为什么matplotlib要在3D图中绘制矩阵的转置？ - 腾讯云开发者社区

文章目录 nn网络层-卷积层 1D/2D/3D 卷积一维卷积二维卷积三维卷积二维卷积：nn.Conv2d() 卷积尺寸计算简化版卷积尺寸计算完整版卷积尺寸计算卷积网络示例转置卷积：...nn.ConvTranspose() 转置卷积尺寸计算简化版转置卷积尺寸计算完整版简化版转置卷积尺寸计算 nn网络层-卷积层 1D/2D/3D 卷积卷积有一维卷积、二维卷积、三维卷积。...由于卷积操作可以通过矩阵运算来解决，因此原始图片可以看作 16 \times 1 的矩阵 I_{16 \times 1} ，为什么是16 * 1，因为16是它所有的像素点个数，1是它的图片张数...正常卷积核转置卷积矩阵的形状刚好是转置关系，因此称为转置卷积，但里面的权值不是一样的，卷积操作也是不可逆的，简单来讲，就是一张图片经过卷积，然后再经过转置卷积，无法得到原来的图片。...转置卷积后的图片一般都会有棋盘效应，像一格一格的棋盘，这是转置卷积的通病。关于棋盘效应的解释以及解决方法，推荐阅读Deconvolution And Checkerboard Artifacts。

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一篇文章学会Matplotlib

以下是更多的Matplotlib语法和细节：三维绘图： Matplotlib中还有许多用于创建3D图形的功能，其中最常见的是使用mplot3d工具包。...='3d'参数告诉Matplotlib要创建3D图像 # 生成X、Y的等间隔数字，并根据它们的组合生成Z x = np.linspace(-1, 1, 100) # 生成等间隔数字-1到1，共100...个数值 y = np.linspace(-1, 1, 100) # 同理 X, Y = np.meshgrid(x, y) # 根据输入的两个分别一维的函数向量创建相应的二维矩阵用于3D图像的表面绘制...# 在第一个子图中绘制sin函数 ax1.plot(x, y1, 'r-', linewidth=2) #调用plot()函数，在第一个子图中绘制sin函数，使用以红色为基调的单匹配线条。...ax1.set_ylabel('Sin') #设置y轴标签 # 在第二个子图中绘制cos函数 ax2.plot(x, y2, 'g-', linewidth=2) #调用plot()函数，在第二个子图中绘制

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Numpy和MatplotlibPython科学计算——Numpy线性代数模块（linalg）随机模块（random）Python的可视化包 – Matplotlib2D图表3D图表图像显示

= np.concatenate((l0, l1)) r = np.concatenate((l0, l1), axis=-1) s = np.stack((l0, l1)) ''' 按指定轴进行转置...4], [ 7, 10]], [[ 2, 5], [ 8, 11]]]) ''' t = s.transpose((2, 0, 1)) ''' 默认转置将维度倒序...1, 5, 9], [ 2, 6, 10], [ 3, 7, 11]]) ''' u = a[0].transpose() # 或者u=a[0].T也是获得转置...3D图表 Matplotlib中也能支持一些基础的3D图表，比如曲面图，散点图和柱状图。...，原图和经过乘以3再加4变换的图直接绘制了两个形状一样，但是值的范围不一样的图案。

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基于Python的Rosenblatt感知器模型Rosenblatt感知器Python实现结果

T表示矩阵的转置，注意二维矩阵转置才是符合要求的，一维矩阵的转置行为有点奇怪。...np.hstack((a,b))函数表示在第0维上垛堞a和b矩阵 //训练 def TrainOneStep(self, InputData, RightResult):...双月数据集该数据集是一个线性不可分的数据集，上方的半月的真实值为1，下方的半月真实值为-1，该数据集生成代码如下 import matplotlib.pyplot as plt import numpy...plt.plot(x_data, y_data, color="red") plt.scatter(testdata_x, testdata_y) plt.show() 使用matplotlib绘图，...plt.plot()用于绘制折线图，颜色配置可以参考这里，plt.scatter()用于绘制散点图，plt.show()显示已经绘制的图像，更多matplotlib绘图可以参考这里和这里结果生成的图像如下

