本文以104*104格点大小数据做为说明，数据下载：http://yunpan.cn/ccB7Y36eLXk35 访问密码 00c3 ，Qcloud.txt为原始数据，re01.txt为01代码 一.算法如下...： 1.在该层的数据网格中求出所有四个相邻的数据点构成的正方形； 2.判断四个数据点数据与阈值之间的关系，生成01代码； 3.由上步生成的代码按照下图的关系求出等值线与四个数据点之间的拓扑关系； 4....由拓扑关系用线性插值方法求出等值线与正方形的交点； 5.顺序连接等值线段，即得到等值线。...[i]*7+250, result[i+1]*7.5+25, result[i+2]*7+250, result[i+3]*7.5+25); } } } 四.结果 1.部分01代码图： 2.部分等值线图
程序采用反距离加权算法计算温度，先研究一下该算法就能看懂代码。 程序以四个顶点和三个已知点，共七个点，作为反距离加权算法的已知点。 参考该代码，结合参数传入，就可以得到自己想要的等值线图了。.../shader: // Upgrade NOTE: replaced 'mul(UNITY_MATRIX_MVP,*)' with 'UnityObjectToClipPos(*)' Shader "等值线
把反距离加权算法转换到三维空间，是不是很方便的算出三维空间下的等值线了呢，再结合Shatter Toolkit插件进行剖切，修改修改代码。应该可以解决地层模型任意剖切后，切面的等值线渲染问题了。...先写个三维的反距离加权算法。)
概述 前文中，提到了等值面的生成,后面有人经常会问等值线的生成，本文在前文的基础上做了一点修改，完成了等值线的geotools生成。 效果 ? ?...Contour.tracingContourLines(_gridData, _X, _Y, nc, dataInterval, _undefData, _borders, S1);// 生成等值线
因为种种原因，使用MATLAB绘图时，可能会导致等值线出现锯齿，这样画出来的图就会显得不美观。本文就介绍一下，如何平滑等值线。...可以看出，所绘制的等值线和原始数据绘制的图相比，锯齿非常明显了，而且还有一些很小的等值线。下面我们就对加入干扰后的数据进行处理。...contour(x, y, znc, levels) 下图是，进行过滤后所绘制的等值线图。可以看出，等值线平滑了不少，而且很小的等值线也基本消失了。 ? 除了使用高斯滤波默认值之外，也可以指定参数。...平均滤波 h = fspecial('average'); znc = conv2(zn, h, 'same'); contour(x, y, znc, levels); 使用平均滤波之后，可以发现，等值线平滑程度更加明显...因此，在使用此函数平滑等值线时，选择适当的参数进行平滑。 除了可以平滑等值线之外，也可以对1D数据进行滤波，从而平滑曲线。把相应的函数换为处理1D数据的即可。
本节提要：关于等值线的一些操作，解决等值线标签无法正常显示的问题，等值线填色图的阴影操作。...---- ---- 等值线是气象上比较常用的一种图形，特别是分析天气形势时，常用的地面气压、位势高度、气温等以等值线展示效果最好；在某些时候，我们还需要对等值线填色图进行进一步的美化。兹分别介绍之。...一、等值线基础的设定 从matplotlib的底层中，我们可以知道，等值线是基于绘图功能中的线条属性的，所以对于等值线来说，plt.plot命令的很多参数可以直接使用。...二、等值线标签的问题与解决方法 与等值线填色图不一样，等值线的标签需要另外的clabel命令以绘制出来。其简要步骤如下： ac=ax.contour(...)...三、等值线填色图的阴影区操作 在前面某些章节提到了等值线填色图的一些操作，下面是一个关于等值线填色图阴影绘图的方法。
---- 等值线是气象上比较常用的一种图形，特别是分析天气形势时，常用的地面气压、位势高度、气温等以等值线展示效果最好；在某些时候，我们还需要对等值线填色图进行进一步的美化。兹分别介绍之。...一、等值线基础的设定 从matplotlib的底层中，我们可以知道，等值线是基于绘图功能中的线条属性的，所以对于等值线来说，plt.plot命令的很多参数可以直接使用。...二、等值线标签的问题与解决方法 与等值线填色图不一样，等值线的标签需要另外的clabel命令以绘制出来。其简要步骤如下： ac=ax.contour(...)...#这一步绘制等值线，并名为 ac ax.clabel(cc)#这一步说明是在cc上绘制等值线标签 然后问题来了，很多朋友在用再分析资料绘制时会发现该区域没有等值线标签，就几根光秃秃的线，不清楚其值究竟为多大...三、等值线填色图的阴影区操作 在前面某些章节提到了等值线填色图的一些操作，下面是一个关于等值线填色图阴影绘图的方法。
就以python来开篇，利用python中的matplotlib可视化库来绘制等值线图，并自定义colorbar。...fontsize=10) # 网格化经纬度，并进行投影转换坐标 lons, lats = np.meshgrid(lon, lat) x, y = m(lons, lats) # 绘制等值线...上述方式除了绘制等值线图之外还添加了地图信息，如果不想添加地图信息的话，可以不导入 Basemap： import numpy.ma as nm import matplotlib.pyplot as
风向条件下的气体扩散模型计算得到的数据，相当于等值线需要在地图上展示。如下图，可以看到，离中心最近的多边形毛糙锯齿严重。
前言 有读者问我怎么画出带白色框的等值线，他在微博刷到一张图，如下 关键函数:set_box() 下面结合GFS资料画一个500hPa的高度图为例 导入库与链接数据库 In [14]: # Resolve
本节提要：站点资料的等值线、再分析资料的等值线的入门教程 一、站点资料的等值线 前几天有小伙伴在后台问站点资料和插值的问题，所以做了这一期特刊。...下面才是具体的站点绘制等值线教程。 首先，需要大家回忆一下天气学分析基础和典型天气过程分析这两门课，在绘制500百帕高空场和地面形势图的位势线和等压线时，你是怎么连接两个站点的。 下面举个栗子： ?...二、再分析资料绘制等值线 这里提供了两个再分析资料，一个是sst，一个是地表温度,都是nooa的nc资料。再分析资料其实就是站点资料已经网格化、插值后的资料了，所以只需要直接读取然后画图就可以了。
以上说明，梯度是一个矢量，方向是该点处方向导数最大的方向，大小是此方向的方向导数的值； 5）等值线 对于f(x,y)=c，这是函数f(x,y)的一条值为c的等值线： ?...注：等值线上某点的梯度方向就是等值线在该点的法线方向，大小即该点法线方向的方向导数； 以上理解有误的地方十分欢迎指正
概述 本文分享一个结合turf.js实现前端等值线的生成，并对结果做了圆滑处理，并在OL4中进行展示。 效果 ? ? 实现 实现比较简单，源代码如下： <!
