fig

使用Python绘制 # 绘制三维直线图，将飞机飞行的航迹用（经度，纬度和高度）来描述 # ************************************************************* import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import data1 # 设置图例的字体大小 mpl.rcParams[ ' legend.fontsize ' ] = 10 # 绘制一张3D折线图 fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection= ' 3d ' ) # ************************************************************** # 原始三维轨迹数据 x= data1.x y = data1.y z = data1.z # 给坐标轴添加标签 ax.set_xlabel( ' Latitude ' ) # 纬度 ax.set_ylabel( ' Longitude ' ) # 经度 ax.set_zlabel( ' Height ' ) # 绘制地面投影轨迹 ax1 = fig.gca

1 时间序列与时间序列分析 在生产和科学研究中，对某一个或者一组变量 进行观察测量，将在一系列时刻 所得到的离散数字组成的序列集合，称之为时间序列。 时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。时间序列分析常用于国民宏观经济控制、市场潜力预测、气象预测、农作物害虫灾害预报等各个方面。 2 时间序列建模基本步骤 获取被观测系统时间序列数据； 对数据绘图，观测是否为平稳时间序列；对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算，化为平稳时间序列； 经过第二步处理，已经得到平稳时间序列。要对平稳时间序列分别求得其自相关系数ACF 和偏自相关系数PACF ，通过对自相关图和偏自相关图的分析，得到最佳的阶层 p 和阶数 q 由以上得到的 ，得到ARIMA模型。然后开始对得到的模型进行模型检验。 3 ARIMA实战解剖 原理大概清楚，实践却还是会有诸多问题。相比较R语言，Python在做时间序列分析的资料相对少很多。下面就通过Python语言详细解析后三个步骤的实现过程。 文中使用到这些基础库： 。 对其调用如下 from __future__ import print_function import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats import matplotlib

今天要用到basemap读取shp文件报错，查了很多资料，都没有解决。 先是： fig,ax = plt.subplots(figsize=(15,10)) from mpl_toolkits.basemap import Basemap m = Basemap(llcrnrlon=-128.,llcrnrlat=30.,urcrnrlon=-110.,urcrnrlat=43., projection='merc',lat_1=20.,lat_2=40.,lon_0=-60., resolution ='l',area_thresh=1000.,ax = ax) fm = np.vectorize(m,otypes=[np.int32,np.int32]) x,y = fm(housing.longitude,housing.latitude) m.scatter(x,y,s=housing['population']/50,alpha=0.4, label='population',c=housing['median_house_value'], cmap=plt.get_cmap('jet')) m.readshapefile('World_GIS_data/country','country') 　　 成功了。 可再用另一中国地图来加载时就出错了： 报错：

我将演示如何利用提供的全球病毒传播的开放数据，使用开源库来创建两个可视效果。 使用 Python 和一些图形库，你可以预测 COVID-19 确诊病例总数，也可以显示一个国家（本文以印度为例）在给定日期的死亡总数。人们有时需要帮助解释和处理数据的意义，所以本文还演示了如何为五个国家创建一个动画横条形图，以显示按日期显示病例的变化。 印度的确诊病例和死亡人数预测 这要分三步来完成。 1、下载数据 科学数据并不总是开放的，但幸运的是，许多现代科学和医疗机构都乐于相互之间及与公众共享信息。关于 COVID-19 病例的数据可以在网上查到，并且经常更新。 要解析这些数据，首先必须先下载。 https://raw.githubusercontent.com/datasets/covid-19/master/data/countries-aggregated.csv 。 直接将数据加载到 Pandas DataFrame 中。Pandas 提供了一个函数 read_csv() ，它可以获取一个 URL 并返回一个 DataFrame 对象，如下所示。 import pycountry import plotly.express as px import pandas as pd URL_DATASET = r'https://raw.githubusercontent.com/datasets

目录 本实验代码已经传到gitee上，请点击查收！ 一、实验目的 二、实验内容与设计思想 实验内容 设计思想 三、实验使用环境 四、实验步骤和调试过程 4.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数分类 4.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 4.2.1 梯度上升算法： 4.2.2 测试算法：使用梯度上升算法找到最佳参数 4.2.3 分析数据：画出决策边界 4.2.4 训练算法：随机梯度上升 4.3 示例1：从疝气病症预测病马的死亡率 4.4 示例2：从打斗数和接吻数预测电影类型（数据自制） 4.5 示例3：从心脏检查样本帮助诊断心脏病（数据来源于网络） 4.6 改进函数封装使不同的样本数据可以使用相同的函数封装 五、实验总结 六、参考资料 本实验代码已经传到gitee上，请点击查收！ Logistic_Examples 一、实验目的 学习Logistic回归的基本思想。 Sigmoid函数和Logistic回归分类器。 学习最优化算法--梯度上升算法、随机梯度上升算法等。 运用Logistic回归预测各种实例。 二、实验内容与设计思想 实验内容 基于Logistic回归和Sigmoid函数分类 基于最优化方法的最佳回归系数确定 示例1：从疝气病症预测病马的死亡率 示例2：从打斗数和接吻数预测电影类型（数据自制） 示例3：从心脏检查样本帮助诊断心脏病（数据来源于网络）