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Python可视化 | 三维地图可视化实例

本节提要：关于如何利用matplotlib+cartopy绘制酷炫的三维地图。 ---- ---- 这是我在比较久远之前看到的问题。...而在matplotlib中，path是可以转化成patch的，而polygon就是patch的一种。但是显然，上述只是一个简单的解释为什么这几样之间可以相互转化。...而且，我们还可以引入cartopy中的经纬度格式化器来格式化3d地图中的经纬度。...接下来，我们简单介绍一下如何在3d图中使用contourf函数绘制平面图。...由于3d图的投影结构完全与当前我们的世界相符合，都是三维空间，所以3d图中的contourf与真实世界等值线相同都是立体的，这与我们平时见到的二维等值线图不一致。

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透析矩阵，由浅入深娓娓道来—高数-线性代数-矩阵

描述一个事物的状态需要在一个选好的坐标系（什么样的向量空间）中进行，所以矩阵所包含的信息从来都是成对出现（坐标值和坐标系）。而基就是坐标系的信息，可以将其拆分出来。...转置矩阵转置矩阵其实是原来矩阵的行变成了新矩阵的列，以一个90°的角度进行了旋转。下面两个图就是矩阵A和它的转置矩阵AT。...矩阵转置的推理将一个矩阵转置之后,再次转置一次,便会得到原来的矩阵. 对于任意的对角矩阵D,都有转置矩阵DT=D,包括单位矩阵I也是如此....其实如果一个矩阵是正交矩阵,那么矩阵的逆和转置矩阵是相等的.转置矩阵是非常简单计算的,而计算矩阵的逆如果使用代数余子式计算是非常的麻烦,所以我们可以直接计算转置矩阵然后直接得到该矩阵的逆....平移矩阵在3D图形:矩阵与线性变换我说过几种线性变换,比如旋转,缩放,镜像等等,唯独没有平移,但是在日常开发过程中,平移应该算的上我们很常用的一种仿射变换了.那么这是为什么呢?

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Python 数据分析（二）：Matplotlib 绘图

简介 Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可...2.1.2 多线有时候我们可能存在多个指标对比的情况，也就是需要在一个图中绘制多条折线，比如：我们要了解张三、李四随着年龄增长体重的变化情况，示例如下所示： from matplotlib import...2.1.3 子图 Matplotlib 可以实现在一张图中绘制多个子图，我们通过示例来看一下。...2.4 条形图条形图宽度相同，用高度或长短来表示数据多少，它可以横置或纵置。 2.4.1 纵置首先，我们来看一下如何绘制纵向条形图，以学生成绩为例，看一下具体实现。...2.4.2 横置我们接着再通过示例来看一下如何绘制横向条形图。

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Python 数学应用（一）

基本方法和属性与矩阵相关的术语和数量有很多。我们在这里只提到两个这样的属性，因为它们以后会有用。这些是矩阵的转置，其中行和列互换，以及迹，它是方阵沿着主对角线的元素之和。...主对角线由从矩阵左上角到右下角的线上的元素*a[ii]*组成。 NumPy 数组可以通过在array对象上调用transpose方法轻松转置。...实际上，由于这是一个常见的操作，数组有一个方便的属性T，它返回矩阵的转置。转置会颠倒矩阵（数组）的形状顺序，使行变为列，列变为行。...例如，如果我们从一个 3×2 矩阵（3 行，2 列）开始，那么它的转置将是一个 2×3 矩阵，就像下面的例子一样： mat = np.array([[1, 2], [3, 4]]) mat.transpose...在这种情况下，您需要在已知点之间执行某种插值，以近似均匀网格上的值，然后可以绘制出来。

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《机器学习实战》学习笔记（十一）：线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄

if np.linalg.det(xTx) == 0.0: print("矩阵为奇异矩阵,不能转置") return ws = xTx.I * (xMat.T...if np.linalg.det(xTx) == 0.0: print("矩阵为奇异矩阵,不能转置") return ws = xTx.I * (xMat.T...,不能转置") return ws = xTx.I * (xMat.T * (weights * yMat)) #计算回归系数...,不能转置") return ws = xTx.I * (xMat.T * (weights * yMat)) #计算回归系数...if np.linalg.det(xTx) == 0.0: print("矩阵为奇异矩阵,不能转置") return ws = xTx.I * (xMat.T

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python矩阵计算 gpu_矩阵基本运算的 Python 实现

