前言上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图，参考：https://www.jb51.net/article/198991.htm，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。一、matplotlib绘制散点图# coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2
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2023-09-11 21:24:11
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本期目标：1，打开软件后，可通过点击F11快捷键，调出学习中心（图1），打开绘图示例，找到适合的类型图后，双击即可打开该图形的简介，源数据及对应图形。本次数据采用的即origin软件自带的示例数据（图1第一个），输入方式如图2。 图1 origin软件的学习中心 图2 散点图数据 2，选中A列与B列，依次选中菜单栏——绘图——基础2D图——散点图（图3），得到基础散点图，图4。 图3 绘制散点图步
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2023-09-25 12:14:40
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import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as pltdf1=pd.read_excel('E:/CW/CS.xlsx',sheetname=0)
df2=pd.read_excel('E:/CW/CS.xlsx',sh
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2023-06-07 11:30:15
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之前实现过三维椭圆拟合，当时是利用已知点先进行椭球拟合，再进行平面拟合，通过解两个面的相交线得到空间椭圆函数。如果只知道空间坐标可以用上述的方法，但是通常我们获得空间点时会附带时间信息，因此我们可以认为三个分量都是时间的函数，来进行拟合。函数如下：由于是非线性方程组，下面我们只需要用高斯牛顿法或者LM法计算非线性最小二乘就可以了。代码如下：clear all;
close all;
clc;
w
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2023-06-27 21:15:30
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# Python拟合椭圆
## 引言
椭圆是数学中一个重要的几何图形，其形状及特性在许多领域中都有广泛的应用。在计算机视觉、图像处理、机器学习等领域中，我们经常需要对图像中的椭圆进行拟合。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了许多库和工具来实现椭圆的拟合。本文将介绍一种常用的方法，以及如何使用Python进行椭圆拟合。
## 椭圆拟合的方法
椭圆拟合是指通过给定的一组二维
原创
2024-01-24 06:00:54
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# Python椭圆拟合教程
## 1. 概述
在本教程中，我将向你介绍如何使用Python实现椭圆拟合。椭圆拟合是一种数学方法，可以将给定的一组点拟合成一个椭圆形状。这在计算机视觉、图像处理和模式识别等领域中非常有用。
## 2. 整体流程
下面是整个椭圆拟合的流程：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
section 流程
原创
2023-08-23 04:33:24
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检测这些圆，先找轮廓后通过轮廓点拟合椭圆import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
from Ransac_Process import RANSAC
def lj_img(img):
wlj, hlj = img.shape[1], img.shape[0]
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2023-09-18 00:10:02
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本文包含以下内容：机器学习简述线性回归一、机器学习1.定义：将普通计算机的算法，通过数据模型后输出结果，可以随着学习时长模型优化越来越好。2.机器学习的步骤：提出问题——理解数据——数据清洗——构建模型——评估预测，其中最重要的就是机器学习算法（即模型），最后需要对模型进行评估预测。3.理解数据特征及其标签：特征是数据的一些属性，标签是通过机器学习对数据的预测结果二、简述线性回归1.
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2023-09-03 19:31:31
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椭圆拟合实验目的和要求尝试使用 cv.fitEllipse()函数，对图像进行椭圆拟合实验内容和原理椭圆拟合该函数使用的是最小二乘法拟合，要求输入的点至少有 6 个。函数中对应的参数如下：对输入图像的预处理输入一张 RGB 图片，先转换为灰度图，本来打算先转换为二值图像再进行边缘检测的，但是发现二值化容易使阴影成为新的边缘，并丢失原有边缘信息，于是直接对灰度图进行了边缘检测。在边缘检测前还进行了降
多项式拟合实例导入必要的模块import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.
