3 插值与曲线拟合 Interpolation and Curve Fitting 给定n+1个数据点(xi,yi), i = 0,1,2,…,n,评估y(x). 3.1 介绍(introduction) 离散数据集,或者形如下面的表格,常常在技术计算中用到,数据源可能来自于实验观察或者数值计算. 3.2 多项式插值(Polynomial Interpolation)插值和曲线拟合存在差别.对于插值,我们通过数据拟合一条曲线,在拟合过程中,我们潜在假设数据是精确的和独特的:对于曲线拟合,

1.手写bezier公式,生成bezier代码, 如果给的点数过多,则会生成一半bezier曲线,剩下的一半就需要进行拼接: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import bezier b_xs = [] b_ys = [] # xs表示原始数据 # n表示阶数 # k表示索引 def one_bezier_curve(a, b, t): return (1 - t) * a + t * b def n_bezier_curv

from scipy.signal import savgol_filter import matplotlib.pyplot as plt cc = savgol_filter(c, 99, 1) plt.plot(c)plt.plot(cc)plt.show() from matplotlib.collections import LineCollection import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt pi

由上一篇文章得到了Cardinal曲线的矩阵表达式,下面就这个矩阵表达式就可以来对曲线进行插值了. 这里选用了JS来实现,完全是因为之前交作业的时候还不知道怎么在Xcode里建完整的C++OpenGL的项目,所以就用js在浏览器这个最大的跨平台UI上写.. 先看之前得到的Cardinal插值的样条曲线的矩阵,对每一段曲线PkPk+1来说,都可以通过拟合一个被参数化为P(u)函数(0<= u <=1)的图形的形式: ,其中 同样,M*P得到的是系数矩阵[a b c d]的转置,s是引入的表示每个

首先,要对样条曲线进行插值的原因是:希望通过给定的关键帧点生成一条希望的直线或者曲线. 1.直线插值 生成一条直线,给定直线首尾的关键点P0,P1,就能确定这条直线的特性,比如y=kx+b中的斜率k和y轴偏移值b.通过线性(P0,P1线性相关)插值(线性的给中间插上一定数量的点使看起来连续)的方式就可以得到我们要的线段. 图1.1 2.曲线插值 但是对于曲线来说比较难确定,我们要对于给定的参数生成唯一的一条曲线并且可以进行方便的调整.这里要确定每一小段曲线,我们需要4个参数,首尾点的位置(参数化

这里介绍一下如题所述的四个概念以及相应的使用python绘制曲线: 参考博客:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 一般我们在评判一个分类模型的好坏时,一般使用MAP值来衡量,MAP越接近1,模型效果越好: 更详细的可参考:http://www.cnblogs.com/pinard/p/5993450.ht

Python 是一门更注重可读性和效率的语言,尤其是相较于 Java,PHP 以及 C++ 这样的语言,它的这两个优势让其在开发者中大受欢迎. 诚然,它有点老了,但仍是 80 后啊 —— 至少没有 Cobol 或者 Fortran 那么老.而且,如果还能派上用场的话,为啥要折腾着改变它呢 (尤其在这个还有那么多方法可以提升它性能的时候)? 实际上这要看你怎么看待它,生命线长本身就是件好事 —— 说明它稳定且可靠. 如果你是像其他许多人一样都是从 Java,C 或者 Perl 开始进入职业生涯的,

一.概念 并发连接数    客户端向服务器发起请求,并建立了TCP连接.每秒钟服务器链接的总TCP数量,就是并发连接数.请求数    请求数指的是客户端在建立完连接后,向http服务发出GET/POST/HEAD数据包.    拓展:服务器返回了请求结果后有两种情况: http数据包头包含Close字样,关闭本次TCP连接: http数据包头包含Keep-Alive字样,本次连接不关闭,可继续通过该连接继续向http服务发 送请求,用于减少TCP并发连接数. PV(page view)    访

