展示如何使用hyperspectral Viewer应用程序来探索高光谱数据。使用该应用程序的功能，您可以以灰度图像的形式查看高光谱数据集的各个波段。您还可以将数据集的颜色复合表示形式查看为RGB、彩色红外(CIR)和伪彩色图像。除了探索数据空间维的这些可视化表示外，还可以沿着单个点或数据的一小部分区域创建光谱曲线，可以识别高光谱中的元素。第一
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2023-10-17 12:39:42
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用Python画损失函数图怎么画
在机器学习和深度学习的开发过程中，损失函数的可视化是非常重要的，因为它能够帮助我们理解模型的训练过程和调优效果。假设我正在开发一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类模型。在训练的过程中，我希望能够及时监控损失函数的变化情况，以便做出相应的调整。这就出现了“如何用Python画损失函数图”这个问题。
引用块:
> "可视化损失函数的变化趋势，可以帮助我们更好
系统流程图数据流图通常在数据流图中忽略出错处理，也不包括打开文件关闭文件之类的内务操作例子假设一家工厂的采购部每天需要一张定货报表，报表按零件编号排序，表中列出所有需要再次定货的零件。对于每个需要再次定货的零件应该列出下述数据：零件编号，零件名称，定货数量，目前价格，主要供应者，次要供应者。零件入库或出库称为事务，通过放在仓库中的CRT终端把事务报告给定货系统。当某种零件的库存数量少于库存量临界
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2024-07-10 17:44:42
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# MATLAB图用Python绘制：解决实际问题
在数据科学和工程领域，数据可视化是一个至关重要的环节。尽管MATLAB在绘图方面非常强大，但许多工程师和科学家已经开始转向Python，因为Python拥有丰富的库以及良好的社区支持。本文将通过一个实际例子展示如何使用Python绘制饼状图和状态图，以解决数据可视化需求。
## 实际问题示例
假设我们是一家销售公司的数据分析师，我们需要根据
原创
2024-10-05 04:55:12
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# 使用Python绘制象限图：分析旅行数据
在数据分析中，象限图是一种非常有效的可视化工具，可以帮助我们理解不同变量之间的关系。在这篇文章中，我们将通过一个实际的旅行数据示例，展示如何使用Python绘制象限图，并结合旅行的关键指标进行分析。
## 实际问题
假设我们计划了一次旅行，并收集了一些关于各个景点的数据。这些数据包括每个景点的评分（Customer Rating）和人流量（Vis
原创
2024-09-16 05:11:01
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下图是日常生活中经常会用到的图表——甘特图。 但是，如果你希望图表既能反映数据的多少，又能直观的反映出数据的增减变化。那么，你就需要在此基础上，通过巧妙的设置，使图表中数据点的排列形状看似瀑布。这种排列似瀑布的甘特图，人们形象的称之为“瀑布图”。通常，瀑布图被常用于元数据有分类的情况下，来反应各部分之间的差异。那么，这样的一个瀑布图该如何制作呢？本期，阿达要给大家分享的Tableau技巧是：如何
介绍： 百度一下，官网 http://www.ncl.ucar.edu/index.shtml 准备工作:查看系统位数
uname -m
查看操作系统
cat /etc/issue
gcc --version下载页： https://www.earthsystemgrid.org/dataset/ncl.630.0/file.html下载对应版本安装： 参考此篇 补充说明： 获取：cd /
在做一些数据可视化时，两个类别数据可以做成对比图，这里使用的小技巧是生成一个固定数据用来放置标签，再将其中一个数据转换成负值，可使图形分成两部分。import matplotlib.pyplot as plt
x = [2017, 2018, 2019, 2020, 2021]
y = [19, 28
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2023-08-08 21:02:38
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# 用Python画科研结果图
在科研工作中，经常需要将实验结果以图表的形式展示出来，以便更直观地展示数据之间的关系和趋势。Python作为一种功能强大的编程语言，拥有丰富的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，可以方便地绘制各种科研结果图表。
在本文中，我们将通过一个具体的问题来展示如何使用Python绘制科研结果图。假设我们有一组实验数据，包括不同温度下某种化合物的溶解度。
原创
2024-04-25 04:47:06
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# 使用Python绘制连续热图的项目方案
## 项目背景
热图是一种有效的数据可视化方式，通过颜色的深浅来表现数据的大小和变化。连续热图通常用于表示时间序列数据、空间数据等趋势或分布。Python作为一种强大的数据科学工具，提供了多种绘图库，如Matplotlib和Seaborn，可以用于生成高质量的热图。
## 项目目标
本项目旨在使用Python绘制连续热图，以便更好地分析和可视化数
原创
2024-08-30 05:13:32
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对于用例图来说我们需要了解的是什么叫用例图，构成用例图的要素，用例图有哪些重要的元素，各个用例之间的关系。当然最重要的是如何根据需求创建用例图。具体的创建通过一个简单的学生管理的例子说明创建的过程和例子。 我的所有例子都是是使用Rose这个软件来画的，现在虽然有新的UML模型画图软件，但是我比较喜欢用这个Rose，如果你还没有装这个软件需要先装一个，或者使用你比较喜欢的UML画图软件。下面我们直