# Python拟合散点图
## 引言
散点图是一种常用的数据可视化方法，用于展示两个变量之间的关系。在某些情况下，我们可能希望通过拟合一条曲线或直线来揭示散点图中的模式或趋势。Python提供了多种方法来拟合散点图，本文将介绍两种常用的拟合方法：线性回归和多项式回归。
## 线性回归
线性回归是一种拟合散点图的常用方法，它通过拟合一条直线来描述两个变量之间的线性关系。在Python中，我
原创
2023-09-02 04:35:47
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# 使用 Python 拟合散点图的基础知识
在数据科学和统计分析中，散点图是一种重要的可视化工具，能够帮助我们观察数据点之间的关系。通过散点图，我们可以迅速识别出潜在的模式或趋势。而拟合散点图则是为了找出能够最准确描述这些数据的数学模型。接下来，我们将讨论如何使用 Python 进行散点图的拟合，并通过实战代码实例帮助你更好地理解这个过程。
## 什么是拟合？
拟合是统计学中的一个重要概念
原创
2024-10-24 03:32:43
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散点图拟合曲线是一种常见的数据分析和可视化方法，通过在散点图上拟合一条曲线，可以更好地理解数据之间的关系。在Python中，我们可以使用scipy库中的curve_fit函数来实现散点图拟合曲线的功能。
为了更好地理解散点图拟合曲线的过程，我们以一个具体的问题为例进行说明。假设我们有一组数据，分别表示X和Y轴的值，我们希望通过拟合曲线来找到X和Y之间的关系。
首先，我们需要导入所需的库和模块：
原创
2024-01-23 08:51:23
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拟合实验原始数据根据给出的 .mat 格式文件，通过 python 的 scipy.io 库进行读入，转变为字典格式之后进行数据提取，找到 PathChan 数据块，提取出 (x,y) 数据表，之后根据坐标做出原始数据的散点图如下：可以从上图中大致看到路径大致为一个四边形。线性拟合由于线性拟合使用的是直线，所以可以通过原始数据的散点图可以得到，需要四条直线进行拟合。进一步观察散点图，找到四个拐点。
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2023-07-28 19:15:22
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# Python 多个椭圆拟合的实现指南
在数据科学与图像处理领域，椭圆拟合是一个基本而重要的任务。本文将指导刚入行的小白如何使用Python实现多个椭圆的拟合，以下是整个过程的流程概述。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备: 收集和准备用于拟合的数据 |
| 2 | 数据可视化: 使用Matplotlib可视化待拟合的数
Python的椭圆拟合是图像处理领域中一个重要的问题，特别是在计算机视觉（CV）中用于形状识别和物体检测的场景。这项技术能够帮助我们提取图像中的椭圆形轮廓，进而进行更深层次的图像分析。在本文中，我将分享关于使用Python进行椭圆拟合的完整过程，内容涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等方面。
### 背景描述
回溯到2010年代初期，计算机视觉的快速发展促使了多种图像处理技术
# 使用 Python OpenCV 拟合椭圆的详细介绍
在计算机视觉和图像处理领域，椭圆的拟合常常用于分析图像中的图形特征，例如人脸检测、对象跟踪等。椭圆不仅优雅且具有实际应用价值，它们能够简化对对象的分析。本文将通过 Python 的 OpenCV 库，介绍如何拟合图像中的椭圆，并附有代码示例和详细说明。
## 椭圆基础知识
椭圆是平面上所有距离两个焦点的距离之和是一个常数的点的集合。椭
# Python坐标拟合椭圆
## 引言
椭圆是一种重要的几何形状，广泛应用于物理学、数学、工程等领域。在某些情况下，我们需要从一组离散的坐标点中拟合出最接近于椭圆形状的曲线，以便进行进一步的分析和应用。本文将介绍如何使用Python进行坐标拟合椭圆，并提供代码示例。
## 椭圆方程
椭圆的数学表达式可以用以下方程表示：
其中，(x, y)
原创
2023-12-28 10:06:18
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本篇介绍的椭圆检测方法来自以下论文，论文作者提供了测试代码。本文主要是对这个方法做出详解。 参考论文：A fast and effective ellipse detector for embedded vision applications
# 使用Python拟合散点图：实际问题解决与示例
拟合散点图是数据分析和建模中的常见需求，能够帮助我们理解不同变量之间的关系。本文将通过一个实际案例，展示如何使用Python拟合散点图，包括所需的库、方法和最终结果的可视化。
## 实际问题背景
假设我们在一家电商公司，想要分析消费者的订单金额与广告投入之间的关系。我们收集了一段时间内的广告费用（X）和对应的订单金额（Y）数据，目标是找到一
原创
2024-09-14 07:05:03
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