【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程(二十):Matplotlib详解:2、3d绘图类型(6)3D向量场图(3D Vector Field Plot) 目录 一、前言 二、实验环境 三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 2、3d绘图类型 3、多子图和布局 1. subplot()函数 2. subplots()函数 3. 散点矩阵图(Scatter
DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线,并自动创建图例,如下所示: 注意: plot的其他关键字参数会被传给相应的matplotlib绘图函数,所以要更深入地自定义图表,就必须学习更多有关matplotlib API的知识。 DataFrame还有一些用于对列进行灵活处理的选项,例如,是要将所有列都绘制到一个subplot中还是创建各自...
10,100)y=np.sin(x)# Create a basic line plotfig=go.Figure(data=go.Scatter(x=x,y=y,mode...
散点图矩阵(Pairplot 或 Scatterplot Matrix)是一种在统计学和数据分析中用于展示多个变量之间关系的可视化工具。它由多个散点图组成,每个散点图展示了两个变量之间的关系,而矩阵的对角线上通常展示单个变量的分布,如直方图或密度图。以下是散点图矩阵的主要特点和用途: 特点: 多变量关系展示:散点图矩阵可以同时展示...
在深入了解如何使用Python从2D图像执行三维重建的详细步骤之前,让我们首先回顾一些与这个主题相关的关键概念。 深度图 深度图是一幅图像,其中每个像素代表摄像机和场景中相应点之间的距离。深度图常用于计算机视觉和机器人技术中,用于表示场景的三维结构。 有许多不同的方法可以从2D图像计算深度图,包括立体对应、结构光和...
confusion_matrix mat plot 结论: 在本教程中,我们训练了简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 图像进行分类。从学习曲线图中我们观察到,在 3 个 epoch 之后,验证准确度低于训练集准确度,即我们的模型是过拟合,这意味着我们增加了模型的复杂性。还使用混淆矩阵评估模型。观察到该模型对鸟、猫、鹿、狗等标签的预测精度...
(x,y,x=None,c=None,marker=None)20x,y必须是1-D21marker为标记,s控制标记的大小,c控制标记的颜色22flatten()函数 :a.flatten(),得到一个将a转换为1-D的copy23另外,matrix(也就是mat(a))才有A属性,可以使用mat(a).flatten().A[0],得到一个1-D的“array”24'''25plt.title('scatter plot')26...
plt.plot(x,2*x,'y') - matplotlib 绘图 - matplotlib画图可以总结为3个步骤:获取数据——画出基本图形——设置细节。 获取的数据一般包括横坐标和纵坐标的数据,这个数据可以是读取的,也可以自己生成,本文为了方便演示,使用numpy和pandas生成随机数。
ax = fig.add_subplot(numbRow, numbCol, plotNum) ax = fig.add_subplot(111) 1. 2. 前一种是一般的用逗号隔开,明确三个参数。后一种是三个整数参数直接合成一个整数传入,这要求这个整数只能是3位的,这样才能唯一确定用户传入的参数。(比如223,就是把图像划分成2*2的格子,添加一个子图像在第三个格子...
2D图像的三维重建是从一组2D图像中创建对象或场景的三维模型的过程。这个技术广泛应用于计算机视觉、机器人技术和虚拟现实等领域。 在本文中,我们将解释如何使用Python执行从2D图像到三维重建的过程。我们将使用TempleRing数据集作为示例,逐步演示这个过程。该数据集包含了在对象周围的一个环上采样的阿格里真托(Agrigento...