使用python绘制依赖于x，y，z坐标的密度场 - 腾讯云开发者社区

绘制三维参数曲线 t=-5:0.1:5;%设定参数范围 theta=0:0.02*pi:2*pi;%注意如果有两个参数的话，它们的维数必须统一 x=sqrt(1+t.^2)....*cos(theta);%注意乘方和乘法的写法 y=sqrt(1+t.^2)....*sin(theta); z=2*t;%设定参数方程 plot3(x,y,z,'-g');%绘图，最后一个选项为颜色，绿色 title('参数曲线');%添加标题效果：可以拖动图片从不同方向观察图像...绘制三维网状图像 x=-10:0.1:10; y=-10:0.1:10; [X,Y]=meshgrid(x,y);%生成网格，构造X,Y矩阵 Z=X.^2-Y.^2;%f(X,Y) mesh(X,Y,Z...);%以网格状绘制图像 title('{$f(x,y)=x^{2}+y^{2}$}','interpreter','latex'); %以latex文档的形式载入title 效果：版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献

2K3 0

经典论文 | Nerf: 将场景表示为用于视图合成的神经辐射场

NeRF提出将一个静态场景表示为5D输入，即：空间中某个位置的3D坐标以及观察方向，通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度，使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片，然后和 ground...三维重建部分本质上是一个 2D 到 3D 的建模过程，利用空间中某一3D点的位置坐标 x=(x,y,z) 及观察方向 d =（θ，φ）作为一个5D坐标输入 (x,y,z,\theta,\varphi...从上述过程中可以看出：体密度只和空间位置有关，而颜色则与空间位置以及观察的视角都有关系。渲染（体绘制方法）所谓体绘制就是显示离散三维采样数据集的二维投影技术。...L， γ(x)设置 L=10，观察上式发现一个L值对应 sin 和 cos 两个维度，一个矢量 x 其实是在 x, y, z三个方向上都进行计算，因此位置编码后的位置信息γ(x) 共有1023 = 60...将 PE 后的 (x,y,z) 和 (θ,ϕ) 作为输入就可以生成更加清晰的图片。

3.4K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

matlab画三维函数图像代码_excel绘制三维图形

,'markersize',18); >> axis([0 5 1 6]); >> xlabel('X'); ylabel('Y'); 例：绘制三维曲面的等高线图和梯度场。...); >> set(h, 'Color','k'); 例：用mesh，surf，surfl，surfc函数绘制二元正态分布的密度函数图。...% 绘制圆柱面 >> subplot(2,2,1); >> [x,y,z] = cylinder; >> surf(x,y,z); % 绘制哑铃面 >> subplot(2,2,2); >> t =...0:pi/10:2*pi; >> [X,Y,Z] = cylinder(2+cos(t)); >> surf(X,Y,Z); % 绘制球面，半径为10，球心 (1,1,1) >> subplot(2,2,3...); >> [x,y,z] = sphere; >> surf(10*x+1,10*y+1,10*z+1); axis equal; % 绘制椭球面 >> subplot(2,2,4); >> a=4

9161 0

Python-matplotlib 多子图共用colorbar

引言在推出散点颜色密度图的matplotlib 绘制教程后，有小伙伴反应能否出一篇多子图共用一个colorbar的系列教程，这里也就使用自己的数据进行绘制(数据一共四列，具体为真实值和使用三个模型计算的预测值...New Roman',x=.5,y=1.05) plt.savefig(r'E:\Data_resourses\DataCharm 公众号\Python\学术图表绘制\scatter_One_Colorbar.png...高斯核密度估计颜色映射还有小伙伴想绘制如下的颜色密度散点图： ?...]) z = gaussian_kde(xy)(xy) idx = z.argsort() x, y, z = x[idx], y[idx], z[idx] fig, ax = plt.subplots...') plt.show() 如果没有以下操作： idx = z.argsort() x, y, z = x[idx], y[idx], z[idx] 所绘制的结果如下： ?

11.7K8 2

CVPR 2022 | StyleSDF: 高分辨率三维一致图像和几何生成

相关的 3D 生成模型通过基于坐标的多层感知器(MLP)实现形状和外观的合成，然而这些工作往往需要 3D 或多视图数据进行监督，这些数据很难收集，并且由于它们依赖于昂贵的体积场采样，现有算法大多仅限于低分辨率的渲染输出...作者使用一个基于坐标的 MLP 模型符号距离场(SDF)和辐射场渲染低分辨率的特征映射；然后使用 StyleGAN 生成器有效地将这些特征映射转换成高分辨率图像。...假设一个非空心曲面，将 SDF 值转换成三维密度场 \sigma , \sigma(\mathbf{x})=K_\alpha(d(x))=\frac{1}{\alpha} \cdot \operatorname...本文体绘制器的架构大部分与 Pi-GAN 相同，映射网络由具有 LeakyReLU 激活的3层 MLP 组成，并将输入潜码 \mathbf{z} 映射到 \mathbf{w} 空间，然后为体绘制器的每一层产生频率调制...此外，作者还将 StyleGAN2 的映射网络从8层减少到5层，并使用体绘制器映射网络中的 \mathbf{w} 潜码代替原始的 \mathbf{z} 潜码。

