cmap='viridis')# 绘制等高线填充图plt.colorbar(contour)# 显示颜色条plt.title('2D Gaussian Probability Density Function')# 添加标题plt.xlabel('X-axis')# x 轴标签plt.ylabel('Y-axis')# y 轴标签plt.show()# 展示图形
# 1_dimension gaussian function def gaussian(x,mu,sigma): f_x = 1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-np.power(x-mu, 2.)/(2*np.power(sigma,2.))) return(f_x) # 2_dimension gaussian function def gaussian_2(x,y,mu_x,mu_y,sigma_x,sigma_y): f_x_y = 1/(sigma_x*sigm...
Python 生成 2D 高斯核 本文记录Python中二维高斯核的生成方法。 生成思路 使用cv2.getGaussianKernel(ksize, sigma[, ktype])函数 该函数用于生成一维高斯核 生成一维高斯核后乘以自己的转置得到二维高斯核 核心函数 cv2.getGaussianKernel(ksize, sigma[, ktype]),函数生成一维高斯核...
Python内置的random模块和第三方库NumPy的random模块都提供了生成随机漫步序列的方法,接下来我们分别介绍下这两种方法的使用。 内置模块random 实现 代码语言:javascript 代码运行次数:0 importrandom # 生成呈正态分布的随机数 #print("normalvariate: ",random.normalvariate(0,1))# 产生一组满足正太分布的随机数 walk...
img_opencv = render_img( view, gaussians, pipeline, background) # 用于增加文字信息后的可视化 image = img_opencv# 原始渲染图不能被污染 要发送slam回去,新创建图可视化 cv2.UMat转换后才可以 cv2.putText new_img=0 rate = rospy.Rate(20) # 1 Hz while not rospy.is_shutdown(): new_img=0 ...
3.3,高斯核函数(Gaussian Kernel) 高斯核函数,在SVM中也称为 径向基核函数(Radial Basisi Function,RBF),它是libsvm默认的核函数,当然也是sklearn默认的核函数,表达式为: 其中r 大于0,需要自己调参定义,不过一般情况,我们都使用高斯核函数。 3.4,Sigmoid核函数(Sigmoid Kernel) ...
stride=1, padding=1),nn.BatchNorm2d(num_features=256),nn.RReLU(inplace=True),# output:(bitch_size, 256, 6 ,6)nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), )# 参数初始化self.conv1.apply(gaussian_weights_init)self.conv2.apply(gaussian_weights_init)self.conv3.apply(gaussian_weights_init...
在GaussianProcessRegressor中,我们使用fit方法来进行训练。 # 训练模型 gp.fit(X_train, y_train) 5. 进行预测 训练完成后,我们可以使用predict方法进行预测。这个方法返回预测值以及预测值的标准差。 ```python 定义测试数据 X_test = np.atleast_2d(np.linspace(0, 10, 100)).T 进行预测 y_pred, sigma...
def gaussian_kernel_vectorization(x1, x2, l=1.0, sigma_f=1.0): """More efficient approach.""" dist_matrix = np.sum(x1**2, 1).reshape(-1, 1) + np.sum(x2**2, 1) - 2 * np.dot(x1, x2.T) return sigma_f ** 2 * np.exp(-0.5 / l ** 2 * dist_matrix) ...
Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图,今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。 可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)本质上是以2D方式展示3D数据(第三维是概率密度),Python中四个matplotlib函数(plt.contour()、plt.contourf()、plt.imshow()、plt.pcolormesh())可以...