--[if IE]>
ax.add_geometries(Reader(shp_add).geometries(),ccrs.PlateCarree(),facecolor='none',edgecolor='k',linewidth=0.7) # 等值线图...ax_n.add_geometries(Reader(shp_add).geometries(),ccrs.PlateCarree(),facecolor='none',edgecolor='k',linewidth=0.7) # 等值线图
例如，一个典型的线性规划问题可以表示为： 最大化=31+22最大化z=3x1+2x2 解法与算法 线性规划的求解方法多种多样，包括图解法、单纯形法、对偶理论等。...其中，单纯形法是最常用且有效的算法之一。此外，还有许多其他算法如内点法、分支定界法等，用于解决更复杂的线性规划问题。 应用实例 线性规划在实际应用中非常广泛，例如： 军事作战：资源分配和任务调度。...绘制目标函数等值线：目标函数通常表示为 =+z=ax+by，将其转化为等值线的形式，并在图上绘制出来。例如，如果目标函数是 =2+3z=2x+3y，则可以绘制出一系列平行线。...平移目标函数等值线：从一个初始点开始，沿着目标函数的法线方向（即垂直于等值线的方向）平行移动等值线，直到等值线与可行域的交点发生变化。这个过程中，目标函数的值会逐渐增大或减小，最终找到最优解。...单纯形法在解决线性规划问题中的效率和准确性可以通过以下几个方面进行评估： 执行时间：虽然单纯形法在最坏情况下的执行时间并不是多项式，但在实际应用中，该算法通常相当快速。
前言 当要展示大气要素的空间分布和变化规律时，绘制ERA5数据的等值线和填色图就变得尤为重要啦！这两种方法简单易行，让我们来看看它们吧。 首先，我们有MetPy库。...用它来绘制等值线和填色图，简直就是小菜一碟！ 其次，咱们还有meteva库。这货是国家气象中心预报技术研发室检验科负责研发的，专门用来快速高效地检验气象产品。...无论是MetPy还是meteva，都能让我们轻松愉快地绘制出漂亮的等值线和填色图，让那些枯燥的数据变得生动起来！
L1更容易得到稀疏解：直接看下面的图吧：（假设我们模型只有 w1,w2 两个参数，下图中左图中黑色的正方形是L1正则项的等值线，而彩色的圆圈是模型损失的等值线；右图中黑色圆圈是L2正则项的等值线，彩色圆圈是同样模型损失的等值线...因为我们引入正则项之后，我们要在模型损失和正则化损失之间折中，因此我们取的点是正则项损失的等值线和模型损失的等值线相交处。...通过上图我们可以观察到，使用L1正则项时，两者相交点常在坐标轴上，也就是 w1,w2 中常会出现0；而L2正则项与等值线常相交于象限内，也即为 w1,w2 非0。因此L1正则项时更容易得到稀疏解的。 ...展望：深度学习系列再更新几篇后要暂时告一段落，开始总结传统机器学习的内容：KNN；决策树；贝叶斯；Logistic回归；SVM；AdaBoost；K-means等的理论和实践；中间穿插数据结构和算法（排序...机器学习-12：MachineLN之优化算法 13. 机器学习-13：MachineLN之kNN 14. 机器学习-14：MachineLN之kNN源码 15.
3.2 通用CFS算法（Unifying the CFS algorithm）p_0我们详细介绍了我们CFS算法的通用版本，见算法1，在该算法中，输入是一个等高线图 和一个入口点 。...这种修改解决了CPP（和MCPP）要求从任意给定点 开始覆盖路径的需求，正如算法1中所考虑的。...集合 包括 等值线上的点 和 等值线上的点 ，这些点可以合理连接，形成有效的缝合元组 。...第二个瓶颈源于最佳MCRTC解决方案在等值线的遍历成本变化显着时平衡树成本的限制。...未来的工作包括提高等值线质量以进一步提高覆盖率，将动力学约束纳入等值线的生成和缝合过程中，以及开发启发式方法来加速PIS函数和解决大量机器人或等值线的MMRTC。
非常多的机器学习算法可以看做优化损失函数的过程. 来自 PRML 图 7.5. 蓝线: SVM中的hinge error function. 绿线: 均方错误. 黑线:错分率....图中红色的等高线是平方误差项等值线, 可以理解为在等高线上的解是误差相等的. 左图蓝色方形线是L1范数等值线, 右图蓝色圆形线是L2范数等值线. 可见L1范数更可能得到轴上权重值为0的解.
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