1.4K3 0

Python绘制可以表示密度的散点图

本文介绍基于Python语言的matplotlib模块，对Excel表格文件中的指定数据，加以密度散点图绘制的方法。首先，明确一下本文的需求。 ...接下来，使用np.vstack()将x和y垂直堆叠为一个二维数组xy，并使用scipy.stats.gaussian_kde()计算二维数据的核密度估计值，并将其存储在z中；使用z.argsort()对...使用plt.scatter()绘制散点图，其中x和y是散点的横纵坐标，c是颜色值，s是散点的大小，cmap是颜色映射，并使用plt.colorbar()添加颜色条。 ...x = y线；使用plt.plot()绘制直线，颜色为黑色，线型为虚线。...最后，使用plt.show()显示图形。执行上述代码，即可在结果文件夹中看到所得图片；如下图所示。可以看到，我们已经绘制得到了指定数据之间的密度散点图。

1331 0

Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot

Python 代码如下： # 固定 numpy 的随机种子 np.random.seed(2024) # 构造二维数据 x 和 y x = np.random.normal(loc=0.0, scale...([x, y]) kde = gaussian_kde(x_and_y) z = kde(x_and_y) idx = z.argsort() x, y, z = x[idx], y[idx], z[idx...ax.scatter(x, y, c=z, cmap=my_cmap) # 用 7 次多项式拟合，调用 poly1d 方法得到多项式系数。...接着，它使用核密度估计（KDE）来计算数据的密度分布。之后，它绘制了一个密度散点图，并使用多项式拟合来生成一个曲线。...可视化结果如下所示： ️ 参考链接：使用 Python 绘制散点密度图（用颜色标识密度）复现顶刊 RSE 散点密度验证图（附代码）

2.1K0 0

【科研猫·绘图】优雅版·小提琴图（带R代码分享）

小板凳排排坐，飞飞老师要开课~ 上次教程中，我们从最常用的一个图形入手：箱线图。给大家讲解并绘制了箱线图，画出来的图是这样子的。 ?...解读：小提琴图是【箱线图】与【核密度图】的结合，箱线图展示了分位数的位置，核密度图则展示了任意位置的密度，通过小提琴图可以知道哪些位置的数据点聚集的较多，因其形似小提琴而得名。...绘制方法：使用ggplot2包的geom_violin()函数绘制小提琴图，为了更好地表征数据分布，再用geom_boxplot()函数叠加一个箱线图。...绘图操作：使用科研猫提供的提琴图·R代码，只要提供几个参数即可：（1）设置用来绘图的数据文件；（2）设置小提琴的颜色，可以是red、blue、green等各种颜色，当你想绘制多种颜色时，使用“random...”；（3）设置x轴的标签；（4）设置y轴的标签然后直接运行代码即可。

5.3K1 2

绘图精进 | ERA5 弯曲箭头风场图绘制

python | ERA5 弯曲箭头风场图绘制前言前两日看到深雨露公众号发了个弯曲箭头的文章，接着云台书使也发了那我也凑凑热闹吧弯曲箭头从前是NCL语言独有的绘制方法，在2019后它不再维护，NOAA...转身投入了PYTHON的怀抱于是弯曲箭头不再是NCL的专属，我们PYTHON也有自己的curved vector了小编将其称为寝取的curved vector 废话不多说，show u the code...摘要项目使用pyngl 主要进行ERA5风场数据弯曲箭头的可视化分为两部分，首先将官方示例分模块讲解其次使用pyngl对常见的era5数据进行风场的弯曲箭头可视化预览效果如下 Image Name...Image Name 个人信息公众号：气python风雨 Image Name 关注我获取更多学习资料，第一时间收到我的Python学习资料，也可获取我的联系方式沟通合作环境设置安装依赖由于和鲸的气象镜像...vcres.vfYArray = lat # 设置纬度坐标数组，用于指定矢量的Y轴位置 # 设置地图投影和填充颜色 vcres.mpProjection = "Orthographic"# 设置地图投影为正交投影

1191 0

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（二十）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（6）3D向量场图（3D Vector Field Plot）

() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制3D向量场图 ax.quiver(x_mesh, y_mesh, z_mesh, u, v, w)...# 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() x、y和z数组分别表示向量场的...x、y和z轴数据范围。...通过使用np.linspace函数在指定范围内生成10个均匀分布的数据点。创建了一个3D图形对象，并将其添加到子图中。使用ax.quiver函数绘制了3D向量场图。...x_mesh、y_mesh、z_mesh和u、v、w参数分别表示向量场的位置和对应的向量分量。 ax.quiver函数将根据提供的数据在每个位置绘制一个箭头表示向量的方向和强度。

1261 0

plotly-express-1-入门介绍

Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库，通过这篇文章来入门这个可视化神器。这篇文章可能不仅仅是入门? ?...marginal_x="rug",marginal_y="histogram" # 在密度图的基础上，指定另外两种图形 ) ?...3D图形绘制使用的是election数据集 ?...散点3D图 fig = px.scatter_3d(election,x="Joly",y="Coderre",z="Bergeron" # 指定3个轴 ,color...line-3D图 px.line_3d(election,x="Joly",y="Coderre",z="Bergeron",color="winner",line_dash="winner") ?

11.5K2 0

干货：12个案例教你用Python玩转数据可视化（建议收藏）

每个数据集有一些x值以及相对应的y值，我们将在一个IPython Notebook中列出这些指标。如果你绘制出这些数据集，你将发现这些图表截然不同。...'TEMP', y='RAIN', z='WIND_SPEED', f='A', size=10,cmap='Blues'): dfx = df[x].resample(f) dfy =...（6）定义另一个函数（和第（2）步中的程序同名，注释掉前一个），这个函数里我们将数据按照日或月进行分组： def plot_data(x='TEMP', y='RAIN', z='WIND_SPEED'...ts.groupby_yday', 'ts.groupby_month') interact(plot_data, x=vars, y=vars, z=vars, groupby=groupbys, size...在这个示例中我们将使用Seaborn来绘制天气数据的Z分数（标准分数），分数的标准化并不是必需的，但是如果没有它的话小提琴图会很发散。

3.8K4 1

Logistic 回归数学公式推导

他凭借易于实现与优异的性能，拥有着十分广泛的使用，他不仅可以进行二分类问题的解决，也可以解决多分类问题，简单起见，本文我们只讨论二分类问题。...对几率函数取对数就是 logit 函数： 2.2. logistic 函数我们将上面的例子看作在条件 X = 10 场比赛下，A队获胜概率为 90% 时得到的 A 队获胜 9 场的特征结果。...绘制 Sigmoid 函数图通过下面的 python 代码我们可以绘制出 Sigmoid 函数的函数图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as...-6, 6, 0.05) plt.plot(z, sigmoid(z)) plt.axvline(0.0, color='k') plt.axhline(y=0.0, ls='dotted...极大似然估计的目的就是利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值，从而将概率密度估计问题转化为参数估计问题。但他有一个明显的前提需要保证：训练样本的分布能代表样本的真实分布。

5432 0

【中秋节快乐】Matplotlib：3d绘图合集

一、前言 ChatGPT： Matplotlib是一个广泛使用的Python绘图库，它提供了丰富的绘图功能，包括2D和3D绘图。...) # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() 6. 3D向量场图（3D...projection='3d') # 绘制3D向量场图 ax.quiver(x_mesh, y_mesh, z_mesh, u, v, w) # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X'...(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # z轴坐标，这里使用sin函数生成一个曲面 # 创建一个2x5的子图布局 fig, axs = plt.subplots(2, 4, figsize=...("3D Contour Plot") # 6. 3D向量场图（3D Vector Field Plot） U = np.cos(X) V = np.sin(Y) W = X + Y axs[1, 1

1251 0

【说站】python Axes3D绘制3D图形

python Axes3D绘制3D图形说明 1、绘制3D坐标的函数Axes3D。创建绘图对象，用这个绘图对象创建Axes对象。 2、X轴-2到2之间，Y轴-2到2之间。...用两个坐标轴上的点在平面上画格，X和Y的平方和开根号。 3、计算sin函数赋值为Z坐标。具体函数方法可用 help(function) 查看 4、给三个坐标轴注明。..., Y = np.meshgrid(X, Y) #用两个坐标轴上的点在平面上画格 R = np.sqrt(X**2 + Y**2) #X和Y的平方和开根号 Z = np.sin...(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #给三个坐标轴注明 ax.set_xlabel('x label', color='r') ax.set_ylabel...('y label', color='g') ax.set_zlabel('z label', color='b') plt.show() 以上就是python Axes3D绘制3D图形的方法，