参考链接： Python程式转置矩阵 from...import与import区别在于import直接导入指定的库，而from....import则是从指定的库中导入指定的模块 import...as...scatter(x,y)和plot(x,y,'*')的效果一致就是根据x和y坐标绘制出所有点而已，而plot默认是将所有点按一定的顺序连接成一条多段线当plot指定了线性时，就可以绘制不同的图像，比如...1.347183,13.175500],[1.176813 ,3.167020],[-1.781871 ,9.097953]] dataMat= mat(dataSet).T #将数据集转换为 numpy矩阵...，并转置 plt.scatter(dataMat[0],dataMat[1],c='red',marker='o') #绘制数据集散点图#绘制直线图形 X = np.linspace(-2,2,100...) #产生直线数据集#建立线性方程 Y = 2.8*X+9plt.plot(X,Y)#绘制直线图 plt.show() #显示绘制后的结果输出结果如下：理解数学公式与 Numpy importnumpy

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深度学习基础入门篇：卷积之1*1 卷积（残差网络）、2D3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例

3D卷积核会在$k_d$ 个连续帧上进行滑动，每次滑动$k_d$ 个连续帧中对应位置内的元素都要与卷积核中的参数进行乘加计算，最后得到输出特征图中的一个值。...图片图3 卷积逆向运算示例当然，从信息论的角度，卷积操作是不可逆的，所以转置卷积并不是使用输出矩阵和卷积核计算原始的输入矩阵，而是计算得到保持了相对位置关系的矩阵。...}$ 的$C^T$，这里我们通过图5 为大家直观展示一下转置后的卷积矩阵运算示例。...这里，用来进行转置卷积的权重矩阵不一定来自于原卷积矩阵. 只是权重矩阵的形状和转置后的卷积矩阵相同。...图片图6 s=1时，转置卷积运算示例对于卷积核尺寸为 $k$，步长 $stride=1$，填充 $padding=0$ 的标准卷积，等价的转置卷积在尺寸为 $i'$ 的输入矩阵上进行运算，输出特征图的尺寸

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万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

这个 3D 过滤器仅沿着 2 个方向（图像的高&宽）移动（这也是为什么 3D 过滤器即使通常用于处理 3D 体积数据，但这样的操作还是被称为 2D 卷积）。输出是一个 1 层的矩阵。...正因为此，一些论文作者强烈反对将转置卷积称作反卷积，而大众要这样称呼主要是为了简单起见。随后，我们会探讨为什么将这种操作称作转置卷积才是自然且更合适的。我们可以直接使用卷积来实现转置卷积。...但是要想较好地掌握它的应用，在电脑上看看它怎样通过矩阵乘法来实现会比较有用。从中，我们还可以了解到为什么「转置卷积」这个名字更合适。...卷积的矩阵乘法：从大小 4 x 4 为 Large 输入图像到大小为 2 x 2 的 Small 输出图像现在，如下图所示，如果我们对等式两边的矩阵 CT 进行多次转置，并利用一个矩阵和其转置矩阵相乘得出一个单元矩阵的属性...造成棋盘效应的原因是转置卷积的「不均匀重叠」（uneven overlap）。这种重叠会造成图像中某个部位的颜色比其他部位更深。在下图中，顶部这层是输入层，底部这层则是操作转置卷积后的输出层。

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python数据科学系列：matplotlib入门详细教程

matplotlib自身名字长也就罢了，但调用它的时候居然还不能简单的直接调用，而是要用它的子模块pyplot。那既然pyplot是核心绘图模块，为什么不把其接口引入到顶层呢？...pylab集成了numpy和pyplot全部功能当了解pylab模块功能之后，才真正理解开发者的深谋远虑：原以为matplotlib的意思是"面向矩阵的绘图库"，哪知其真正意义是"矩阵+绘图库"，绘图只是它的一半...设置seaborn绘图风格 06 走向3D 在可视化愈发重要的当下，matplotlib当然不仅支持简单的2D图表绘制，其也提供了对3D绘图的丰富接口。...contour，实际上是一个伪3D图形，仍然是在2维空间绘图，但可以表达3维信息。例如在机器学习中，contour常用于绘制分类算法的超平面 ?...如果需要绘制真3D图形，则需要额外导入matplotlib专用3D绘图库：mpl_toolkits，包括3D版的Axes对象和常用图表的3D版： plot3D，3D版plot，可用于绘制3维空间的折线图或点图

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万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

