本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形。直接上代码,关键语句配有注释方便理解。...import matplotlib.pyplot as plt # 设置图例字号 mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10 fig = plt.figure() # 设置三维图形模式...np.pi, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) / 4 r = z**3 + 1 x = r * np.sin(theta) y = r * np.cos(theta) # 绘制图形
上几篇说了three.js的曲线,这篇来郭先生来说说three.js曲线,在线案例点击three.js曲线 1....了解three.js曲线 之前已经说了一些three.js的几何体,这篇说一说three.js曲线。曲线的种类主要分两种,二维曲线和三维曲线。...aClockwise – 圆是否按照顺时针方向来绘制,默认值为false。aRotation – 以弧度表示,圆从X轴正方向逆时针的旋转角度(可选),默认值为0。...CatmullRomCurve3(三维样条曲线) points – Vector3点数组closed – 该曲线是否闭合,默认值为false。...基本曲线主要是这些,ArcCurve和EllipseCurve是绘制圆和椭圆的,EllipseCurve是ArcCurve的基类,LineCurve和LineCurve3分别是二维和三维的曲线(数学曲线的定义包括直线
最近项目中在地图中显示三维河床的功能,最终实现是用three.js来实现绘制的。这里记录一下整体的调用过程。...Three.js不仅简化了WebGL的复杂性,还提供了丰富的API和文档支持,让开发者能够轻松地将三维图形集成到Web应用中。 1....强大的功能和灵活性 Three.js提供了丰富的功能和灵活的API,使得开发者能够创建出各种复杂且富有创意的三维场景。...性能优化与调试 虽然Three.js为开发者提供了很多便利,但在创建大型或复杂的三维场景时,性能优化仍然是一个不可忽视的问题。...这意味着使用Three.js创建的三维场景可以在绝大多数现代浏览器上运行,无需担心兼容性问题。
如何通过HTML5绘制曲线呢?可以百度搜索chart.js查看各类曲线绘制方法。此处我们介绍百度开源程序echarts绘制曲线。...数据比较简单,我们绘制一个复杂的曲线例如sin(x)/x,看看曲线走势,首先定义两个数组存储坐标值。...原来曲线绘制这么简单。好了可以尝试下其它类型的曲线了,比如光滑曲线等...
如果没错的话应该会直接在终端生成一个PR曲线图。...plt.plot(x,y, label='PR') plt.legend(loc='upper right') plt.show() print('AP:',inf['ap']) 运行该文件,同样可以得到PR曲线图
但是ROC曲线绘制的原理是什么,或者说如何一步步画出ROC曲线,以及如何用SPSS软件快速绘制出ROC曲线呢?对于很多新手朋友来说,对上述问题并不十分清楚。...ROC曲线的绘制原理 ROC曲线是如何绘制出来的呢?在此之前,我们先学习几个基本的概念。...ROC曲线其实就是以FPR为横坐标,TPR为纵坐标绘制出来的曲线。 下面以一个具体的例子来详细了解ROC曲线是如何绘制的。...如何用SPSS绘制ROC曲线 当样本数据较多时,这样手算TPR和FPR比较麻烦,那么如何利用SPSS绘制ROC曲线呢?接下来,笔者通过实例操作教大家学会用SPSS绘制ROC曲线。...总结 本文主要对ROC曲线绘制的原理以及如何用SPSS软件快速绘制出ROC曲线进行了详细的阐述,希望对大家的研究有所帮助。
$predictions: num [1:200] 0.613 0.364 0.432 0.14 0.385 ...
多曲线 1.1 使用pyplot方式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1, 11, 1) plt.plot...双y轴曲线 双y轴曲线图例合并是一个棘手的操作,现以MNIST案例中loss/accuracy绘制曲线。...accuracy %g" % sess.run(accuracy, feed_dict={x_data: mnist.test.images, y_data: mnist.test.labels})) # 绘制曲线...: batch_ys}) fig_accuracy[i] = sess.run(accuracy, feed_dict={x_data: batch_xs, y_data: batch_ys}) 3)绘制曲线
1 问题 如何利用python设计程序,绘制ROC曲线。 2 方法 绘制ROC曲线主要基于python 的sklearn库中的两个函数,roc_curv和auc两个函数。...characteristic example') plt.legend(loc="lower right") plt.savefig('roc.png',) plt.show() 3 结语 本文介绍了用python实现绘制...ROC曲线,并且进行了拓展,使该程序能应用于更多相似的问题。...ROC曲线可以用来评估分类器的输出质量。 ROC曲线Y轴为真阳性率,X轴为假阳性率。这意味着曲线的左上角是“理想”点——假阳性率为0,真阳性率为1。...上述的理想情况实际中很难存在,但它确实表示面积下曲线(AUC)越大通常分类效率越好。 ROC曲线的“陡度”也很重要,坡度越大,则越有降低假阳性率,升高真阳性率的趋势。
此时,ROC曲线就派上用场了。 ROC曲线全称receiver operating characteristic curve,又称作感受性曲线(sensitivity curve)。...随后采用这些数据绘制ROC曲线图(横坐标为假阳性率,纵坐标为敏感度)。通过比较ROC曲线特征和曲线下面积,就可以比较A、B、C三种诊断方法了。...ROC曲线的使用方法大致就是如此,大家可以根据具体情况类推。ROC曲线的详细解读将放在后面几期中进行。 老规矩,先说怎么绘制单个的ROC曲线图。...曲线下面积AUC为0.9467。 ? (5)点击左侧的Graph,选择ROC curve: ROC of data A。可以看到曲线已经出来了,但是不太美观,下面对其进行美化。 ?...(6)打双击图中的曲线,在弹窗中如下选择。下面红框中可修改点和曲线的样式、色彩、大小。调整至合适状态即可。(也可取消show symbols,只保留曲线) ?