1.5K2 0

Python可视化二维高斯分布

可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)本质上是以2D方式展示3D数据(第三维是概率密度)，Python中四个matplotlib函数(plt.contour()、plt.contourf...一般使用np.meshgrid()函数生成x，y数据。...x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace(0, 5, 40) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = f(X, Y) 绘制Contour数据...: plt.contour(X, Y, Z, colors='black'); 当使用Single Color绘制Contour时，虚线表示Z为负数；还可以为不同的Line指定不同的颜色。...二维高斯分布把上例中的f(x, y)替换为Guass Distribution(x,y),就可以绘制二维高斯分布的效果了。

4K2 1

一文爱上可视化神器Plotly_express

] 等密度线图加上其他的图 px.density_contour(iris,x="sepal_width",y="sepal_length",color="species",...marginal_x="rug",marginal_y="histogram" # 在密度图的基础上，指定另外两种图形 ) [007S8ZIlgy1gfmi86vqnpj315e0rg429....jpg] 密度热力图density_heatmap px.density_heatmap(iris,x="sepal_width",y="sepal_length",...该列通常是基于元数据加工的结果，目的是统计元数据指标的误差值，一般会用元数据除以100的整数倍。 error_x_minus：指定列名。...该列通常是基于元数据加工的结果，目的是统计元数据指标的误差值，一般会用元数据除以100的整数倍。 error_y_minus：指定列名。

4K1 0

【机器学习】因微知著，穷数通灵：微积分与机器学习的量化之美

， f(x, y, z) 是被积函数。...三、实战项目：使用Python进行多重积分与微分方程的计算本节将通过两个实战项目，分别展示如何使用Python进行多重积分的计算与微分方程的求解。...可视化：绘制函数 f(x, y) = x^2 + y^2 的三维曲面。高亮显示积分区域 D 。...Y = np.meshgrid(x, y) Z = X**2 + Y**2 # 创建掩膜，突出显示积分区域 D mask = X**2 + Y**2 <= 1 Z_masked = np.where...可视化：绘制概率密度函数（PDF）与期望值的关系图。验证：使用Python的数值积分方法验证理论结果的准确性。

1151 0

气象编程 | Python反距离权重(IDW)插值计算及可视化绘制

前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法，并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文，详细内容如下...： Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制 R-ggplot2+sf 核密度空间插值可视化绘制接下来，我们将继续介绍空间插值的其他方法...主要涉及的知识点如下： IDW简介自定义Python代码计算空间IDW 分别使用plotnine、Basemap进行IDW插值结果可视化绘制 IDW简介反距离权重 (IDW) 插值假设：彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似...「IDW插值结果绘制」 idw_scatter_inter = (ggplot() + geom_tile(IDW_grid_df,aes(x='lon',y='lat',fill...Basemap绘制上面介绍了plotnine包进行绘制的，这里我们再使用Basemap进行绘制，直接给出绘图代码： from mpl_toolkits.basemap import Basemap

13.4K7 7

R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析|附代码数据

-rnorm(n, tb0 + tb1*x, sqrt(tphi))吉布斯采样器为了从这个后验分布中得出，我们可以使用Gibbs抽样算法。...通常还会使用间隔期（这里不做）。这个想法是，每一个平局可能依赖于以前的平局，但不能作为依赖于10日以前的平局。...然后，我们可以使用R中的sample（）函数从这些网格点中抽取，抽样概率与网格点处的密度评估成比例。 ...for(i in 1:length(p) ){ p[i]y - (grid[i]+b1*x))^2 )) + ( -(1/(2*t0))*(grid...在这个过程中，我们认识到Gibbs方法依赖于每个参数的条件后验分布的顺序绘制。这是一个容易识别的已知的分布。对于斜率和截距项，我们决定用网格方法来规避代数。

9412 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

matlab绘制二元函数图像z=1(1-x^2)+y^2_python画二元二次函数图像

经典论文 | Nerf: 将场景表示为用于视图合成的神经辐射场

matlab画三维函数图像代码_excel绘制三维图形

Python-matplotlib 多子图共用colorbar

CVPR 2022 | StyleSDF: 高分辨率三维一致图像和几何生成

Python绘制可以表示密度的散点图

Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot

【科研猫·绘图】优雅版·小提琴图（带R代码分享）

绘图精进 | ERA5 弯曲箭头风场图绘制

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（二十）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（6）3D向量场图（3D Vector Field Plot）

plotly-express-1-入门介绍

干货：12个案例教你用Python玩转数据可视化（建议收藏）

Logistic 回归数学公式推导

【中秋节快乐】Matplotlib：3d绘图合集

【说站】python Axes3D绘制3D图形

Python可视化二维高斯分布

一文爱上可视化神器Plotly_express

【机器学习】因微知著，穷数通灵：微积分与机器学习的量化之美

气象编程 | Python反距离权重(IDW)插值计算及可视化绘制

R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析|附代码数据

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