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【动手学深度学习】深入浅出深度学习之PyTorch基础

的转置的转置是，即。...2.给出两个矩阵和，证明“它们转置的和”等于“它们和的转置”，即。 3.给定任意方阵，总是对称的吗?为什么? 4.本节中定义了形状((2,3,4))的张量X。len(X)的输出结果是什么？...5.6 练习 1.为什么计算二阶导数比一阶导数的开销要更大？...# 会报错，因为进行一次backward之后，计算图中的中间变量在计算完后就会被释放，之后无法进行二次backward了， # 如果想进行第二次backward，可以将retain_graph置为True...4.标量、向量、矩阵和张量是线性代数中的基本数学对象。 5.向量是标量的推广，矩阵是向量的推广。 6.标量、向量、矩阵和张量分别具有零、一、二和任意数量的轴。

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深度学习中的12种卷积网络，万字长文一文看尽

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探索数据科学与机器学习中的视觉表达【Matplotlib实战指南】

热图热图通常用于呈现数据的矩阵形式，通过颜色的深浅来表示数据的大小。...以下是一个简单的热图示例：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成随机数据矩阵data = np.random.rand(10, 10...9. 3D 散点图Matplotlib 也支持创建 3D 图表，例如 3D 散点图，用于展示三个变量之间的关系。...子图有时候，我们需要在同一幅图中展示多个子图，比如将不同的数据进行对比或者展示多个相关的图表。...绘制带误差棒的图表有时候，我们需要在图表中显示数据的不确定性或误差范围。Matplotlib 提供了绘制带误差棒的功能，用于展示数据的可靠性。

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比 matplotlib 效率高十倍的数据可视化神器！

当我明知存在更高效、更具交互性和外观更好的替代方案时，我却仍然继续使用一个过时的绘图库——matplotlib，只是因为我曾经花了数百个小时来学习 matplotlib 复杂的语法。...交互式图表的好处就在于，我们可以尽情地探索图表中的数据。特别是在箱线图中，包含的信息很多，如果不能局部放大查看，我们可能会错过这些信息。...如果要在图表中体现三个数值变量，我们还可以使用气泡图，如下图:横坐标、纵坐标、气泡的大小分别代表三个不同的变量——文章字数的对数、阅读数量、阅读比例。 ?...散点图矩阵当我们想要探索许多变量之间的关系时，散点图矩阵是非常好的选择。 ? 以上的散点矩阵图仍然是可以交互的，可以自由放大缩小，查看各个数据点的详细信息。...相关系数热力图为了将数值型变量的相关性可视化，我们可以先计算相关系数，接着就可以创建一个带注释的热力图: ? ? 我们还可以绘制非常酷炫的3D表面图和3D气泡图： ? ?

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【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿七）：Matplotlib详解：3、多子图和布局：散点矩阵图（Scatter Matrix Plot）

下面是Matplotlib的一些主要功能：绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...数据可视化：Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单，可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等，这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关联。...spm=1001.2014.3001.5501 2、3d绘图类型 Matplotlib绘图_QomolangmaH的博客-CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988...散点矩阵图（Scatter Matrix Plot）用于可视化多个变量之间的关系，通过绘制多个散点图组合在一起形成一个矩阵 import matplotlib.pyplot as plt...根据变量的数量创建了一个具有适当形状的子图网格。使用双重循环遍历每对变量，并在相应的子图中绘制散点图。

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3D图形学线代基础

求任意高维度方阵的行列式最终都可以递归转化为求二阶方阵行列式问题。转置矩阵假设存在两个矩阵 M 和 T： ?...其中矩阵 T 的横行由矩阵 M 的纵行组成，而其纵行又是由矩阵 M 的横行组成，那么就称矩阵 T 为矩阵 M 的转置矩阵，记为： ? 当转置矩阵双方均为方阵时看起来就好像是沿着对角线翻折一样。...矩阵相乘的转置等于先转置矩阵然后再倒序相乘，这一结论可以扩展到任意矩阵相乘的情形： ? 标准伴随矩阵矩阵的标准伴随矩阵为其代数余子式矩阵的转置矩阵，记为 adj M；以三阶方阵为例： ?...逆转置矩阵对某一矩阵 M 先计算其逆矩阵，再计算其逆矩阵的转置矩阵，最后得到的矩阵即为矩阵 M 的逆转置矩阵。逆转置矩阵和法向量变换有关： ?...由于旋转矩阵为正交矩阵，其逆矩阵等于其转置矩阵；根据转置矩阵的规律，可得： ? 最终求得视图矩阵如下： ? 投影矩阵投影矩阵则会把相机坐标系中的场景转换到投影平面上，以透视投影为例： ?

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PyTorch: nn网络层-卷积层

一篇文章学会Matplotlib

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