符，之后对这些特征进行匹配，计算出图像之间几何变换的参数。...(z[-1]) pos_x = offset3D[j * 28 + x, y, z] + x pos_y = offset3D[24 * 28 + j * 28 + x, y, z] +

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OpengL ES _ 入门_02

但是你要注意，所有的内部计算都是建立在三维数据的基础之上，比如:你定义一个点(x,y) 是二维形式，OpenGL默认把它的z设置为0,看到这里你以为三维就是(x,y,z)的形式吗？...不是的，OpenGL 是根据三维投影几何的齐次方程坐标进行操作的，因此在内部计算是都是用4个浮点坐标值表示(x,y,z,w) 如果w不等于0 那么这些坐标值就对应于与欧几里德三维点(x/w,y/w,z/...GL_POINTS 给n个顶点的每一个都绘制一个点 GL_POINTS ，如果你选择这个模式，一般四面体的顶点数据就要放在一个数组中: static GLfloat vertex[4\*3\*3]...，在这种方式我们选择GL_POINTS 参数2: first ：从数组的那个位置开始,一般如果数组没有其他类型的数据，只有顶点数据，我们就填 0 参数3: count 就是绘制顶点的个数, 例子中是...y,z) 的形式,顶点为V0 到V11，绘制三角形的方式为:V0、V1、V2,第二个三角形为 V3,V4,V5,第三个三角形为V6、V7、V8 最后一个为 V9、V10、V11,绘制出来的是三角形，而不是三条线

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【深度学习 | 数据可视化】视觉展示分类边界: Perceptron模型可视化iris数据集的决策边界

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Python可视化 | xarray一维数据绘图

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