fig

十分钟快速入门Matplotlib 函数式绘图 这个库主要有两种绘图方式，一种是像这样的类matlab的函数式绘图方法。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 5, 10) y = x ** 2 # 开始绘图 plt.figure() # 创建画布 plt.plot(x, y, 'r') # 对x和y用红色线进行绘图 plt.xlabel('x') # 设置x坐标轴的名称 plt.ylabel('y') plt.title('title') # 设置图片标题 plt.show() # 显示画布 对数式绘图 还有一种是基于对象API的绘图方式。 fig = plt.figure() # 创建空白的fig对象 axes = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) # 在fig上添加axes axes.plot(x, y, 'r') # 在axes上用数据绘图 axes.set_xlabel('x') # 设置axes的x坐标轴名称 axes.set_ylabel('y') axes.set_title('title') # 设置axes的标题 其实上面那个对象绘图我们已经很明显看得出这里面自顶向下的从属关系了。比如说一个fig有多个axis

本篇将介绍图像边缘检测中的Canny边缘检测，这是传统边缘检测学习中的必学内容，也是图像算法面试中的常见问题，本文将教会初学者如何在理解算法的基础之上，通过C语言来实现Canny边缘检测算法，从而做到心中有底，胸有成竹。 [定义与算法] Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。由于它理论上的相对完善性和效果的优异，在工业中有广泛的应用。Canny边缘检测如图Fig.1所示，左边为原图，右边为边缘检测结果图，高低阈值的选择分别为150和30。 Canny边缘检测算法的流程步骤如下(我们统一使用图一左作为测试图)： 2. 高斯滤波平滑处理 由于图像中经常包含一些高斯噪声，因此，在边缘检测前我们要先用高斯滤波器对其进行滤波，关于高斯滤波的内容可以参考前面章节，有详细的算法说明。为了方便，通常是使用一些高斯模板，这里我们使用如下的高斯滤波器模板。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4263893/blog/3274930

260610兴趣:普林斯顿高等研究所的疯子们3江湖数学家Paul Erdos（厄多斯） 作者: 文心孤竹 本文由张祖锦整理, 转自 博士数学论坛帖子: 八卦一下疯人院---普林斯顿高等研究所的疯子们 也许是十年前的东西, 今日再发出来. 不是我写的. 我是只是好好整理了一下. 以前放在家里蹲数学杂志里. 现在的博士数学论坛也不再是论坛了. Fig Erdos的中文翻译有好几种， 比如王元翻译的《我的大脑敞开了——天才数学家保罗?爱多士传奇》， 呵呵，爱多事。确实如此。如果直译的话，就是鄂尔多斯，羊毛衫！ 所以，下文中，我们就以“羊毛衫”来称呼这位多产的天才数学家。 羊毛衫一生中共有485位合作者，发表过1475篇论文， 这些论文都是高质量的重量级论文，绝非我国大学里的教授们东拼西凑出来的文化垃圾。 有一次羊毛衫坐火车，在火车上看见一位美女， （有本书中写的是火车乘务员），然后羊毛衫就和美女搭讪， 火车刚到站，他们竟然就合作完成了一篇论文！ 在数学界有一个广为流传的“Erdos数”， 指的是与他直接合作发表过论文的数学家称为“Erdos数1”， 羊毛衫的合作者的合作者称为“Erdos数2”， 以此类推。有数学家专门考察了“Erdos数”， 发现这是一个非常庞大的数，并且还通过研究“Erdos数” 发现了一些特殊的数的性质并发表了论文！ 有一个数学家，叫瓦兹索尼

In [1]: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl . rcParams [ 'font.sans-serif' ] = [ 'SimHei' ] # 中文字体支持 对于折线图的绘制，在之前博客的示例中都有使用，在面向对象绘图方法中，一般是创建axes实例后调用plot()方法实现折线图绘制，并通过传递各种参数实现对图像的设置。 散点图的绘制通过axes实例的scatter()方法来实现。scatter()方法的参数和参数取值与绘制折线图的plot()方法基本一致，所以本文将两种图放在一起进行介绍。 1 多图像绘制 ¶ 在一个axes中，可以绘制多条折线图，秩序多次调用plot()或者scatter()方法即可。 In [2]: x1 = np . linspace ( 0.0 , 5.0 , 10 ) y1 = np . cos ( 2 * np . pi * x1 ) * np . exp ( - x1 ) fig , axes = plt . subplots ( 1 , 2 , figsize = ( 10 , 3 ), tight_layout = True ) # 折线图 axes [ 0 ] . set_title ( '图1 折 线

0 前言 Focal Loss 是为了处理样本不平衡问题而提出的，经时间验证，在多种任务上，效果还是不错的。在理解 Focal Loss 前，需要先深刻理一下交叉熵损失，和带权重的交叉熵损失。然后我们从样本权重的角度出发，理解 Focal Loss 是如何分配样本权重的。Focal是动词Focus的形容词形式，那么它究竟Focus在什么地方呢？(详细的代码请看 Gitee )。 1 交叉熵 1.1 交叉熵损失（Cross Entropy Loss） 有$N$个样本，输入一个$C$分类器，得到的输出为$X\in \mathcal{R}^{N\times C}$，它共有$C$类；其中某个样本的输出记为$x\in \mathcal{R}^{1\times C}$，即$x[j]$是$X$的某个行向量，那么某个交叉熵损失可以写为如下 公式 ： $$ \text{loss}\left( x,\text{class} \right) =-\log \left( \frac{\exp \left( x\left[\text{class} \right] \right)}{\sum_j{\exp\left( x\left[ j \right] \right)}} \right) =-x\left[\text{class} \right] +\log \left( \sum_j{\exp\left(

