AI究竟是帮助医生还是损害医生的诊断?华人学者顶刊论文表明,这...
4.2R语言和RStudio应用实践:完成R语言的基础语法学习,通过RStudio进行数据分析和绘图的实战训练,如如何利用ggplot2包绘制箱线图。4.3Origin绘图实战训练:通过实际数据,学习使用Origin软件进行科研绘图,包括图形的基本设置、美化和导出。4.4Python科研绘图实践:利用Python进行科研绘图的实践操作,包括使用matplotlib和seab...
从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
导数是函数图像在某一点处的斜率,也就是纵坐标增量(Δy)和横坐标增量(Δx)在Δx->0时的比值。微分是指函数图像在某一点处的切线在横坐标取得增量Δx以后,纵坐标取得的增量,一般表示为dy。数值微分是一种用数值方法来近似计算函数的导数的方法,其目的是通过计算函数在某个点附近的有限差分来估计函数的导数值。
用python编写绘制函数图像程序——绘制坐标系
fromturtleimportmainloop,Turtle,Screenimportpyautoguiclasspc(Turtle):def__init__(self):Turtle.__init__(self)self.dw=50self.lx=1000self.ly=800self.dc=6self.screen.bgcolor("#222233")self.hideturtle()self.draw_axis()defdraw_axis(self):self.screen.delay(0)self.pensize(1...
python绘制基本初等函数图像
expr=input("请输入函数表达式:")if"log"inexpr:#画对数函数X=np.linspace(0.001,10,100)elif"asin"inexpr:#画反正弦函数X=np.linspace(-1,1,100)elif"acos"inexpr:#画反余弦函数X=np.linspace(-1,1,100)else:X=np.linspace(-10,10,100)elementary_func...
46行Python 代码,做一个会旋转的三维甜甜圈!
下面,我们来画三维模型。首先,我们来做一个简单的练习:渲染一个球体,它的SDF与圆几乎相同,只不过我们需要再加一个坐标轴Z。此处,X是水平轴,Y是纵向轴,而Z表示深度。我们还需要重用同一个frame_chars循环。唯一需要修改的函数是sample,我们需要处理第三个维度。从根本上来说,sample函数需要...
Python实现图像的全景拼接
#利用np.hstack()函数同时将原图和绘有关键特征点的图像沿着竖直方向(水平顺序)堆叠起来cv.imshow("左图关键特征点检测",np.hstack((image_left,keypoints_image_left)))#一般在imshow后设置waitKey(0),代表按任意键继续cv.waitKey(0)#删除先前建立的窗口cv.destroyAllWindows()cv.imshow("右图关...
ImagePy——UI界面支持开放插件的Python开源图像处理框架
我们经常需要利用表格数据来绘制一个图表。这里,我们绘制了某个区域和其周边列的直方图。ImagePy的表可以用于绘制常见的图表,如柱状图、饼图、直方图和散点图(基于matplotlib)。该图表带有缩放、移动和其他功能,并可以保存为图像。直方图3D表格菜单打开:kit3d->viewer3d->2dsurface...
Python-opencv人脸检测和识别实现(有代码和资源)
坐标写出人名defdraw_text(img,text,x,y):cv2.putText(img,text,(x,y),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,(128,128,0),2)#此函数识别图像中的人物并在脸部周围绘制一个矩形及其人名facelabel=["yangmi","liuyifei"]#人物名defpredict(image):#生成图像的副本,保留原始图像...
荐书| 《ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程新版(第三版)》
本书内容主要包括GIS基本概念、ArcGIS应用基础、空间数据的采集与组织、空间数据的转换与处理、空间数据的可视化表达、GIS空间分析导论、矢量数据的空间分析、栅格数据的空间分析、三维分析、空间统计分析、空间分析建模等。此外,本书还配备具有典型性意义的实例分析及大量的随书练习资料,并辅以相应的数据资料,以便...
UMAP降维算法原理详解和应用示例
2.2.最小化成本函数(Cross-Entropy)指定最小距离后,该算法可以开始寻找较好的低维流形表示。UMAP通过最小化以下成本函数(也称为交叉熵(CE))来实现:最终目标是在低维表示中找到边的最优权值。这些最优权值随着上述交叉熵函数的最小化而出现,这个过程是可以通过随机梯度下降法来进行优化的...