一、Numpy简介一个用python实现的科学计算，包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专
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2023-10-15 07:27:59
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matplotlib、numpy、pandas库的基本用法一、matplotlib（一）绘制折线图(二)绘制散点图二、numpy（一）数组array（二）矩阵matrix（三）用numpy求各种距离（1）计算欧氏距离(2)计算曼哈顿距离(3)切比雪夫距离(4)夹角余弦三、pandas（一）Series对象（二）DataFrame(数据表）1.根据字典和Series对象的组合初始化一个Datafr
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2023-10-20 14:40:25
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所谓高级函数，指普通生活中很少使用的，但是在数据高级分析、机器学习、科学研究中所需要使用的一类统计函数。1)、计算沿指定轴的元素个数的第q个百分位数，求观察值N 函数percentile(a, q, axis=None)，a为需要统计的集合对象，q为要计算的百分位数或百分位数序列（q的取值区间为[0,100]）。返回q%范围内的观察值import numpy as np
a1 = np.array
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2023-10-21 22:00:14
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笑死，宇宙的尽头是matlab和Microsoft Office 本文程序来自这篇博客，以防万一……把我的程序贴上来吧clear all;
clc;
close all;
%%% 含误差空间圆拟合点 %%%
M=importdata('E:\sjj\0601o\o.txt'); %这是我的离散点数据，n行3列
[num dim]=size(M);
L1=ones(num,1);
A=
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2024-04-18 12:56:41
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实验题目：平面图对偶图的求解实验目的：1、掌握平面图的定义； 2、掌握平面图对偶图的求解方法； 3、掌握平面图与其对偶图之间顶点数、边数和面数的关系。实验要求：1、给定一平面图的面矩阵R和连通分支数p 2、输出此平面图的顶点数n、边数m和面数r。 3、输出此平面图的对偶图的顶点数n*、边数m和面数r。 4、输出此平面图的对偶图的相邻矩阵（注意：面Ri中放置顶点vi，相邻矩阵第i行对应顶点vi，）。
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2024-01-28 00:33:00
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已知三维空间离散点坐标(xi, yi, zi)，构建一个空间圆使得空间点尽可能靠近拟合的空间圆。效果如下图首先，所有离散点尽可能在一个平面上，平面方程可表示为 &n
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2024-03-26 10:07:40
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在之前的文章中，分享了Matlab基于KD树的邻域点搜索方法：在此基础上，进一步分享一下基于KD树的离散点密度特征提取方法。先来看一下成品效果：特别提示：《Matlab点云处理及可视化》系列文章整理自作者博士期间的部分成果，旨在为初入点云处理领域的朋友提供一份较为权威、可直接用于论文写作的Matlab点云数据处理教程。如果觉得有用可以分享给更多的人。 1 概述点云密度特征一般用单位面积/
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2024-03-13 16:06:44
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Discrete Difference Equation Prediction Model (DDEPM)离散差分方程预测模型从灰度预测模型（grey prediction model）衍生出来，可以用于预测序列的发展趋势。DDEPM过程DDEPM的流程如下图所示其中表示原始的序列，表示DDEPM预测值。AGO表示累加生成器（Accumulated Generating Operation）用于预
MATLAB 的离散系统的数学理论很早已经形成，直到 20 世纪 90 年代计算机应用和发展，才使得其得到了广泛的应用[1]。离散系统的研究存在众多科学领域，比如：信号处理与通讯、图像处理、信号检测、地质勘探、道路检测等[2-3]，前期通过对离散信号特性、离散系统的特性进行数学演算分析，可以判断系统是否是物理可实现的系统，并能进一步优化系统特性[4]。本文摒弃了常规使用数学数值计算或者罗斯准则求解
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2024-08-21 11:48:31
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最近看了很多与混沌相关的知识,并写了若干小软件.混沌现象是个有意思的东西,同时混沌也能够生成许多有意思的图形.混沌学的现代研究使人们渐渐明白，十分简单的数学方程完全可以模拟系统如瀑布一样剧烈的行为。输入端微小的差别能够迅速放大到输出端，变成压倒一切的差别,这种现象被称为“对初始条件的敏感性”。 混沌现象其基本含义可以
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2023-08-26 10:07:26
