目录 1.概述 1.1 什么是TSNE 1.2 TSNE原理 1.2.1入门的原理介绍 1.2.2进阶的原理介绍 1.2.2.1 高维距离表示 1.2.2.2 低维相似度表示 1.2.2.3 惩罚函数 1.2.2.4 为什么是局部相似性 1.2.2.5 为什么选择高斯和t分布 2 python实现 参考内容 1.概述 1.1 什么是TSNE TSNE是由T和SNE组成,T分布和随机近邻嵌入(Stochastic neighbor Embedding). TSNE是一种可视化工具,将高位数据降到2

中国MOOC<Pyhton计算计算三维可视化>总结 课程url:here ,教师:黄天宇,嵩天 下文的图片和问题,答案都是从eclipse和上完课后总结的,转载请声明. Python数据三维可视化 1.       Introduction 1.1.      可视化计算工具 · TVTK  科学计算三维可视化基础 Mayavi                三维网格面绘制,三维标量场和矢量场绘制 TraitsUI               交互式三维可视化 SciPy           

Python中T-SNE实现降维 from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt iris = load_iris() X_tsne = TSNE(learning_rate=100).fit_transform(iris.data) X_pca = PCA()

技术背景 三维可视化是一项在工业领域中非常重要的技术,而Python中最热门的可视化工具matplotlib和plotly,更加倾向于在数据领域的可视化,用于展现数据的结果.类似的还有百度的pyechart也相对美观,但是这些毕竟都是在数据层面的可视化,对于工业领域,比如一个地形,一个三维的期间等等,用这些工具来做可视化效果非常的不佳,因此我找到了pyvista这个工具,简单摸索了一下给大家做个引荐. 安装pyvista 因为pyvista及其依赖都是一些python库,这就使得我们可以用pip

三维可视化系统的建立依赖于三维图形平台, 如 OpenGL.VTK.OGRE.OSG等, 传统的方法多采用OpenGL进行底层编程,即对其特有的函数进行定量操作, 需要开发人员熟悉相关函数, 从而造成了开发难度大. 周期长等问题.VTK. ORGE.OSG等平台使用封装更好的函数简化了开发过程.下面将使用Python与VTK进行机器人上位机监控界面的快速原型开发. 完整的上位机程序需要有三维显示模块.机器人信息监测模块(位置/角度/速度/电量/温度/错误信息...).通信模块(串口/USB/WI

推文:http://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html 推文:http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html 资源下载:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 获取内容 TVTK库如何创建一个三维数据源,加载数据源,并对其三维可视化的过程,以及TVTK库管线. 实现3个实例:矢量数据的三维可视化,标量数据的三维可视化,空间数据轮廓

0x00 楔子 最近做的一个项目,是一个油田三维可视化监控的场景编辑和监控的系统,和三维组态有些类似,不过主要用于油田上. 效果如下图所示: 首先当然是上模型,设计人员跟进. 有了相关的模型,使用我们开发的一个编辑器,通过模型拖拽编辑,管路编辑等等,很快就能够编辑出以上的场景: 一切进展的都很顺利. 直到客户说,我们有一个WPF开发的桌面端程序,我们需要把你们的三维嵌入到桌面端. 0x01 寂静无声 一开始我们是比较懵逼的.毕竟我们主要做JavaScript前端开发,对于C# 之类的接触的很少.

今天从材料科学应用角度介绍Avizo的基本功能. Avizo是一款先进的三维可视化及分析应用,可用来探索从断层扫描.显微镜.核磁共振成像及更多其他技术获得的材料科学数据.从简单的可视化与测量到高级的图像处理.量化与骨架化,Avizo 提供了针对先进2D/3D可视化.材料表征.3D有限元分析模型生成及物理性能计算的全面多模态的数字实验室. Avizo的核心特点: Avizo 提供先进的三维成像工作流程,针对需要深入了解完整三维结构材料性能的科学家和工程师,使其在一系列材料科学研究领域中进行任何规模

python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']   #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     #用于正常显示负号 (2)统计作图函数: plt.plot()绘制线性二维图,折线图 注意:如果向plot()指令提供了一维的数

第一步:利用python,画散点图. 第二步:需要用到的库有numpy,matplotlib的子库matplotlib.pyplot numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架.Windows下可以通过pip下载. Python的可视化包 – Matplo

得益于 HTML5 WebGL 技术的成熟,从技术上对工控管理的可视化,数据可视化变得简单易行!完成对工控设备的管理效率,资源管理,风险管理等的大幅度提高,同时也对国家工业4.0计划作出有力响应! 如本案例所示,是一个基于 HTML5 WebGL 技术实现的计量站三维可视化监控系统,在本案例中,具体宏观的展示一个油田站点的整体场景,然后点击可以进入内景看到油田计量站内景的具体情况,同时可以看到各个设备的参数的当前状态. 同样的其中功能组件具有很高的复用性,所以也会非常方便的应用到其他场景中! 如

