第7章 二维几何变换应用于对象几何描述并改变它的位置、方向或大小的操作称为几何变换（geometric transformation）。几何变换有时也称为建模变换（modeling transformation），但有些图形系统将两者区分开来。建模变换一般用于构造场景或给出由多个部分组合而成的复杂对象的层次式描述等。基本的二维几何变换平移、旋转和缩放是所有图形软件包中都包含的几何变换函数。可能包括
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2024-02-02 08:09:46
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最近需要可视化统计一个二维变量的数量分布图，网上搜了一下大概有一下两种方法：1. 核密度估计图，通过核函数来进行密度估计2. 六边形分箱图（Hexagonal Binning），直接计算不同bin中的点的数量首先来说一下核密度估计图具体什么是核密度估计建议大家去B站搜索一下，讲的很清楚，大概就是需要一个核函数，对每一个样本点进行叠加，最后再归一化的一个过程，这个过程和带宽有很大的关系。我主要用Py
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2023-11-27 01:52:26
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作者：宁海涛前面介绍了基础直方图的绘制教程，接下来，同样分享一篇关于数据分布的基础图表绘制-核密度估计图。具体含义我们这里就不作多解释，大家可以自行百度啊，这里我们主要讲解R-python绘制该图的方法。本期知识点主要如下：R-ggplot2.geom_density()绘制方法Python-seaborn.kdeplot()绘制方法各自方法的图片元素添加R-ggplot2.geom_
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2023-09-17 20:17:08
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# Python 二维核密度估计
## 1. 什么是核密度估计？
核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）是一种非参数方法，用于估计未知概率密度函数。它通过在数据点上放置“核”函数（例如高斯核），然后对所有核进行求和，从而生成一个平滑的曲线。这种方法广泛应用于数据分析中，特别是生成数据分布的可视化。
## 2. 二维核密度估计
相比于一维核密度估计，二维核密
原创
2024-10-09 04:16:33
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详细介绍鸢尾花iris数据集；
matplotlib.pyplot.scatter绘制散点图
matplotlib.axes.Axes.scatter绘制散点图
本文速览
目录1、鸢尾花(iris)数据集
数据集导入、查看特征
DESCR
data
feature_names
target
target_names
将鸢尾花数据集转为DataFrame数据集
2、matplotlib.pyplot
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2024-08-17 09:15:27
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画出函数的图像分析代码参数估计分析代码直方图和密度估计分析代码 画出函数的图像分析这道题是对matplotlib中的一些简单方法的应用，我尝试了：
* 修改函数曲线的颜色，线型，线宽
* 调整坐标轴的限制
* 设置坐标轴、图例信息
* 获得函数的在某点的极值(使用argmax)并标注出来
* 设置垂直标线，以及在图上加入一个特殊标注
Python在画图上功能也比较强大，个人感觉用Python画图
Python二维密度实现流程
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在实现Python二维密度的过程中，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 生成二维数据 |
| 3 | 计算二维密度 |
| 4 | 可视化二维密度 |
下面我们来逐步介绍每个步骤需要做什么，以及相应的代码：
### 步骤一：导入所需的库
在Python中
原创
2024-01-19 04:57:40
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1. 可以写成一个矩阵的形式，也可以写成向量的形式： b 为选转角度加pi/2 x1 = x cos(b) - ysin(b) ; y1 = x sin(b) + y cos(b).
