matplotlib学习之函数积分图

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matplotlib学习之函数积分图

# coding:utf-8 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.patches import Polygon ''' 求函数积分 ''' def func(x): return -(x - 2) * (x - 8) + 40 print(plt.style.available) plt.style.use("ggplot") # 绘制曲线 x = np.linspace(0,…

matplotlib学习日记（十）-划分画布的主要函数

(1)函数subplot()绘制网格区域中的几何形状相同的子区布局 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np '''函数subplot的介绍:函数 subplot(numEows, numCols, plotNum) 或者subplot(CRN),CRN的含义是将画布分成C行R列,该子区被放在第N个位置上 ''' x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 200) y = np.sin(x) y1 = np…

matplotlib 学习总结

matplotlib 学习总结作者:csj更新时间:01.09 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 xxx学习总结: 回主目录:2017 年学习记录和总结 # matplotlib 及环境配置 # 数据图的组成结构,与 matplotlib 对应的名称 # 常见的数据绘图类型,与绘制方法 # 您可能需要以下的准备与先修知识: # Python开发环境及matplotlib工具包 # Python基础语法 # Python numpy 包使用 # 一幅数据图…

Matplotlib 学习笔记

注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图数据可视化的原则为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的效率就高?因为人眼是个高带宽的巨量信号输入并行处理器,具有超强的模式识别能力,对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级,而可视化就是迎合了人眼的这种特点,才使得获取信息难度大大降低.(获取信息难度大大降低,也就是学习难度降低,也就能以有限的精力学到更多的东西,从而提高学习效率,所以可视化做得好…

AdaBoost中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结1——Haar特征与积分图

原地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241 目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚,让我看看头脑发昏,所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结.希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助.而且给出了关于AdaBoost实现的一些代码.因为会导致篇幅太长,所以这里把文章分开了,还请见谅. 第二部分的地址请…

Opencv中integral计算积分图

Paul Viola和Michael Jones在2001年首次将积分图应用在图像特征提取上,在他们的论文"Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features"中,积分图被当作一种新的图像特征表征方式,可以把检测的Haar特征非常高效的计算出来,用于实时人脸检测系统. 积分图是一种能够描述全局信息的矩阵表示方法,其构造方式是积分图像上位置(i,j)处的值ii(i,j)是原图像(i,j)左上角方向所有像素的和…

使用matplotlib绘制3D函数图像

学习并尝试了利用matplotlib进行3D函数图像的绘制 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图用的模块 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 绘制3D坐标的函数 import numpy as np def fun(x, y): return np.power(x, 2) + np.power(y, 2) fig1 = plt.figure() # 创建一个绘图对象 ax = Axes3D(fig1) # 用这个…