我们将使用shapely库来处理几何形状,并使用alphashape计算多边形。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromshapely.geometryimportPolygonimportalphashape# 定义两个多边形的顶点polygon1=Polygon([(0,0),(2,0),(1,1),(0,2)])# 多边形1polygon2=Polygon([(1,1),(3,1),(3,3),(1,3)])# 多边形2...
vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) 1. 2. 3. 主要参数解释: s表示点点的大小,c就是color,marker就是点点的形状哦o,x,*><^,都可以 alpha表示点点的亮度,label是标签(图例) 用法 def testScatter(): c1=[1,2,3] c2=[1,...
.is alpha: 检查标记是否是字母数字字符 .is stop: 检查标记是否在给定语言的常用词列表中 我们遍历每个标记,并将其属性分配给 pd.DataFrame: pd.DataFrame([[t.text, t.lemma_, t.pos_, t.tag_, t.dep_, t.shape_, t.is_alpha, t.is_stop] for t in doc], columns=['text', 'lemma', ...
接下来,可以生成一些随机的二维点集,并调用上述函数来计算凹面外壳或alpha形状。 代码语言:txt 复制 # 生成随机点集 points = np.random.rand(100, 2) # 计算凹面外壳或alpha形状 hull = compute_convex_hull(points) 最后,可以使用matplotlib库来可视化结果。 代码语言:txt 复制 # 绘制凹面外壳或alpha形状 pl...
本小节Python绘制直方图主要调用matplotlib.pyplot库中hist()函数实现,它会根据数据源和像素级绘制直方图。其函数主要包括五个常用的参数,如下所示: n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=50, normed=1, facecolor=‘green’, alpha=0.75) arr表示需要计算直方图的一维数组 bins表示直方图显示的柱数,可选项,...
FunctionTransformer是Scikit-learn中的一个多功能工具,允许将自定义函数集成到数据转换过程中。它能够将任意函数应用于数据,作为预处理或特征工程管道的一部分。它将Python函数转换为与Scikit-learn API兼容的"转换器"对象(这里的Transformer不同...
3D alpha形状是一种用于查找点云边界的算法,在python中可以通过一些库来实现。它可以用于识别和提取点云中的边界,即点云集合的外部形状。以下是关于3D alpha形状的完善且全面的答案: 概...
下一个代码块显示如何使用matplotlib.image中的imread()函数读取浮点numpy ndarray中的图像。像素值表示为介于 0 和 1 之间的实值:im = mpimg.imread("../images/hill.png") # read the image from disk as a numpy ndarrayprint(im.shape, im.dtype, type(im)) # this image contains an α channel, ...
alpha * (last_u - data[-1]) # 计算下一个一阶差分next_data = data[-1] + next_zu # 预测下一个值return next_data# 示例数据data = np.array([10, 20, 30, 40, 50])# 初始参数猜测x0 = np.array([0.5, 10]) # alpha, beta# 最小化目标函数找到最佳参数res = minimize(gm11_model...
Ljung-Box 检验是基于自相关和偏自相关函数计算的。在实际应用中,需要将时间序列数据转化为平稳序列,然后计算其自相关和偏自相关函数。Ljung-Box 检验会统计一组拉格朗日乘子(Lagrange Multiplier)值,从而判断序列数据是否具有白噪声特征。 通常情况下,如果 Ljung-Box 检验的统计值小于置信度水平对应的临界值,就可以认为...