前段时间看了一期《最强大脑》，里面各种繁花曲线组合成了非常美丽的图形，一时心血来潮，想尝试自己用代码绘制繁花曲线，想怎么组合就怎么组合。真实的繁花曲线使用一种称为繁花曲线规的小玩意绘制，繁花曲线规由相互契合大小两个圆组成，用笔插在小圆上的一个孔中，紧贴大圆的内壁滚动，就可以绘制出漂亮的图案。这个过程可以做一个抽象：有两个半径不相等的圆，大圆位置固定，小圆在大圆内部，小圆紧贴着大圆内壁滚动，求小圆上
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2023-11-14 11:15:37
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原标题：做个绘图仪，画出美丽的繁花曲线 | 上周实验回顾在刚刚过去的周末，北京、上海、广州、深圳、杭州、南京的孩子们又在科学队长实验室玩嗨啦！一起来回顾一下吧~开眼时间认识繁花曲线纸币上的背景部分，有着一个个看起来很复杂但又有规律的图案，它们让纸币更美观精致，更有层次感。这些图案被称为“繁花曲线”，爸爸妈妈小时候，市面上有种“繁花曲线规”，可以用它们画出这种美丽的图案。繁花曲线规是由杨秉烈发明的，
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2024-01-07 21:04:04
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一、曲线的参数方程1.1 参数方程的概念一般地，在平面直角坐标系中，如果曲线上任意一点的坐标都是某个变数的函数并且对于每个的允许值，由方程组（1）所确定的点都在这条曲线上，那么方程组（1）就称为这条曲线的参数方程，联系变数的变数叫做参变数，简称参数。相对参数方程而言，直接给出点的坐标间关系的方程叫做普通方程。这里的参数可以是一个有物理意义或几何意义的变数，也可以是没有明显实际意义的变数。一个曲线多
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2024-01-06 09:19:07
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在使用Python进行数据可视化时，我们发现“python繁花曲线”代码的实现过程中存在一些技术痛点。许多用户希望能够快速实现繁花曲线的绘制，但却面临着效率低下、运行不稳定等问题。【引用块】“我希望能够简便直观地展示数据的分布情况，尤其是像繁花曲线这样的美观图形，为什么我的代码总是出错？”
### 演进历程
随着项目的发展，我们在繁花曲线的实现过程中遇到了不同的技术挑战。在这个阶段，我们进行了
前几天逛朋友圈的时候，无意间刷到同学这样一条内容：朋友圈截图不知道大家有没有眼熟的感觉，反正是勾起了我不少回忆。这种叫做“万花尺”的小玩意儿小时候应该不少人都玩过。一个大圆套一个小圆，圆与圆之间通过齿轮啮合在一起。只需选中一个点，拿一支笔随着圆移动，就可以画出各种复杂的曲线，不同的曲线又可以进一步呈现出奇妙的图形。并且换用不同颜色的笔芯还可以使得图形更加丰富多彩（如上图所示）。这种图形还有一个更加
原创
2021-04-08 10:03:35
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如题
原创
2022-03-17 09:26:47
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# 画曲线 Python：从环境准备到实战应用
在数据可视化领域，使用 Python 来绘制曲线图是一个非常常见的需求。无论是学术研究还是商业数据分析，快速而美观地展示数据都是至关重要的。在这篇博文中，我们将从环境准备开始，一步步示范如何在 Python 中实现曲线绘制，包括各个环节的细节配置和实际应用。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境中已经安装了必要的依赖库。我们将使用 `m
使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线，这里简单实现以下。主要是利用混淆矩阵中的知识作为绘制的数据： tpr(Ture Positive Rate)：真阳率
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2023-06-20 14:21:14
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在工作和项目中，经常会遇到一个功能电路模块对信号进行调理，或滤波，或放大，或衰减，或阻抗变换。这些功能电路模块可能是无源阻容的，也可能是有源的运放电路，也可能是更复杂的系统。但是它们对信号进行调理的最重要的特性就是频率响应特性曲线。大部分时候，我们需要了解它的频率响应曲线来进行系统设计和验证。LOTO示波器的上位机软件具备了扫频和频响特性曲线测绘功能。如果购买了示波器+信号源模块这种组合的型号，比
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2024-05-27 17:49:44
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本文首先从整体上介绍ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure，然后介绍上述这些评价指标的有趣特性，最后给出ROC曲线的一个Python实现示例。一、ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure二分类问题的预测结果可能正确，也可能不正确。结果正确存在两种可能：原本对的预测为对，原本错的预测为错；结果错误也存在两种可能：原本对的预测为错，
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2023-08-11 10:11:51
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matplotlib是著名的Python绘图库，它提供了一整套绘图API，十分适合交互式绘图。，解决数据分析和可视化问题，其实也是Python的拿手好戏。另外，在数据处理过程中会用到numpy。