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2024-08-30 12:57:23
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散点图经常要绘制成4个象限的样子，以对各数据点所处的位置分别进行评判，这里总结用Excel绘制这样的散点图的4种办法。 样例数据如下： 方法一：设置坐标轴格式，将横、纵坐标交叉于指定的刻度 首先用系统的模板绘制出散点图，并用xy chart labels工具给各点贴上标签，得到下图： 然后以各公司的平均水平作为分界点，在设置坐标轴格式-坐标轴选项-坐标轴交叉里分别设置坐标轴值为分界点的横纵坐标 将
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2023-09-22 21:19:18
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软工实践总结一、个人成长。1、学习和使用的新软件1）、墨刀
这款在线的手机原型设计工具，是同学推荐的，它最大的特色是能够设计出真实性很强的原型来，还可以把设计好的原型下载到手机里运行，我们后来的开发工作，大部分是以我们原型为主的，它使得我们的开发变得很有条理，每个人对项目的总体有个比较明确的认识，这为我们项目的成功奠定了扎实的基础。
当然，最大的遗憾，是我们竟然错过了用原型与用户进行沟通的机会。。
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2024-08-31 20:16:57
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# 使用Python绘制边缘曲率的曲率图
在图像处理中，边缘曲率是一个重要的概念，它可以帮助我们找到图像边缘的弯曲程度。本文将介绍如何使用Python绘制边缘曲率的曲率图。
## 问题描述
我们需要解决的问题是如何根据给定的图像数据计算其边缘曲率，并将曲率信息可视化在图像上。
## 解决方案
### 计算边缘曲率
首先，我们需要使用一些图像处理技术来计算图像的边缘。这里我们可以使用Op
原创
2024-06-12 05:33:20
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为了实现“arcgis怎么用python平移点”的需求，我对整个过程进行了详细整理，以下是我的记录。
在地理信息系统（GIS）中，平移点的操作是非常基础而重要的功能。尤其是在使用ArcGIS进行空间数据分析时，能够通过Python脚本对点进行平移，可以有效地调整地理数据的坐标，满足实际的业务需求。
### 问题背景
在处理空间数据时，常常需要对某些点进行平移以适应新的地理编码或修正数据。比如
简介论文中需要绘制数据对于不同分布假定下的 QQ 图。这里小编主要是使用 qqplotr 包进行绘制，参考的博客：An Introduction to qqplotr。简单版本绘制正态分布的 QQ 图对于经典的正态分布的 QQ 图，大家可能并不陌生，并且在网上可以找到很多“搬运”的中文推文。但是解释的都不是很清楚。这里我以这篇博客中的某个例子为例，进行介绍：1. 加载包library(qqplot
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2023-12-21 09:37:31
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用例图 1.用例图（usecase diagram）是UML用于描述软件功能的图形。用例图包括用例、参与者及其关系，用例图也可以包括注释和约束。程序员要画时序图啥的用其他的比较麻烦，用plantuml比较方便。2.语法：活动标签以冒号开始，以分号结束 关键字以start和stop表
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2024-05-31 22:26:27
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ArcGIS中实现数据平移可采用如下办法（后续发现新方法，会继续更新）：
（1）
使用move工具
（2）
使用“project”工具实现平移
（3）
使用“spatial ETL”工具实现平移
方法一：Move适用小数据量的平移，如果数据量大的话，容易出现运行时间过长或者直接导致ArcMap崩溃。操作流程：打开编辑，选中需要移动
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2023-11-21 20:55:05
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## 用Python绘制太极图
太极图是中国传统文化中的重要符号之一，代表着阴阳平衡和和谐统一。在Python中，我们可以使用各种库来实现绘制太极图的功能，例如matplotlib库。
### 实际问题
假设我们需要在一个项目中展示不同类别的数据在太极图中的分布情况，并且需要绘制一个关系图来展示这些数据之间的关联性。我们可以使用Python编程来解决这个问题。
### 绘制饼状图
首先，
原创
2024-03-09 06:45:17
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山峦（山脊线）图，英文名叫Ridge plot ，看上去真得很像山的脊背⛰，还有一个好听的名字Joy Plots，因为Joy Division?乐队在一张专辑封面上采用了这种图形。她是一种沿 x 轴绘制多个山峦状的曲线图形（统计上叫做概率密度或核密度分布曲线），其峰的高度代表概率，峰越高，代表该数值发生的次数最多。这种图可以用来比较一个变量（或多个）在不同组中的分布情况，比
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2023-10-19 13:35:32
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