在用python绘图的时候,经常由于数据的原因导致画出来的图折线分界过于明显,因此需要对原数据绘制的折线进行平滑处理,本文介绍利用插值法进行平滑曲线处理: 实现所需的库 numpy.scipy.matplotlib 插值法实现 nearest:最邻近插值法 zero:阶梯插值 slinear:线性插值 quadratic.cubic:2.3阶B样条曲线插值 拟合和插值的区别 插值:简单来说,插值就是根据原有数据进行填充,最后生成的曲线一定过原有点. 拟合:拟合是通过原有数据,调整曲线系数,使得曲

原文连接:How to Build Exponential Smoothing Models Using Python: Simple Exponential Smoothing, Holt, and- 今年前12个月,iPhone XS将售出多少部?在埃隆·马斯克(Elon musk)在直播节目中吸食大麻之后,特斯拉的需求趋势是什么?这个冬天会暖和吗?(我住在加拿大.)如果你对这些问题感到好奇,指数平滑法可以通过建立模型来预测未来. 指数平滑方法为过去的观测分配指数递减的权重.得到的观测值越近

from scipy.signal import savgol_filter import matplotlib.pyplot as plt cc = savgol_filter(c, 99, 1) plt.plot(c)plt.plot(cc)plt.show() from matplotlib.collections import LineCollection import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt pi

//以下代码添加到任一窗口下即可        private int 旋转角度 = 0;        private int 边长 = 10;        protected override void OnPaint(PaintEventArgs e)        {            base.OnPaint(e);            DrawSensor(e.Graphics, new Point(200, 200), 旋转角度, 边长);        }       

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第三十七课:卡通映射 卡通映射: 什么是卡通了,一个轮廓加上少量的几种颜色.使用一维纹理映射,你也可以实现这种效果.   看到人们仍然e-mail我请求在文章中使用我方才在GameDev.net上写的源代码,还看到文章的第二版(在那

目录 Google Map API 1基础知识 1.1 Google 地图 API 概念 1.2 Google 地图的"Hello, World" 1.2.1 加载 Google 地图 API 1.2.2 地图 DOM 元素 1.2.3 GMap2 - 基本对象 1.2.4 初始化地图 1.2.5 加载地图 2正向标注 2.1 Map2类 2.2谷歌可视化API 2.3 GClientGeocoder 类 构造函数 方法 2.4 GMarker 类 构造函数 方法 事件 2.5 GLa

  版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/moonspiritacm/article/details/80863421 1. 版本控制系统 集中式版本控制系统:Subversion(SVN).CVS.VSS 等. 分布式版本控制系统:Git.Mercurial(Hg) 等. 目前,应用较广泛的版本控制系统有 Git 和 SVN,二者分别代表着分布式和集中式版本控制系统的鲜明特点,

最近使用echarts可视化的业务,但是有一些配置项需要修改,把这段时间的学习总结一下 1. 修改默认配置 a. 去掉分割线和网格线,在xAxis或者yAxis中设置 splitLine: { show: false } b. 修改标题背景和颜色 title: { backgroundColor: '#fff', textStyle: { fontWeight: 'normal', color: '#ff00ff' } } c. 设置坐标轴字体颜色和宽度,在xAxis或者yAxis中设置即可 a

其他章节请看: react实战 系列 My Dashboard 上一篇我们在 spug 项目中模仿"任务计划"模块实现一个类似的一级导航页面("My任务计划"),本篇,我们将模仿"Dashboard"来实现一个仪表盘"My Dashboard". 主要涉及 antd 的 Grid.Card.Descriptions等组件.bizcharts 的使用.moment 日期库和页面适配. 注:实现的代码在上一篇的基础上展开. Das

我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢 图像的模糊和平滑是同一个层面的意思,平滑的过程就是一个模糊的过程. 而图像的去噪可以通过图像的模糊.平滑来实现(图像去噪还有其他的方法) 那么怎么才能对一幅图像进行模糊平滑呢? 图像的模糊平滑是对图像矩阵进行平均的过程.相比于图像锐化(微分过程),图像平滑处理是一个积分的过程. 图像平滑过程可以通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现. 下面介绍两种积分算子 全1算子 最简单的积分算子就是全1算子 利用全1算子可以对图像进行模糊平滑操作,有