例如，画出指定区间的一个多项式函数：
Python 代码如下：
import numpy
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2023-10-27 23:53:22
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之前一直使用matlab来画曲线，确实非常方便，但matlab作为商业软件，价格很贵，动辄好几个GB，安装很慢，并且还涉及license问题。相对来说，python完全免费，只需要安装一个解释器，并且有很多科学计算库可以调用，所以后来就一直使用python来画曲线，记录下最近画的几条曲线。环境：mac、pycharm、anaconda1.sigmoid曲线sigmoid曲线公式如下，可将值域限定在
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2023-05-31 19:02:51
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需求：根据N个点p1(x1,y1),p2(x2,y2),…,pn(xN,yN)绘制一条光滑曲线？贝塞尔曲线是由法国工程师皮埃尔·贝塞尔（Pierre Bézier）于1962所广泛发表，他运用贝塞尔曲线来为汽车的主体进行设计。 一、贝塞尔曲线的公式 线性贝塞尔曲线： 二次贝塞尔曲线： 三次贝塞尔曲线： 解决方案：使用贝塞尔三次曲线函数每四个点绘制一条光滑曲线，然后把他们接起来，那么现在
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2023-11-22 22:09:07
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AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积，如下图： 要理解这张图的含义，得先理解下面这个表： 表中列代表预测分类，行代表实际分类： 实际1，预测1：真正类（tp） 实际1，预测0：假负类（fn） 实际0，预测1：假正类（fp） 实际0，预测0：真负类（tn） 真实负样本总数=n=fp+tn 真实正样本总数=p=tp+fn
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2023-08-30 09:22:42
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Python是一种功能强大的编程语言，广泛用于数据处理、科学计算和可视化。在Python中，使用Qt库可以创建丰富的图形界面，而结合Matplotlib库可以实现绘制各种图形，包括曲线图、饼状图等。
在本文中，我们将介绍如何使用Python和Qt库绘制曲线图，以及如何使用Matplotlib库创建饼状图。首先，我们需要安装PyQt5和Matplotlib库：
```python
pip ins
原创
2024-06-03 06:39:44
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文章目录Roc曲线和PR曲线的理解及简单的代码实现1.引言2.几个度量的介绍与理解3.PR曲线的理解4.Roc曲线的理解5.简要代码绘制两种曲线 Roc曲线和PR曲线的理解及简单的代码实现1.引言Roc曲线和PR曲线常被用来在二分类问题中评估一个分类器的性能，所以在机器学习中搞清楚两种曲线的原理及其区别与实现是非常基础也是非常重要的。2.几个度量的介绍与理解首先我们必须要了解混淆矩阵：表示模型将
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2024-09-26 08:47:29
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# 用Python和Matplotlib绘制曲线的指南
在数据可视化中，绘制曲线是一项基本且重要的技能。在这篇文章里，我将带领你一步步学会如何在Python中使用Matplotlib绘制曲线图。下面的内容将涵盖流程、必要的代码步骤，以及每条代码的详细注释。
## 流程概述
我们需要按照以下步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述
# Python实时曲线绘制教程
## 引言
在开发过程中，经常需要实时监测数据并以曲线的形式展示出来。Python提供了很多库来实现实时曲线的绘制，其中比较常用的是matplotlib库。本文将介绍如何使用Python绘制实时曲线，帮助你完成这个任务。
## 总体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据源] --
原创
2023-10-27 14:13:23
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## 如何使用Python画回归曲线
作为经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python画回归曲线。在开始之前，让我们先了解一下整个过程的流程。下面是一个展示步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 绘制回归曲线 |
接下来，我将详细解释每个步骤，并提供相应的
原创
2023-10-11 11:19:06
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# Python 画 AUC 曲线：从理解到实现
## 什么是 AUC？
AUC（Area Under the Curve）是评估分类模型性能的重要指标。它是 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线下的面积，表征了模型在各种切分阈值下的分类效果。AUC 值介于 0 和 1 之间，值越大表示模型的分类能力越强。
- AUC = 0.5：模型无判别能力；
原创
2024-10-28 05:09:59
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