http://www.jos.org.cn/html/2014/6/4414.htm 摘要 ：可信终端的远程证明无论是基于二进制的证明方案还是基于属性的证明方案，针对的均是终端的静态环境，反映的是终端的软件配置结构，并不能证明终端运行环境的真正可信.针对这一问题，提出了一种终端可信环境远程证明方案.针对静态环境，该方案考虑了满足可信平台规范的信任链以及相关软件配置的可信属性证明；针对动态环境，该方案考虑了终端行为的可信属性证明.并分别给出了信任链、平台软件配置和终端行为等属性证明的可信性判定策略和算法，以及终端运行环境远程证明的综合性判定策略和算法.另外，在Windows 平台上，设计和实现了该方案中的两个核心实体：证明代理和验证代理，并设计了证明代理和验证代理之间的通信协议.最后，介绍了该方案在Windows 平台上的一个典型应用案例以及证明代理在该应用实例中的性能开销.应用实例验证了该方案的可行性. 关键词： 可信计算 远程证明 属性证明 终端行为 证明代理 验证代理 Remote Attestation Project of the Running Environment of the Trusted Terminal TAN Liang 1,2 , CHEN Ju 1 Abstract : Remote attestation, whether binary-based

python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 第12章支持向量机 　　 在机器学习中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是最经典的算法之一，应用领域也非常广，其效果自然也是很厉害的。本章对支持向量机算法进行解读，详细分析其每一步流程及其参数对结果的影响。 12.1支持向量机工作原理 　　前面已经给大家讲解了一些机器学习算法，有没有发现其中的一些套路呢？它们都是从一个要解决的问题出发，然后将实际问题转换成数学问题，接下来优化求解即可。支持向量机涉及的数学内容比较多，下面还是从问题开始一步步解决。 12.1.1支持向量机要解决的问题 　　现在由一个小例子来引入支持向量机，图12-1中有两类数据点，目标就是找到一个最好的决策方程将它们区分开。 　　图12-1 决策方程的选择 　　图12-1中有3条直线都能将两类数据点区分开，那么，这3条线的效果相同吗？肯定是有所区别的。大家在做事情的时候，肯定希望能够做到最好，支持向量机也是如此，不只要做这件事，还要达到最好的效果，那么这3条线中哪条线的效果最好呢？现在放大划分的细节进行观察，如图12-2所示。 　　由图可见，最明显的一个区别，就是左边的决策边界看起来窄一点，而右边的宽一点。假设现在有一个大部队在道路上前进，左边埋着地雷，右边埋伏敌人，为了大部队能够最安全地前进，肯定希望选择的道路能够避开这些危险

补充： 特征归一化，意义、方法、使用场景 一：单变量线性回归 （一）导入需要使用的包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt （二）导入数据集 注意：一定要将数据文件放在和程序同一个文件夹中，否则要使用绝对路径访问文件。 将csv文件读入并转化为数据框DataFrame形式,需要知道路径，指定哪一行作为表头，默认为0，即甚至第一行作为表头，若没有表头，则设置参数header=None,并主动指定列的名称,用列表表示，来添加列名。 6.1101 , 17.592 5.5277 , 9.1302 8.5186 , 13.662 7.0032 , 11.854 5.8598 , 6.8233 8.3829 , 11.886 7.4764 , 4.3483 8.5781 , 12 6.4862 , 6.5987 5.0546 , 3.8166 5.7107 , 3.2522 14.164 , 15.505 5.734 , 3.1551 8.4084 , 7.2258 5.6407 , 0.71618 5.3794 , 3.5129 6.3654 , 5.3048 5.1301 , 0.56077 6.4296 , 3.6518 7.0708 , 5.3893 6.1891 , 3.1386

一种带有 3D 运动状态估计的 slam 系统 A Flexible and Scalable SLAM System with Full 3D Motion Estimation 摘要： 在许多应用场景中，比如城市搜救和搜索（USAR）机器人，需要去获取未知环境的地图。我们提出了一个快速在线学习占用栅格地图、占用较少计算资源的系统。它利用激光雷达系统与基于惯性传感器的3D位姿估计系统进行融合，实现了一种鲁棒的扫描匹配方法。通过地图变化的快速近似和多分辨率栅格地图，在各种有挑战性的环境中实现了可靠的定位与建图。提供了多种数据集以适应嵌入式手持建图系统。我们表明，该系统是足够准确的，在我们考虑的应用场景中，不需要显式闭环检测技术。该软件可作为ROS的开源代码包。 I.介绍 学习环境模型并定位自身是一个真正的机器人在真实世界运行的最重要的能力。在本文中，我们提出了一种灵活的、可升级的系统来解决SLAM问题，已成功的运用在了UGV、USV和一个小型的室内导航系统上。该方法消耗的计算资源较少，故可以应用于低成本、低功耗的嵌入式系统。该方法是在ROS上实现的开源软件。它适应ROS上的API和导航stack，并可以在ROS的生态中替代其他SLAM方法。 本文介绍的系统旨在保证计算力要求低的前提下，实现足够精确的环境感知和自我定位。它可以应用在小尺度的、不必做大的闭环的系统中

概述 YOLOv3 : 车辆行人检测算法 GitHub Qt5: 制作简单的GUI OpenCV：调用 cv::rentangle 和 cv::putText 函数 Step YOLOv3检测结果 <center> Fig 1. input image(from [DETRAC](http://detrac-db.rit.albany.edu/) dataset) </center>  <center> Fig 2. predictions result（看结果还可以哈） </center> Qt5 简易GUI 整体效果图 说明 版本：Qt5.8.0 OpenCV3.4 所用YOLOv3为C版本，YOLOv3 安装无需配置环境，安装方法参照官网即可。（可使用CUDA进行GPU加速、OpenCV显示图片） 关于Ubuntu系统中Qt界面菜单栏位置的问题：Settings-->Appearance-->Behavior中设置，将菜单栏转移到窗口上。 权重使用的是作者提供的权重 ROS环境下使用YOLO GitHub ###题外话 感觉作者这个人很有意思，从YOLO这个名字（YOLO: You Only