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Numpy的强大之处，在于它多样的模块，不同的模块自然对应着不同的解决问题的方式。Numpy中的模块有很多，这一次，主要涉及的是linalg模块（线性代数）、fft模块（快速傅里叶变换）、随机数、连续分布和离散分布（概率论）。 Example1 计算逆矩阵 # -*-coding:utf-8-*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as
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2024-03-02 09:58:25
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#基础索引"""
一维数组的索引
1.可正可负 左开右闭 一正一负
2.和String的索引有点像
"""
np01 = np.arange(10)#[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print(np01[4])#索引是4的数据
print(np01[0:4])
print(np01[-7:-1])
print(np01[7:-1])
print(np01[0:4:2])import
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2024-03-18 20:37:22
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# Python离散点的实现指南
在许多数据科学和工程领域，我们常常需要处理离散点数据（即离散的数据集）。在Python中，有多种方式来生成和处理这些数据点。在本篇文章中，我将指导你如何实现离散点，从理解开始，到实现数据的生成和可视化。
## 流程概述
以下是生成离散点的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
简介最近，项目中有一需求，需要用一条闭合曲线将
离散坐标点勾勒出来 根据Darel Rex Finley的程序，其实现了最小凸多边形边界查找（关于凸多边形及凹多边形的定义见 凸多边形 及 凹多边形）以下介绍java版的实现过程
离散点首先建立
离散点类/**
* <p>
* <b>
离散点</b>
* <p>
* <pre>
*
离散
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2023-12-11 16:46:30
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# Python绘制离散点图
## 介绍
离散点图是一种用于可视化两个变量之间关系的图表类型。它适用于分析数据的分布情况、检测异常值或者寻找数据之间的相关性。在Python中，我们可以使用`matplotlib`库来绘制离散点图，并通过设置不同的参数来定制图表的样式。
本文将介绍如何使用Python的`matplotlib`库来绘制离散点图，以及一些常见的定制化方法。
## 准备工作
在
原创
2023-11-04 10:22:46
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Python离散点插值到离散点包的问题是数据科学和计算机视觉领域的一个常见需求。在这篇博文中，我将详细记录解决该问题的过程，包括从环境预检到服务验证和迁移指南的各个环节。
## 环境预检
为了确保我所需的环境满足要求，我首先检查了硬件和软件配置。
```mermaid
mindmap
root((环境预检))
Sub1((硬件需求))
Sub1.1("CPU: 至少
来看源码：Row := [0, 100, 200, 100, 0]
Col := [100, 0, 100, 200, 100]
Row := [61.098, 62.402, 61.525]//y
Col := [154.747, 138.099, 130.394]//x
*具体多少个点，圆弧旋转16-20个点完全够了。
Row := [24.052,26.729,28.815,30.285
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2024-04-06 21:08:45
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随机抽样离散型随机变量二项分布/0-1分布概念PYTHON CODE:应用补充泊松分布/Poisson分布超几何分布连续型随机变量均匀分布正态分布指数分布其他随机函数 np.random.seed()随机数种子，功能：每次生成的随机数因时间差异而不同。 为什么需要seed：在数据预处理中，如果有随机操作，最好制定一个随机数种子，避免随机数据对结果造成影响。 随机变量分为离散型随机变量与 非离
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2024-05-30 10:03:05
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一、前言：什么是离散化在通俗意义上：是在不改变数据相对大小的前提下，将数据进行相应缩小二、目的：小编先以简单、常见的例子来解释一下?例：[520，13，14]-- 离散化后的映射结果为 [3,1,2]在机器学习中：针对每一个数字离散化是不常见的。因此我们希望，在面对庞大的数组中 --
能够针对相应特征（或属性）范围内进行离散化，实现每个值的特征简单化。例：在班级内调查每一个同学的成绩是否及格时：
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2024-01-23 21:56:19
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內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法。根据若干离散的数据数据，得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合。这个过程叫做拟合。內插是曲线必须通过已知点的拟合。 1.线性插值 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1)，要得到 [x0,&nbs
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2023-11-14 09:27:50
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