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 在应用界面中图标的存在，会给用户一个良好第一印象，这个挺重要的。但是从零开始开发图标需要大量的时间和金钱。在你的网站上使用图标可以让你有效地与你的访问者交流:它们增加了可读性，突出了重要的内容，加强了功能或特性，增强了设计。因此，使用现成图标是很好的一个选择。 最佳图标库的列表 这里阿里的 iconfont 就不做介绍的，国内的开发者基本都知道，也都在用，现在我们来看看国外有哪些好用的图标库。 Flaticon 网址：https://www.flaticon.com/packs 格式和类型：PNG, SVG, EPS, PSD, and BASE 64, Marketplace 价格和许可证：有限的免费套餐和高级套餐，每月9.99美元起 Flaticon 包含完全可编辑的矢量，可用于个人和商业项目。FlatIcon 拥有超过 230 万个向量图标，它们被分组到 51202 个包中 该产品有 Adobe 扩展，允许我们轻松导入 Photoshop , Illustrator 和 After Effects 中的图标。如果希望使用web字体而不是静态文件来显示图标，那么FlatIcon 将负责格式转换并生成一个可以使用的 web 字体。我们还可以自定义下载的图标。 亮点 ： 超过 90,000 个图标； SVG，EPS，PSD 和 PNG 格式；

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 对于一些标签和特征来说，分布不一定符合正态分布，而在实际的运算过程中则需要数据能够符合正态分布 因此我们需要对特征进行log变化，使得数据在一定程度上可以符合正态分布 进行log变化，就是对数据使用np.log(data+1) 加上1的目的是为了防止数据等于0，而不能进行log变化 代码： 第一步：导入数据 第二步：对收入特征做直方图，同时标出中位数所在的位置，即均值 第三步：对收入特征做log变化,使用np.log(data+1) 第四步：对log收入特征做直方图，标出中位数线的位置，即均值 结论：我们可以发现变化后的特征在一定程度上更加接近正态分布 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 第一步导入数据 ffc_survey_df = pd.read_csv('datasets/fcc_2016_coder_survey_subset.csv', encoding='utf-8') # 第二步对数据的收入做直方图 fig, ax = plt.subplots() ffc_survey_df['Income'].hist(color='#A9C5D3', bins=30) plt.axvline(ffc_survey_df['Income

感谢平台分享- http://bjbsair.com/2020-04-10/tech-info/53349.html 1.说明： 1.1 推荐指数：★★★★ 1.2 熟悉html的css3相关知识，展现python的强大和matplotlib高级作图法，熟悉相关编程知识和思维。 1.3 本解析通俗易懂，适合任何人士，代码本人亲测过，建议python3.8、微软vscode编辑器和谷歌浏览器使用。 1.4 有点长，适合收藏，慢慢玩。 比较真实的音乐音效动画 2 先说python的matplotlib法 2.1 代码： #---导出模块--- from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #---定义画布大小、颜色、布局--- #fig,ax=plt.subplots() #等同于下面，建议采用下面这种方式 fig = plt.figure(figsize=(22,14),facecolor='black',edgecolor='white') ax=fig.add_subplot(111, projection='3d',facecolor='black') #--定义3d坐标轴的z和x，y--- z=[30] x = np.arange(10)

python数据分析个人学习读书笔记-目录索引 第9章--随机森林项目实战——气温预测(2/2) 　　第8章已经讲解过随机森林的基本原理，本章将从实战的角度出发，借助Python工具包完成气温预测任务，其中涉及多个模块，主要包含随机森林建模、特征选择、效率对比、参数调优等。这个例子实在太长了，分为3篇介绍。这是第2篇。 9.2数据与特征对结果影响分析 　　带着上节提出的问题，重新读取规模更大的数据，任务还是保持不变，需要分别观察数据量和特征的选择对结果的影响。 1 # 导入工具包 2 import pandas as pd 3 4 # 读取数据 5 features = pd.read_csv( ' data/temps_extended.csv ' ) 6 features.head(5 ) 7 8 print( ' 数据规模 ',features.shape) 　　数据规模 (2191, 12) 　　在新的数据中，数据规模发生了变化，数据量扩充到2191条，并且加入了以下3个新的天气特征。 ws_1：前一天的风速。 prcp_1：前一天的降水。 snwd_1：前一天的积雪深度。 　　既然有了新的特征，就可绘图进行可视化展示。 1 # 设置整体布局 2 fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,

图像边缘检测是图像处理中一个很基础的部分，本文介绍图像边缘检测算法中的模板算子法，内容包括常用的几种一阶二阶微分模板算子，同时，使用C语言实现对应算法，帮助初学者彻底掌握模板算子边缘检测。 [定义与算法] 图像边缘检测实际上就是通过算法找到图像中的边缘点像素，如图Fig.1所示，左边为原图，右边为边缘检测结果图。模板算子法是常用的边缘检测方法。 模板算子的理论基础：边缘是图像中像素灰度值突变的结果，也就是不连续的像素，对于这些突变的地方，它的微分运算中，一阶导数表现为极值点，二阶导数表现为过零点，因此，我们可以用微分算子来计算图像的边缘像素点，而这些微分算子，通常可以通过小区域的模板卷积来近似计算，这种小区域模板就是边缘检测的模板算子，这种模板卷积计算边缘像素的方法就叫做模板算子法。我们通过图示来说明一下，如图Fig.2所示，该图引自《C#数字图像算法典型示例》，对于边缘检测函数f(x)，在边缘点x0和x1处，它的一阶导数表现为极值点，极大值或者极小值，而二阶导数表现为过零点，在x0和x1处二阶导数为0。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4277082/blog/3221452