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搜索资源列表

  1. 三维平面线性回归拟合

  2. #线性方程z=a∗x+b∗y+c表示空间一平面 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0,10,10), np.linspace(0,100,10)) zz = 1.0 * xx + 3.5 * yy + np.random.randint(0,100,(10,10)) #随机生成空间上的x,y,z坐标 print(yy) # 构建成特征值的形式 X, Z = np.column_stack((xx.flatten(),yy.flatten())), zz.flat

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-07
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：qq_33912144

  1. Matplotlib绘制三维图像

  2. 原文地址 分类目录——Matplotlib 先观察效果 导入支持包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 生成画布、构造三维画布 fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) # 相当于在二维画布的基础上加了一个轴，ax可以看做一个三维画布 生成测试数据 # 生成测试数据 X = np.arange(-4, 4, 0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：200kb
    • 提供者：weixin_38556737

  1. # Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码）

  2. Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码） 一. 导入numpy库 import numpy as np 二. 生成X,Y = np.meshgrid(x,y)并详解 N = 3 M=7 #生成两个一维矩阵 x = np.linspace(-2, 2, N) #[-2 0 2] y = np.linspace(-3, 3,M)#[-3 -2 1 0 1 2 3 ] X,Y = np.meshgrid(x,y) #成为两个二维矩阵 话不多

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：35kb
    • 提供者：weixin_38717143

  1. # Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码）

  2. Python中numpy库中，X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解（附理解代码） 一. 导入numpy库 import numpy as np 二. 生成X,Y = np.meshgrid(x,y)并详解 N = 3 M=7 #生成两个一维矩阵 x = np.linspace(-2, 2, N) #[-2 0 2] y = np.linspace(-3, 3,M)#[-3 -2 1 0 1 2 3 ] X,Y = np.meshgrid(x,y) #成为两个二维矩阵 话不多

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：35kb
    • 提供者：weixin_38736018

  1. 使用python绘制二元函数图像的实例

  2. 废话少说，直接上代码： #coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def function_2(x,y): # 这里的函数可以任意定义 return np.sum(x**2) fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) x = np.arange(-3,-3,0.1) y = np.a

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：weixin_38653385

  1. 用python中的matplotlib绘制方程图像代码

  2. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def main(): # 设置x和y的坐标范围 x=np.arange(-2,2,0.01) y=np.arange(-2,2,0.01) # 转化为网格 x,y=np.meshgrid(x,y) z=np.power(x,2)+np.power(y,2)-1 plt.contour(x,y,z,0) plt.show() main() 绘制的时候要保证x，y，z

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_38605144

  1. matplotlib实现热成像图colorbar和极坐标图的方法

  2. 热成像图 %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np def f(x, y): return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2) n = 10 x = np.linspace(-3, 3, 4 * n) y = np.linspace(-3, 3, 3 * n) X, Y = np.meshgrid(x, y

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：48kb
    • 提供者：weixin_38634610

  1. Matplotlib绘制等高线图

  2. 原文地址 分类目录——Matplotlib 先观察效果 导入支持包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 定义生成高度的函数f(x,y) def f(x,y): # 生成高度（等高线的‘高’）的函数 return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 -y**2) 生成测试数据 n = 256 x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.lins

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：156kb
    • 提供者：weixin_38693311