一:Dragon绘制实例(三维扫描的绘制) 三维扫描主要用于对物体空间外形结构以及色彩进行扫描,用以获得物体表面的空间坐标, 他的主要意义在于能够将实物的立体信息转换为计算机能够直接处理的数据信号,为实物的数字化提供了相对方便快捷的手段, 因此,三维扫描为工业建模,文物保存,虚拟空间构建都起到了非常重要的作用. 下载地址:http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/,页面搜索Dragon即可 提取文件 import tarfile,os #读取tar压

推文:科学计算三维可视化---TVTK库可视化实例 使用相关函数:科学计算三维可视化---Mlab基础(管线控制函数) 一:mlab.pipeline中标量数据可视化 通过持续实例,来感受mlab对数据可视化的方便性 (一)生成标量数据 等值面:(外层会覆盖内层) import numpy as np from mayavi import mlab x,y,z = np.ogrid[-::20j,-::20j,-::20j] s = np.sin(x*y*z)/(x*y*z) mlab.cont

科学计算三维可视化---TVTK管线与数据加载(可视化管线和图像管线了解) 科学计算三维可视化---Mayavi入门(Mayavi管线) Mlab管线控制函数的调用 Sources:数据源 Filters:用来数据变换 Modules:用来实现可视化 Mlab管线控制函数的调用形式:mlab.pipeline.function() 这里的function可以是:Sources, Filters,Modules类型函数 一:sources函数 二:filters函数(用来变换数据,但他不具有可视化

一:鼠标选取介绍 二:选取红色小球分析 相关方法:科学计算三维可视化---Mlab基础(基于Numpy数组的绘图函数) 1.小球场景初始化建立 import numpy as np from mayavi import mlab # 用mlab.points3d建立红色和白色小球的集合 x1, y1, z1 = np.random.random((,)) #3行10列分给三个元素,每个都是以为数组含10元素 red_glyphs = mlab.points3d(x1,y1,z1,color=(,

Mlab了解 Mlab是Mayavi提供的面向脚本的api,他可以实现快速的三维可视化,Mayavi可以通过Mlab的绘图函数对Numpy数组建立可视化. 过程为: .建立数据源 .使用Filter(可选)对数据进行加工 .添加可视化模块,我们可以通过修改可视化模块的属性,来修改可视化场景 mgrid和ogrid区别 一:基于Numpy数组的绘图函数 (一)3D绘图函数--Point3d(点图像0维) 这里我们可以看到Point3D参数的描述,是对vtk对象的整体描述,因为Mayavi是对VTK

一:Mayavi库的基本元素 .处理图形可视化和图形操作的mlab模块 .操作管线对象,窗口对象的api (一)mlab模块 (二)mayavi的api 二:快速绘图实例 (一)mlab.mesh的使用,快速创建绘图 >>> x = [[-,,,-,-],[-,,,-,-]] >>> y = [[-,-,-,-,-],[,,,,]] >>> z = [[,,-,-,],[,,-,-,]] >>> from mayavi import

一:数据集 三维可视化的第一步是选用合适的数据结构来表示数据,TVTK提供了多种表示不同种类数据的数据集 (一)数据集--ImageData >>> from tvtk.api import tvtk >>> img = tvtk.ImageData(spacing=(,,),origin=(,,),dimensions=(,,)) >>> img.get_point() (1.0, 2.0, 3.0) >>> ): #只是输出了6个

(写在前面,谈谈物联网展会)上次深圳会展中心举行物联网展会,到了展会一看,80%以上的物联网应用都是在搞RFID,室内定位,我一度怀疑物联网落地方案的方向局限性与市场导向,后来多方面了解才明白,展会上看到的不能体现目前物联网最前沿最广泛的应用,很多大的企业与技术前沿企业没有参与这样的展会,一是不屑于参加,二是展会带来的市场价值实在太少太少,展会最大的价值就是让同行之间再抄一抄(国内大部分企业基本这样,互相山寨),看看各家都做了啥,所以,展会上我们所看到的往往不是企业最核心最好的东西,不能体现当前

智慧园区 智慧园区围绕“园区行为数据化”和“园区数据可视化”的核心理念,依托EasyEarth三维可视化基础地理信息云平台,综合运用云计算.物联网.自动化控制.现代通讯.图像识别.软硬件集成等技术,借助地理信息技术.三维虚拟化等高科技手段,建设了集地上地下.室内室外一体化的二三维地理信息平台. 定制研发了园区门户.智慧管网.智慧工地.智慧资产.智慧节能和智慧规划等子系统,实现各个系统的信息交互.信息共享.参数关联.联动互动,独立共生,为园区管理者.园区企业和园区居民提供全方位智能服务. 智慧资产

EasyEarth—— 为河长装上“千里眼.顺风耳” 为各级河长办应急指挥.任务指派. 实绩考核提供快速直观的 高效.精准.智能化决策平台. 河长制背景 我国治水工作呈现出新老问题交织态势,河湖管理保护工作迫在眉睫.通过信息手段提升水管理能力,是新时期新形势下的国家信息化建设总体要求和治水工作推进的客观需要. 责任体系: 全面建立省.市.县.乡.(村)级河长体系,各级河长负责组织领导相应河湖的管理和保护工作. 任务体系: 以问题为向导,加强水资源保护.水岸线管理.水污染防治.水环境治理等具体河湖