# 意义 在机器学习任务中选择计算模型或者学习数学时，可视化有助于研究函数值的变化趋势（观察收敛、分布、几何形状等），带来直观的感受。 # 源码 ``` python # 绘制二元函数 # 参考文献 # + python画二元函数的图像（3D） ...05649相关推荐2019-12-11 21:25 −来自:https://www.jb51.net/article/139349.htm 3D图形
转载
2024-06-11 15:41:58
137阅读
# 如何在 Python 中实现 Sphere 函数
## 引言
Sphere 函数是一个经典的测试多维优化算法的函数。它的数学定义非常简单，但为了直观理解，首先需要认识到其在数据科学、机器学习及优化算法中的实用性。本文将为你详细介绍如何使用 Python 实现 Sphere 函数。以下是我们要进行的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定 Sp
在Python中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。我们以自定义一个求绝对值的my_abs函数为例：def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x请自行测试并调用my_abs看看返回结果是
# 如何在Python中实现Sphere函数
在计算数学和科学计算中，Sphere函数是一个常见的测试函数，用于评估优化算法的性能。Sphere函数的定义如下：
```
f(x) = x1^2 + x2^2 + ... + xn^2
```
在这个公式中，\(x1, x2, ..., xn\) 是输入的变量。Sphere函数常被用作基准测试，尤其是在优化问题中。接下来，我将为你提供一个详细的
可视化是直观查看数据分布的有效方式，当然python也不会缺席。之前的几篇推送我们聊过目前主要的python绘图包及数据分析方法。适用于任何学科| 10个好用的 Python数据可视化库好看又好用的python可视化包4种绘制带误差线的柱形图今天的推送就探索一下基础函数的绘制方式，例如下图：Matplotlib Matplotlib 是第一个Python数据可视化库，是python社区中
# 用 Python 绘制 Tanh 函数曲线
## 1. 引言
在数学和计算机科学中，Tanh（双曲正切）函数是一个非常重要的激活函数，特别是在神经网络中，它可以帮助网络获得非线性特征。Tanh 函数的定义为：
\[ \text{tanh}(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} \]
其值域在 -1 到 1 之间，图形呈现出 S 型曲线。本文将讨论
原创
2024-08-01 10:47:05
269阅读
Python3 面向对象封装、继承、多态。基础类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。方法：类中定义的函数。类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。数据成员：类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子
背景最近学高数，了解了许多函数，但是有些比较抽象。所有借助python进行可视化。y=sin(1/x)from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math
x=list(np.arange(-40,40,0.1))#此处可调整自变量取值范围，以便选择合适的观察尺度
y=[]
for i in range(len(x)
转载
2023-08-20 18:32:58
886阅读
当我们需要对数据进行可视化时，我们遇到的可能最简单的是单个函数的可视化y = f(x)y = f(x)。 在这里，我们将首先看一下这种类型的简单绘图。第一步先导入包
转载
2023-08-02 11:50:06
526阅读
在神经网络最后的输出层，通常会使用激活函数将最后一层神经元得到的数据再进行计算，最终得到一个输出的结果，这里称该函数为激活函数，比对输出表达式为，当最后一层输出元得到的数据大于0，则输出1，小于0则输出0，这种称为阶跃函数，常见的激活函数有阶跃函数，sigmoid，ReLU，tanh函数阶跃函数阶跃函数的意义为，当输入数据大于某个值时输出值A，小于等于某个值时为B，表现为在某个值时输出突
转载
2023-11-07 03:34:56
266阅读
1-1 python注释#这是一个注释 print(“Hello world”)
