<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>函数图像绘制工具</title> <script type="text/javascript" src="js/funcImg.js"></script> <style> #div-img { /* 此决定画布的宽高 */

一.安装相关软件 在Windows中安装VirtualBox: 在VirtualBox中安装Ubuntu Server: 在Ubuntu Server中安装cifs-utils:sudo apt-get install cifs-utils: 在Ubuntu Server中安装Octave:sudo apt-get install octave transfig epstool. 二.在Windows和Ubuntu Server之间建立共享目录 在Windows中共享一个share文件夹,网络权

PHP图片裁剪函数(图像不变形) <? *exif_imagetype -- 判断一个图像的类型 *说明:函数功能是把一个图像裁剪为任意大小的图像,图像不变形 * 参数说明:输入 需要处理图片的 文件名,生成新图片的保存文件名,生成新图片的宽,生成新图片的高 */ // 获得任意大小图像,不足地方拉伸,不产生变形,不留下空白 function my_image_resize($src_file, $dst_file , $new_width , $new_height) { $new_width

numpy和matplotlib的简单应用 一.numpy库 1.什么是numpy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). numpy是科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合. 2.numpy的安装 在Pyt

出于某种目的想做这个东西,顺便可以提供给GMA的用户&&放在博客园. 实现上只是简单的描点,加上一个相邻两点连线的开关,完全没有技术含量.而且函数图像一旦多起来就会变卡. 瓶颈在隐函数的绘制,这个超烦,计算量一下子就上去了.我的做法是把画布格成很多个60*60的小方格,先扫一遍方格边框上有没有零点,有就进这个方格绘图,没有就不管它了.绘图的部分也牺牲了精度换取速度,当然相关参数都还给用户自己调.结果还是挺慢的,但还可以接受啦. 效果还行 接下来打算兹兹一下js语句做函数表达式,然后再加上一

第三篇来了-今天去参加了 Unite 2018 Berlin,感觉就是....非常困...回来以后稍微睡了下清醒了觉得是时候认真学习下了,不过讲的很多东西都是还没有发布或者只有 Preview 的版本,按照 Unity 的习惯肯定 Bug 多到令人发指,最近不太想折腾所以就先继续写文章把..按照惯例奉上『原文链接』 PART 1 概述 首先大概介绍一下什么是『Catlike教程』,大家自行访问一下就会发现是这位『大神』写的一个 Unity 系列教程,里面由浅至深的以一个个有趣的小课题来引导大家学

『Catlike系列教程』第二篇来了~今天周六,早上(上午11点)醒来去超市买了一周的零食回来以后就玩了一整天游戏非常有负罪感.现在晚上九点天还亮着感觉像下午7点左右的样子好像还不是很晚...所以就写一点东西吧.这一篇是「Building a Graph」挑战一下试试吧. PART 1 概述 那么大概文章看下来我们预计要做以下事情. 使用一定数量的小方块表达函数图像 做一个 Shader 给图像上色使其更好看 给图像传入时间参数使其动起来 PART 2 画函数图像 首先我们确认一下要支持的功能细

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

利用Graphics类画任意显式函数图像,只需修改代码中的F()函数即可,另外调整timesx和timesy参数来分方向放大或缩小图像.需要重定义坐标系. package test; import javax.swing.*; import java.awt.Graphics; public class DrawFunction extends JFrame { static double timesx = 10, timesy = 10; double F(double x) { return

绘制log()函数图像,并在图上标注选定的两个点 import math import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': x = [float(i)/200.0 for i in range(1,400)] y = [math.log(i) for i in x] plt.plot(x,y,'r-',linewidth=3, label= 'log Curve') a = [x[30],x[205]] b = [y[30],y

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 1, 50) # 从0到1,等分50分 y = 210*(x**6)*((1-x)**4) # 这里是函数的表达式 plt.figure() # 定义一个图像窗口 plt.plot(x, y) # 绘制曲线 y plt.show()

此讲部分内容属于课外阅读拓展,学有余力的可以看看. [We need to know, and we will know.]----大卫·希尔伯特(1862-1943) $y=sin\frac{1}{x}$的图像和$y=sinx$一样有着无数次的振荡,只是前者在有限区间振荡,且凝聚于0:后者在无限区间振荡.如下图: / $y=xsin\frac{1}{x}$也是靠近0时振荡无数次,如下图:

说明:绘图区域x轴(0->1),y轴(0->1); 1.y = 0.5 + sqrt(x * (1 - x)) 2.y = smoothstep(a , b , x) y = smoothstep(0.9 , 0.3 , x): y = smoothstep(0.3 , 0.9 , x)

x=-:; y1=sqrt(*abs(x)-x.^); y2=asin(abs(x)-)-pi/; plot(x,y1,'r',x,y2,'b') grid 程序结果:

//2019.07.22pyhton中matplotlib模块的应用pyhton中matplotlib是可视化图像库的第三方库,它可以实现图像的可视化,输出不同形式的图形1.可视化图形的输出和展示需要调用matplotlib第三方库的函数plt.show(),它的功能类似于print,相当于打印出自己需要输出的可视化图像,当然也可以用一些特殊的输出语句如下:%matplotlib.notebook%matplotlib.inline2.对于一般的二维图像输出可以用函数plt.plot(x,y)来

Matlab GUI常用函数总结 % — 文件的打开.读取和关闭% — 文件的保存% — 创建一个进度条% — 在名为display的axes显示图像,然后关闭% — 把数字转化为时间格式% — checkbox的callback函数% — 图像识别处理相关的两个函数% — 点击图像,调用函数% — montage % --- 文件的打开.读取和关闭 --- try [FileName,PathName] = uigetfile('*.raw','Select an image file'):

1.softsign函数 图像 2.tensorflow softsign应用 import tensorflow as tf input=tf.constant([0,-1,2,-30,30],dtype=tf.float32) output=tf.nn.softsign(input) with tf.Session() as sess: print('input:') print(sess.run(input)) print('output:') print(sess.run(output)

1.elu函数 图像: 2.tensorflow elu应用 import tensorflow as tf input=tf.constant([0,-1,2,-3],dtype=tf.float32) output=tf.nn.elu(input) with tf.Session() as sess: print('input:') print(sess.run(input)) print('output:') print(sess.run(output)) sess.close() 输出结

前言 在上一篇随笔里,我们讲了Logistic回归cost函数的推导过程.接下来的算法求解使用如下的cost函数形式: 简单回顾一下几个变量的含义: 表1 cost函数解释 x(i) 每个样本数据点在某一个特征上的值,即特征向量x的某个值 y(i) 每个样本数据的所属类别标签 m 样本数据点的个数 hθ(x) 样本数据的概率密度函数,即某个数据属于1类(二分类问题)的概率 J(θ) 代价函数,估计样本属于某类的风险程度,越小代表越有可能属于这类 我们的目标是求出θ,使得这个代价函数J(θ)的值最

Gamma函数 当n为正整数时,n的阶乘定义如下:n! = n * (n - 1) * (n - 2) * … * 2 * 1. 当n不是整数时,n!为多少?我们先给出答案. 容易证明,Γ(x + 1) = x * Γ(x),当n为正整数时,显然有Γ(n) = (n – 1)!. 计算(1/2)! 先给一个神奇的公式,证明不详述. (1) 定义如下函数 令上式p = 1,q = 1/2,同时根据对称性原理,有 (2) 同时容易证明 (3) 令p = 1/2,结合(2)(3)式,有 由于B关于q递