原标题:尾递归优化 快速排序优化 CPS 变换 call/cc setjmp/longjmp coroutine 协程 栈编程和控制流 讲解 本文为部分函数式编程的扩展及最近接触编程语言控制流的学习和思考,主题是栈编程和控制流相关,涉及内容有 堆栈编程总结, 函数式语言的CPS变换,python 如何实现尾递归优化装饰器及其思想方法的总结应用,快速排序的算法导论写法的一种视角/分析,C 语言setjmp/longjmp 函数的作用和实现分析,如何实现 C/C++ 下的协程库编写的一些思路和要点分

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

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,原本错的预测为对,如Fig 1左侧所示.其中Positives代表预测是对的,Negatives

from:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/ AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,其计算原理可以参考这个ROC和AUC介绍以及如何计算AUC,但是有时候模型是单独的或者自己编写的,此时想要评

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =

何为抽稀 在处理矢量化数据时,记录中往往会有很多重复数据,对进一步数据处理带来诸多不便.多余的数据一方面浪费了较多的存储空间,另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准.因此要通过某种规则,在保证矢量曲线形状不变的情况下, 最大限度地减少数据点个数,这个过程称为抽稀. 通俗的讲就是对曲线进行采样简化,即在曲线上取有限个点,将其变为折线,并且能够在一定程度保持原有形状.比较常用的两种抽稀算法是:道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)算法和垂距限值法. 道格拉斯-普克(Douglas-Pe

前段时间看了一期<最强大脑>,里面展示了各种繁花曲线组合成的非常美丽的图形,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的大小两个圆组成,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,求小圆上的某一点走过的轨迹. 进一步分析,小圆的运动可以分解为两个部分:小圆圆心绕大圆圆心公转

导入必要的第三方库 from requests import get import matplotlib.pyplot as plt /usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/font_manager.py:273: UserWarning: Matplotlib is building the font cache using fc-list. This may take a moment. warnings.warn('Matplotlib is b

  使用Python绘制正态分布曲线,借助matplotlib绘图工具: \[ f(x) = \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\dfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \] #-*-coding:utf-8-*- """ python绘制标准正态分布曲线 """ # ============================================================== i

Pyplot教程:https://matplotlib.org/gallery/index.html#pyplots-examples 玫瑰曲线 文字描述 平面内,围绕某一中心点平均分布整数个正弦花瓣的曲线. 数学描述 在极坐标下可表示为ρ=a*sin(nθ),a为定长,n为整数. 图形描述 在极坐标系中,以下方程表示的曲线称为玫瑰曲线: r = sin ( k θ ) 或 r = cos ( k θ ) 当 k 是奇数时,玫瑰曲线有 k 个花瓣:当 k 是偶数时,玫瑰曲线有 2k 个花瓣.执行

花纹的生成可以使用贴图的方式,同样也可以使用方程,本文列出了几种常用曲线的方程式,以取代贴图方式完成特定花纹的生成. 注意极坐标的使用................. 前面部分基础资料,参考:Python:Matplotlib 画曲线和柱状图(Code) Pyplot教程:https://matplotlib.org/gallery/index.html#pyplots-examples 顾名思义,蝴蝶曲线(Butterfly curve )就是曲线形状如同蝴蝶.蝴蝶曲线如图所示,以方程描述,

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> python实现KS曲线,相关使用方法请参考上篇博客-R语言实现KS曲线 代码如下: ####################### PlotKS ########################## def PlotKS(preds, labels, n, asc): # preds is score: asc=1 # preds is prob: asc=0 pred = preds # 预测值 bad = labe

科赫曲线是一种分形,其形态非常像雪花,因此又被称作科赫雪花.雪花曲线. 下面是用python的turtle包让我们来实时画一个 import turtledef koch(t,n): #定义一个函数 科赫曲线,完成绘画功能 if n < 5 : t.fd(n) return m = n/3 koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) t.rt(120) koch(t,m) t.lt(60) koch(t,m) def snowflake(t, n): # 画一朵雪花,每一边都是一个