#Hello world 1-2 python运算符 转义字符 1-3 Python 变量类型创建变量就意味着会在内存中开辟空间，同时变量必须赋值才会被创建。1-4 Python 中的变量赋值单变量赋值： 1 counter = 100#赋值整型变量
2 miles = 10
转载
2024-06-17 10:23:10
25阅读
一、绘制球面、1、sphere 函数、2、代码示例、二、设置光源、1、light 函数、2、代码示例、2、代码示例 2、三、相机视线、1、view 函数、2、代码示例、3、代码示例 2、四、综合代码示例、
原创
2022-03-08 11:30:56
2903阅读
点赞
# Python中的sphere函数表达式
在计算数学和计算机科学中，一个非常常见的函数是sphere函数。一个sphere函数通常用于描述球体的形状，其定义如下：
```
f(x, y, z) = (x-a)^2 + (y-b)^2 + (z-c)^2 - r^2
```
其中，(a, b, c)表示球心的坐标，r表示球的半径。根据这个函数，我们可以计算任意点(x, y, z)到球体表面的
原创
2023-09-11 07:42:02
934阅读
《从零开始PYTHON3》第十二讲上一节课我们主要讲解了数值计算和符号计算。数值计算的结果，很常用的目的之一就是用于绘制图像，从图像中寻找公式的更多内在规律。Python科学绘图科学绘图是计算机图形学的一个重要分支。同其它绘图方式相比，更简单易用，能让使用者把工作的主要精力集注在公式和算法上而不是绘图本身。此外科学绘图的工具包普遍精度更高，数据、图的对应关系准确，从而保证基于图的研究工作顺利进行。
文章目录1 Regression1.1 均方误差（MSE）/L2损失1.2 均方根误差（root mean suqare error,RMSE）1.3 平均绝对误差MAE/L1损失1.4 平均偏差误差（Mean Bias Error）1.5 平均绝对百分比误差（Mean Absolute Pencent Error，MAPE）1.6 Huber损失函数2 Classification2.1 0-
转载
2023-11-09 17:18:03
163阅读
一、学习背景最近在学习python制图，准备做个模板好出图 目录一、学习背景二、参考三、代码学习1.散点图2.柱状图3.等高线3.显示图片4.等高线 二、参考这个学习系列都参考了B站UP主的视频《【莫烦Python】Matplotlib Python 画图教程》，我是将他的代码重新输入下来后加入了自己的注释和理解，感恩莫烦大大三、代码学习1.散点图重要的语句：plt.scatter(X,Y,s=7
转载
2023-06-06 20:37:08
320阅读
python的pygal模块绘制反正切函数图像方法python是一个很有趣的语言，可以在命令行窗口运行。python中有很多功能强大的模块，这篇经验告诉你，如何使用python的pygal模块绘制反正切函数图像。1.简介pygal是一个SVG图表库。SVG是一种矢量图格式。全称Scalable Vector Graphics -- 可缩放矢量图形。用浏览器打开svg，可以方便的与之交互。2.pyg
转载
2023-08-21 18:14:51
286阅读
文章目录二维绘图imagesc三维绘图 当开发学习算法时，往往几个简单的图，可以让你更好地理解算法的内容，并且可以完整地检查下算法是否正常运行，是否达到了算法的目的。二维绘图我们先来快速生成一些数据用来绘图。>> t = [0:0.01:0.98];
>> y1 = sin(2*pi*4*t);如果我们想要绘制正弦函数，只需输入plot(t, y1)，如图横轴是
转载
2023-11-03 12:24:55
398阅读
损失函数什么是损失函数？损失函数的分类回归损失L1 LossL2 LossSmooth L1 LossIoU LossIoU Loss vs Lx LossGIoU LossDIoU LossCIoU Loss分类损失EntropyCross EntropyK-L DivergenceDice LossDice 系数的计算Dice Loss vs CEFocal LossReference 什么
转载
2023-10-06 18:40:04
298阅读
对于虚拟机的操作获得虚拟机对象 当你正常连接了服务器后，你就可以使用以下两种方式来得到虚拟机对象。get_vm_by_pathget_vm_by_name 虚拟机路径可以从虚拟机右键信息中的”Edit settings…”的Options标签页中的”Virtual Machine Configuration File”得到。
！注意
建议使用虚拟机路径来的到虚拟机对象，对于一
转载
2023-11-14 10:46:32
192阅读
