在使用pyplot绘制直方图的时候我发现了一个问题,在给函数.hist()传参的时候,如果传入的组数不是刚刚好(就是说这个组数如果是使用(最大值-最小值)/组距计算出来,而这个数字不是整除得来而是取整得来的话),图像就会产生偏移现象. 看下面这段代码:绘制IMDB排行前1000电影的时长分布直方图 # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd # 数据准备 file_path = "./IMDB-M

背景 在实际项目中,利用深度学习在检测道路车辆并分析车辆行为时,需要按照事先规定的方法绘制检测区(包含道路方向.车道区域等).由于各种原因(人为.天气),获取视频数据的摄像角度容易偏移原来设定的位置,造成检测区域和实际画面不匹配,系统容易产生误检误报等错误数据.因此需要在摄像机位置偏移第一时间告诉系统检测模块停止工作,直到摄像机归位后再进行检测.摄像机角度偏移告警属于‘视频诊断’中的一类,本文利用提取图片特征点实现摄像机偏移告警,demo全部python代码不足200行. 前面有几篇博客文字太少

https://blog.csdn.net/Strive_For_Future/article/details/100151261 plt 绘图时通常需要各种颜色,还需要去介绍文档找,很麻烦,这里把plt的色卡单独列出来,方便查看使用. ————————————————版权声明:本文为CSDN博主「wzg2016」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明.原文链接:https://blog.csdn.net/Strive_For_Future/arti

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 ax = plt.

pip install pillow就可以解决

使用python + plt 画图遇到了一个奇怪的问题 应该出来的是这样: 结果做出来以后是这样: 为什么画到一起了...... 这个锅python列表背 a=[1,2]b=a  这样  改变b ,a也会跟着一起变 ,所以就出了这样的问题 改成 a=[1,2]b=a[:]    问题解决 注:几种用到的列表赋值方法: 一.用一个一维列表的一部分给二维列表按列更新   :  plt_arr[:, j]=c[0:int(bins/2)]       #plt_arr是一个二维 c是一个一维,并且只要

静态库的缺点: 库函数被包含在每一个运行的进程中,会造成主存的浪费. 目标文件的size过大 每次更新一个模块都需要重新编译,更新困难,使用不方便. 动态库: 是一个目标文件,包含代码和数据,它可以在程序运行时动态的加载并链接.修改动态库不需要重新编译目标文件,只需要更新动态库即可.动态库还可以同时被多个进程使用.在linux下生成动态库 gcc -c a.c  -fPIC -o a.o     gcc -shared -fPIC a.o -o a.so.     这里的PIC含义就是生成位置无

堆溢出漏洞: 一.null-byte-off-by-one 漏洞原理:由于输入操作失误,导致可以把size最低字节修改为\x00,overlapchunk利用. 构造 1.freeB,此时C的presize被修改为B的大小 2.通过A的null-byte-off-by-one漏洞修改B的size大小,malloc b1,b2两个块,此时由于通过B的size去找下一个堆块的presize位置来修改,B的size被改动后,C的presize无法得到更新仍然是B的原来大小. 3.free b1,fre

环境搭建: vs2013,编译caffe工程,cuda8.0,cudnn5.1,python2.7. 还需要安装python的一些包.Numpy+mkl  scipy  matplotlib  scikit-image  protobuf Pip install scikit-image的时候,需要注意,下载该模块 Windows版python模块的下载地址: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 跑实验: 下载fcn的caffe源代码: htt

原作者:Eli Bendersky http://eli.thegreenplace.net/2012/01/03/understanding-the-x64-code-models 在编写x64架构代码时一个有趣的问题是使用哪个代码模型.这可能是一个不广为人知的议题,但如果想理解编译器生成的x64机器代码.熟悉代码模型是有教育意义的.这与优化及对哪些真正关心性能,从哪怕最小的指令也要抠性能的人有密切关系. 关于这个议题网上或别处的资料非常少. 眼下为止最重要的资源是官方的x64 ABI,你能够

NumPy - 使用 Matplotlib 绘制直方图 NumPy 有一个numpy.histogram()函数,它是数据的频率分布的图形表示. 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为bin,变量height对应于频率. numpy.histogram() numpy.histogram()函数将输入数组和bin作为两个参数. bin数组中的连续元素用作每个bin的边界. import numpy as np a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,5

原文链接:caffe Model的可视化 snapshot: 6000       一个在线可视化小工具:http://blog.csdn.net/10km/article/details/52713027       Place205 Model集结地:http://places.csail.mit.edu/downloadCNN.html 参考文章:深度学习之可视化-ZfNet去卷积     前言 由来已久,ANN方法被称为模式识别里面的"黑盒"方法,因为ANN模型不能使用明确的函

深入理解-dl_runtime_resolve 概要 目前大部分漏洞利用常包含两个阶段: 首先通过信息泄露获取程序内存布局 第二步才进行实际的漏洞利用 然而信息泄露的方法并不总是可行的,且获取的内存信息并不可靠,于是就有了ret2dl_resolve的利用方式.这种方式巧妙的利用了ELF文件格式以及动态装载器的弱点,不需要进行信息泄露就可以直接标识关键函数并调用. 符号解析过程以及结构体定义 解析原理 动态装载器负责将二进制文件以及依赖库加载到内存,该过程包含了对导入符号的解析. 也就是说,在第

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6039667.html 参考网址: http://matplotlib.org/users/shell.html 使用python的matplotlib时,imshow后,提示: Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on. 能够保存图像,但是不能显示图像. 实际上使用如下代码即可显示图像(加上第二句话): imp

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

1.plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 转自点击打开链接x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符    关于*kwargs,有时候,函数的参数里会有(*args, *kargs),都是可变参数,*args表示无名参数,是一个元租,**kwargs是键值参数,相当于一个字典,比如你输入参数为:(1,2,3,4,k,a=1,b=2,c=3),*args=(1,2,3,4,k),

1. 背景 Python在一些数据可视化的过程中需要使用 plt 函数画柱状图和折线图. 2. 导入 import matplotlib.pyplot as plt 3. 柱状图 array= np.array(array) plt.hist(array, bins=50,facecolor="red", edgecolor="red" ,linewidth=5,alpha=0.7) plt.xlabel("") plt.ylabel("

最近在看<Python数据分析>这本书,而自己写代码一直用的是Pycharm,在练习的时候就碰到了plot()绘图不能显示出来的问题.网上翻了一下找到知乎上一篇回答,试了一下好像不行,而且答住提供的"from pylab import *"的方法也不太符合编程规范,最后在Stackoverflow找到了想要的答案,特在此分析一下给大家: 以下是有问题的代码,不能绘图成功: import pandas as pd from numpy import * import matp

参考:http://www.cppcns.com/jiaoben/python/471948.html https://blog.csdn.net/weixin_44825185/article/details/105688701 https://blog.csdn.net/qq_43186282/article/details/121513266 tensor确实在pytorch新版本中可以直接plot画图了. 对于requires_grad=False的张量,可以直接将张量作为plot()的

为了避免各种问题,请使用最新的2.7.13安装文件   1.先设置好环境变量 在path变量中设置好以下路径: C:\Python27\Scripts C:\Python27    2.大部分报错问题都是因为库与库之间存在依赖关系 matplotlib依赖dateutil和pyparsing,如果Python里面没有安装dateutil和pyparsing,那么后续使用matplotlib的时候很可能会遇到依赖问题.所以需要安装dateutil. 进入下面网址,找到matplotlib,可以看到

话不多说,上代码 # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # windows下配置 font 为中文字体,自己去该路径找到自己电脑自带的字体 # font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14) # mac下配置 font 为中