导师要求参照别人论文中的图(下图),将其论文中的图画美观些,网上关于科研画图相关的代码比较少,就自己鼓捣了下. 附上自己整合验证过的代码: 功能:将散点连接并平滑 1)Matlab 效果图: x1=[431.50032,759.5552,1335.3736,2530.388] %输入以下三组数据 y1=[34.06366,35.73132,37.2244,38.61294] x2=[263.8656,458.7952,839.6584,1740.9088] y2=[33.5318074,35.1

假设一个列数为W,行数为H的高斯卷计算子gaussKernel,其中W,H均为奇数,描点位置在((H-1)/2 ,(W-1)/2),构建高斯卷积核的步骤如下 1.计算高斯矩阵 \[gaussMatrix_(H*W) = [gauss(r,c,\sigma)] (0\leqslant r \leqslant H-1,0\leqslant c\leqslant W-1 ) \] 2.计算高斯矩阵的和 \[sum(gaussMatrix_(H*W)) \] 3.高斯矩阵除以其本身的和,也就是归一化 \

平滑数据噪声的一个简单朴素的做法是,对窗口(样本)求平均,然后仅仅绘制出给定窗口的平均值,而不是所有的数据点. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def moving_average(interval, window_size): window = np.ones(int(window_size)) / float(window_size) return np.convolve(interval, window, 'same')

线型图是学习matplotlib绘图的最基础案例.我们来看看具体过程:  下面我们将两条曲线绘制到一个图形里:   可以看到这种方式下,两个线条共用一个坐标轴,并且自动区分颜色. plot方法的核心是plot(x,y),x表示横坐标值的序列,y表示x某个坐标对应的y值,实际上就是y=f(x)函数.当只提供y的时候,x默认使用0-n的整数序列.这里的序列必然是个有限的点集,而不是我们想象中的无穷个点组成一条线.如果你的点很稀疏,那么图形看起来就像折线,如果点很多,看起来就比较圆滑,形似曲线. 题外

对于图形的平滑与滤波,但从滤波角度来讲,一般主要的目的都是为了实现对图像噪声的消除,增强图像的效果. 对于2D图像可以进行低通或者高通滤波操作 低通滤波(LPF):有利于去噪,模糊图像 高通滤波(HPF):有利于找到图像边界 (一)统一的2D滤波器cv2.filter2D Opencv提供的一个通用的2D滤波函数为cv2.filter2D(),滤波函数的使用需要一个核模板,对图像的滤波操作过程为:将和模板放在图像的一个像素A上,求与之对应的图像上的每个像素点的和,核不同,得到的结果不同,而滤波的

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

第一种:静态数据 $('#THChartDiv').highcharts({ chart: { type: 'spline' }, title: { text:过程线' }, xAxis: { title: { text: 'X' } }, yAxis: { title: { text: 'Y' } }, tooltip: { enabled: true, formatter: function () { return 'this.y + ',' + this.x; } }, legend: {

"""用于验证整体趋势正确性""" #!python3 #-*- coding:utf-8 -*- import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from pylab import *#中文显示 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import xlrd """-----------------------

"""用于验证整体趋势正确性,不做关闭操作时保持显示""" #!python3 #-*- coding:utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from pylab import *#中文显示 import xlrd """----------------------------得到支撑数据---------------------------""&qu

1. 基本原理 一种典型的非线性滤波器就是中值滤波器,它使用像素的一个领域内的灰度的中值来代替该像素的值.中值滤波器通常是处理椒盐噪声的一种有效的手段. 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 import numpy as np def median_filter(input_image, filter_size): ''' 中值滤波器 :param input_image: 输入图像 :param filter_size: 滤波器大小 :return: 输出图像 注:此实现滤波器大

1. 基本原理 使用元素的领域内像素的平均值代替该元素,可明显的降低图像灰度的尖锐变换.它的一种重要应用是模糊处理:得到感兴趣的区域的粗略表示,将次要的/小的元素与背景融合,使得主要的/较大的元素变得易于检测   $$ R=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} z_{i} $$   $m$为滤波器大小 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 import numpy as np def means_filter(input_image, filter_size): ''