我想知道是否有可能使用python绘制四维图。特别是有一个三维网格X,Y,Z和f(X,Y,Z) = 1或f(X,Y,Z) = 0。所以我需要一个符号(例如"o“或"x")来表示特定的点(X,Y,Z)。我不需要色标。
注意,我有100个矩阵(512*512),由1或0组成:所以我的网格应该是512*512*100。
我希望我已经说清楚了!谢谢。
编辑:这是我的代码:
X = np.arange(W.shape[2])
Y = np.arange(W.shape[1])
Z = np.arange(W.shape[0])
X, Y, Z = np.meshgrid(X, Y
我正试图使用Seaborn库绘制一个计数图。数据集是一个巨大的数据集,包含超过10万条条目和67列的大量数据。我试过绘制它,我的x轴被搞砸了。我试着增加情节的数字,但对我来说还是行不通的。我的代码和情节图如下:
#We will see what is the status of columns that have null values or comprise of values that are zero
na = pd.DataFrame(df.isnull().sum())
plt.figure(figsize=(25,25))
sns.barplot(y=na[0],x=na.ind
因此,我从数据集的特征相关性中绘制成对图/热图,并看到一组具有零相关性的特性,它们都包含:
所有其他特征和
也可以使用目标/标签
python中的.Reference代码片段如下所示:
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr) # Visually see how each feature is correlate with other (incl. the target)
我可以放弃这些特征来提高分类问题的准确性吗?
如果明确地给出了这些特征是派生特征,那么我是否可以删除这些特征以提高分类问题的准确性?
我想知道正弦波的自相关图的意义。当时间滞后为0时,自相关值应为1,因为信号的拷贝与自身完全相关。根据这种逻辑,在一个等于信号周期的时间之后,相关性应该再次是最大的,因为移位信号再次是信号本身。然而,当我在python中绘制相关图时,我得到了一个函数,它不断增加,这与我的直觉相反,即相关函数应该是周期性的。有人能解释一下为什么自相关以图形的形式显示这种趋势吗?
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
time = np.arange(0, 10, 0.1);
y = np.sin(time)
result = np.correlate
我正试图在Matlab中绘制一个z图,它显示一个单位圆,中心位置为0,以及图的极点和零点。我不允许使用任何其他的matlab函数,如zplane pzplot来完成这一任务。到目前为止,我可以绘制一个单位圆,只是很好,但我有困难得到我的图形显示更多的轴线,而不扭曲我的圆。我也有一个听到的时间,找到我的函数的极点和零点,以及如何在我的图上显示极为小x和零为小o。任何帮助都将不胜感激!我的任务如下所示,必须正确处理以下情况
Z图(0 1 1,0 1);
function zplot(b, a)
% ZPLOT Plot a zero-pole plot.
我正在用opengl es 2.0创建一个应用程序。我的场景中有两幅画。一个是条形图,另一个是球体。我的条形图将进行各种转换,如旋转和平移。我想让球体控制图形的各种过渡。我的主要目标是,当我的条形图执行转换时,我的球体不应该。
有没有人可以帮助我如何完成这个任务?我想我创建了多个绘制层?如果是的话,你能帮我做同样的事情吗?谢谢。