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2016-06-20 19:19:00
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二维坐标轴中绘三维图形代码部分CRect rect;
GetClientRect(rect);
pDC->SetMapMode(MM_ANISOTROPIC);
pDC->SetWindowExt(rect.Width(), rect.Height());
pDC->SetViewportExt(rect.Width(), -rect.Height());
pD
# Python二维密度分布实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python实现二维密度分布。这是一个非常有用的技术，可以帮助我们在二维数据集中找到密度最高的区域。在本篇文章中，我将按照以下步骤来指导你完成这个任务。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整体的实现流程。下表列出了我们将要完成的每个步骤以及需要使用的代码。
| 步骤 | 代码 |
| --- | ---
原创
2024-02-05 10:55:19
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# Python 中的二维密度图：基础知识与示例
在数据分析和可视化的领域，二维密度图是一种非常有用的工具。它可以帮助我们理解数据点在二维空间中的分布情况，从而发现潜在的模式和关系。本文将深入探讨二维密度图的概念及其在 Python 中的实现方法，并提供代码示例来演示如何创建这些图。
## 什么是二维密度图？
二维密度图通过将数据点在二维平面位置的密度可视化来显示数据的分布。在进行数据分析时
原创
2024-09-13 06:50:17
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1. 旋转原理1）坐标平移 图像旋转一般都是围绕图像的中心进行旋转，但是图像是一个矩阵，它的原点是在左上角，所以我们得先将坐标平移到中心。如图所示。 原中心点为O1，需要平移到O2，平移后的O1坐标相对于O2应为(x1- W/2, -y1+H/2) 坐标平移计算方式： 设原图中的像素点为[X0，Y0，1] ，图像的宽为W，高为H，则变换后的坐标为[X1，Y1，1]，计算公式为：2）旋转角度计算 上
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2023-11-11 21:20:48
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目录高斯过程概述高斯过程举例高斯过程的要素与描述径向基函数演示高斯过程回归高斯过程回归的演示补充内容：关于置信区间 高斯过程概述高斯过程从字面上看，分为两部分：高斯：高斯分布；过程：随机过程；当随机变量是一维随机变量的时候，则对应一维高斯分布，概率密度函数，当随机变量上升至维后，对应高维高斯分布，概率密度函数。现在，高斯过程更进一步，是一个定义在连续域上的无限多高斯随机变量组成的随机过程。比如一
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2024-01-10 17:45:20
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我们在使用高斯卷积核进行高斯模糊效果时，常常会使用两个一维高斯卷积核来替代二维的高斯卷积核以进行效能优化，而本文将解释为什么要这样做。首先是卷积 卷积的可视化描述，图源：http://pointborn.com/article/2021/7/2/1538.html 对卷积的直观理解：一次卷积操作就是将原图一个区域内的每个像素值，按照卷积核规定的权值加权后映射到结果图的一个像素上
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2023-12-15 11:52:13
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对于初学者，从David G.Lowe的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。1、SIFT综述尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体
实例：二维矢量模拟玩家移动在游戏中，一般使用二维矢量保存玩家的位置，使用矢量计算可以计算出玩家移动的位置，下面的 demo 中，首先实现二维矢量对象，接着构造玩家对象，最后使用矢量对象和玩家对象共同模拟玩家移动的过程1）实现二维矢量结构矢量是数据中的概念，二维矢量拥有两个方向的信息，同时可以进行加、减、乘（缩放）、距离、单位化等计算在计算机中，使用拥有 x 和 y 两个分量的 Vecor2 结构体
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2023-09-26 17:10:59
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# Python中的二维概率密度
概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）是统计学中常用的概念，它描述了一个随机变量在某个取值处的概率密度。二维概率密度则是描述两个随机变量之间的关系。在Python中，我们可以使用各种工具和库来计算和可视化二维概率密度。
## 什么是二维概率密度？
在统计学中，二维概率密度描述了两个随机变量之间的关系。它可以帮助我
原创
2024-01-31 07:42:18
268阅读
# Python 二维密度估计
## 1. 引言
在数据科学和统计学中，二维密度估计是一种强有力的工具，主要用于估计一个点集的概率分布。在实际应用中，二维密度估计能够帮助我们更好地理解数据的分布特征，比如在特征选择、聚类和异常检测等任务中。
在这篇文章中，我们将介绍二维密度估计的基本概念、常用的方法以及如何使用 Python 实现这一过程。我们还会通过一个示例来演示如何可视化二维密度。这将对
基本二维变换 基本二维变换有比例变换（Scaling）、旋转变换（Rotating）、错切变换（Shearing）和平移变换（Translating）。 1）比例变换 比例变换就是将平面上任意一点的横坐标放大或缩小S11倍，纵坐标放大或缩小S22倍，即 其中S称为比例变换矩阵。图2．24是比例变换
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2024-01-25 17:46:06
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# Python 二维分布密度散点图实现指南
如果你是一名刚入行的小白，看到“二维分布密度散点图”这个概念可能会感到困惑。没关系，本文将一步步教你如何使用 Python 实现这一图表。特别是我们将使用 `matplotlib` 和 `seaborn` 这两个库来绘制，下面是整个过程的简要流程。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-09-16 04:30:55
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