之前给大家介绍了很多画ROC曲线的R包和方法: R语言画多时间点ROC和多指标ROC曲线 临床预测模型之二分类资料ROC曲线绘制 临床预测模型之生存资料的ROC曲线绘制 生存资料ROC曲线的最佳截点和平滑曲线...ROC(AUC)曲线的显著性检验 以及说了一下ROC曲线的两面性:ROC阳性结果还是阴性结果?...今天我们纯手工计算真阳性率/假阳性率,并使用ggplot2手动画一个ROC曲线。...真阳性率 = 9 / (1+9) = 0.9 假阳性率 = 5 / (15+5) = 0.25 一个阈值就能算出1个真阳性率和假阳性率,多找几个阈值就能算出多个率,把这些率画在坐标轴里,再连成线,就是ROC曲线了...,TPR))+ geom_point(size=2,color="red")+ geom_path()+ coord_fixed()+ theme_bw() 这就是一个简单的ROC曲线的手工画法
p=6236 ROC 曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度量。...ROC曲线 ? ?...AUC-PR曲线 精确回忆曲线绘制阳性预测值(PPV,y轴)与真阳性率(TPR,x轴)。...AUC-PR是一个好的分类器 将两个类分开但不完美的分类器将具有以下精确回忆曲线: ? 可视化分类器在没有任何错误的正面预测的情况下达到约50%的召回率。
如果我们将气泡图的三维数据绘制到三维坐标系[1]中,通常称其为三维散点图,即用在三维X-Y-Z图上针对一个或多个数据序列绘出三个度量的一种图表。...趋势显示的二维散点图 分布显示的二维散点图 气泡图 R 中scatterplot3d包的scatterplot3d()函数、rgl包的plot3d()[2]函数、plot3D包的scatter3D()函数等都可以绘制三维散点图...下面将从两个包的两个函数(scatter3D(),plot3d())入手,一步步带你完成三维散点图的绘制。本文内容丰富,希望大家都能学到自己想要的内容,学习不易,欢迎反馈建议。 本文框架 ?...加入第四个变量 上图可以看出三者之间的关系,但是如果要加入第四个变量(Petal.Width)该怎么绘制到三维散点图中? 方法一:可以将变量Petal.Width映射到数据点颜色中。...同理,我们绘制出以鸢尾花不同类别作为第四个变量的三维散点图。通过该图可以清晰看到不同类别的鸢尾花特征非常不同。
说明:这个不是GIS软件,是一个带地形的三维地球。...2021年11月24日更新:支持绘制等高线。 2021年11月15日更新:支持海面效果。 2021年10月9日更新:已支持离线版高程数据和离线卫星影像数据。
这篇郭先生就来说说使用three.js几何体制作3D地图。...} }, 主要代码部分就是这样,我们也可以在颜色改变时加入一些渐变动画,three.js可以写出各种各样的地图,这是入门级的版本,希望给萌新一些启发。 转载请注明地址:郭先生的博客
本节目标: (1)总结常用的绘制ROC和PR曲线的R包 (2)生存预测模型的时间依赖性ROC曲线 第一部分:总结常用的绘制ROC曲线的R包: (1)ROCR - 2005 ROCR包已经存在了近14年...,是绘制ROC曲线最常用的工具,这个也是我本人最喜欢用和最常用的R语言包。...例如,要生成precision-recall曲线,您需要输入prec和rec。 下面的代码使用包附带的合成数据集并绘制默认的ROCR ROC曲线。在本文中,我将使用相同的数据集。...#################################### #ROCR包绘制ROC曲线 #################################### library(ROCR...其相对于ROCR最吸引人的两个特点:(1)计算AUC或ROC曲线的置信区间。(2)可以检验多个ROC曲线之间是否有差异 计算AUC或ROC曲线的置信区间
points.InsertPoint(0, 329, 338, 45) # 使用InsertPoint可以插入点 #注意:points.InsertPoint(a, b, c, d) #其中a表示点的序号,(b,c,d)表示点的三维坐标...points.InsertPoint(1, 328, 319, 46) points.InsertPoint(2, 300, 329, 96) #定义曲线工具 #将前面的几个点插值拟合成一条曲线 spline
生存分析是临床试验中经常用到的一种方法,生存曲线的绘制当然也是非常常见的,常见于肿瘤、绝症相关的研究中...今天小编打算分享一段小编画生存曲线的一段代码...
前面我们已经讲过logistic模型的校准曲线的画法,这次我们学习生存资料的校准曲线画法。...lwd = 2, # 对角线的粗细 col = "grey70" # 对角线的颜色 ) unnamed-chunk-6-147478960 再介绍一下多个校正曲线图形画在一起的方法
使用 matplotlib 绘制多彩的曲线 源码及参考链接 效果图 [multicolors_line.png] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot
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