我们将通过简单的二维卷积方法进行平滑,这里使用一个3x3的平均滤波器。 defsmooth_2d(data):# 创建一个 3x3 的均值滤波核kernel=np.array([[1/9,1/9,1/9],[1/9,1/9,1/9],[1/9,1/9,1/9]])# 获取原始数据的尺寸fromscipy.signalimportconvolve2d smoothed_data=convolve2d(data,kernel,mode='same...
Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形。Matplo...
ravel()], -1) # shape (N, 2) in 2d dense_points = np.stack([x_dense.ravel(), y_dense.ravel()], -1) # shape (N, 2) in 2d #RBFInterpolator zfun_smooth_rbf = interp.RBFInterpolator(sparse_points, z_sparse_smooth.ravel(), smoothing=0, kernel='cubic') # explicit default ...
feature import NaturalEarthFeature from wrf import to_np, getvar, interplevel, smooth2d, get_cartopy, cartopy_xlim, cartopy_ylim, latlon_coords, vertcross, smooth2d, CoordPair, GeoBounds,interpline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 读取数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
linspace(1985, 2025, num=500) y_smoothed = [gaussian_smooth(x, y_, grid, 1) for y_ in y] ax.stackplot(grid, y_smoothed, colors=COLORS, baseline="sym") # 显示 plt.show() 先使用Matplotlib绘制堆积图,设置stackplot()的baseline参数,可将数据围绕x轴展示。 再通过scipy.interpolate平滑曲线,...
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom scipy import stats# 添加数据x = np.arange(1990, 2020)y = [np.random.randint(0, 5, size=30) for _ in range(5)]defgaussian_smooth(x, y, grid, sd):"""平滑曲线"""weights = np.transpose([stats.norm.pdf(grid, m, sd) for m...
df=sns.load_dataset('iris',data_home='seaborn-data',cache=True) #绘图显示 sns.kdeplot(df['sepal_width']) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 使用Seaborn的kdeplot()进行绘制,结果如下。 03. 直方图 直方图,可视化一组或多组数据的分布情况。
1.真人视频三维重建数字人源码是基于NeRF改进的RAD-NeRF,NeRF(Neural Radiance Fields)是最早在2020年ECCV会议上的Best Paper,其将隐式表达推上了一个新的高度,仅用 2D 的 posed images 作为监督,即可表示复杂的三维场景。 如果对该项目感兴趣或者在安装的过程中遇到什么错误的的可以加787501969,大家一起探讨。
df = sns.load_dataset('iris', data_home='seaborn-data', cache=True) # 绘图显示 sns.violinplot(x=df["species"], y=df["sepal_length"]) plt.show 使用Seaborn的violinplot进行绘制,结果如下。 02. 核密度估计图 核密度估计图其实是对直方图的一个自然拓展。
data.sheet_loaded(sheet_name or indx)# 检查某个sheet是否导入完毕 (2) 行的操作 nrows = table.nrows # 获取该sheet中的行数,注,这里table.nrows后面不带. table.row(rowx) # 返回由该行中所有的单元格对象组成的列表,这与tabel.raw方法并没有区别。