高级用法1:指定legend显示的位置: legend({'str1','str2','strn'},'Location','SouthEast'); 比较鸡肋,画好图后树手动拖动就好了 高级用法2:指定显示某几条曲线的legend: 例如你有25条曲线,想显示其中1,6,11,16,21的legend H = plot(data); legend(H([1 6 11 16 21],'1,'6','11’,'16','21'); 高级用法3:legend横排 hl = legend(H([1 6

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

h = imrect;pos = getPosition(h); 这个函数用来获取图象上特定区域的坐标,其中pos的返回值中有四个参数[xmin,ymin,width,height],特定区域的左上角x,y坐标,以及该区域的长宽值.如下图所示:

首先是主方法QUCIKSORT:(从小到大排列) function [A]=QUICKSORT(A,Low,high,mdat) set(,) if Low<high [A,w]=SPLITION2(A,Low,high,mdat); A=QUICKSORT(A,Low,w-,mdat); A=QUICKSORT(A,w+,high,mdat); end function [A,w]=SPLITION2(A,Low,high,mdat) i=Low; x=A(,Low); for j=Low+:

案例:之前跑过的程序 已经生成了多个matlab图,现在需要进行合并到一个图中. 解决方案,利用图像句柄把figure图像中的参数读入到内存中,然后重新subplot绘制. 程序如下: clc;clear; open(‘./test_1.fig’) figure_info=findall(gcf,’type’,'line’); xdata1 = get(figure_info,’xdata’); ydata1 = get(figure_info,’ydata’); color1 = get(fi

1. 定长编码 最容易想到的方式就是常用的普通二进制编码,每个数值占用的长度相同,都占用最大的数值所占用的位数,如图所示. 这里有一个文档ID列表,254,507,756,1007,如果按照二进制定长编码,需要按照最大值1007所占用的位数10位进行编码,每个数字都占用10位. 和词典的格式设计中顺序列表方式遇到的问题一样,首先的问题就是空间的浪费,本来254这个数值8位就能表示,非得也用上10位.另外一个问题是随着索引文档的增多,谁也不知道最长需要多少位才够用. 2. 差值(D-gap)编码

之前注意到的一个例子,但是一直没有沉下心来看这个例子到底有什么优点,总觉得就是一个 list 列表,也不知道右边的 3d 场景放两个节点是要干嘛,今天突然想起来就仔细地看了一下这个例子的代码,实际操作中应该还是有用处的,就跟大家分享一下. 本例地址: http://hightopo.com/guide/guide/core/listview/examples/example_custom.html 实现图如下,看起来略有点简陋,但是可以自己天马心空增加或者更改成你需要的东西: 首先,创建场景,H

少量图片对于我们赋值是没有什么难度,但是如果图片的量大的话,我们肯定希望能很直接地显示在界面上供我们使用,再就是排放的位置等等,这些都需要比较直观的操作,在实际应用中会让我们省很多力以及时间.下面这个例子给出了解决的方法,当然大家有需要的话,可自行下载更改代码,变成自己的项目. 本例地址: http://hightopo.com/guide/guide/core/listview/examples/example_custom.html 实现图如下: 首先,创建场景,HT 中有一个 Border

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

热图可以聚合大量的数据,并可以用一种渐进色来优雅地表现,可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低. 本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的热图.参数像积木,拼凑出你最喜欢的热图即可,如下图: 基因和样本都可以单独聚类,排序,聚类再分组,行列注释,配色调整,调整聚类线以及单元格的宽度和高度均可实现. 载入数据,R包 #R包library(pheatmap)# 构建测试数据 set.seed(1234)test = matrix(rnorm(200), 20, 10)test[1

封面:洛小汐 作者:潘潘 2021年,仰望天空,脚踏实地. 这算是春节后首篇 Mybatis 文了~ 跨了个年感觉写了有半个世纪 ... 借着女神节 ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ 提前祝男神女神们越靓越富越嗨森! 上图保存可做朋友圈封面图 ~ 前言 本节我们介绍 Mybatis 的强大特性之一:动态 SQL ,从动态 SQL 的诞生背景与基础概念,到动态 SQL 的标签成员及基本用法,我们徐徐道来,再结合框架源码,剖析动态 SQL (标签)的底层原理,最终在文末吐槽一下:在无动态 SQL 特性(标签)之

Matlab中fread函数用法    "fread"以二进制形式,从文件读出数据. 语法1:[a,count]=fread(fid,size,precision) 语法2:[a,count]=fread(fid,size,precision,skip) size:    不指定     :到尾返回读.           N         : 读出N个数据,构成列向量.           inf       : 读出fid指向的打开的文件的全部数据.           [M,N

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的

注:本系列来自于图像处理课程实验,用Matlab实现最主要的图像处理算法 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g.通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数參数传入.定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代

[原创]Matlab.NET混编技巧之——找出Matlab内置函数   Matlab与.NET的混合编程,掌握了基本过程,加上一定的开发经验和算法基础,肯定不难.反之,有时候一个小错误,可能抓破脑袋,加班几个晚上,调试才能解决.同样,由于Matlab.NET混编的特殊性,加上MathWorks的原因,英文文档和没有披露一些详细的细节(甚至不允许反编译MWArray.dll,呵呵,它不允许,不代表你不会哦).经过很多项目,和大量的实验,也发现了一些小技巧和小秘密,今天就分享其中一个,先做一个简单的

有时画的matlab图太大,或者有太多的子图,导致图太宽,如果直接保存成pdf的话,会导致左右边丢失,显示不下.一个有效又简单的办法是:   1.在matlab figure里面,Edit -> Copy Figure 2.在adobe acrobat里面,文件->创建PDF->从剪贴板. 就这么简单,根本无需什么eps2pdf,什么illustrator打印之类的 from: http://blog.sciencenet.cn/blog-242887-642730.html http:

简介 TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系.这可生成低级别的编程模型,在该模型中,您首先定义数据流图,然后创建TensorFlow会话,以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分. 如果您计划直接使用低级别编程模型,,本指南将是您最实用的参考资源.较高阶的API(例如tf.estimator.Estimator和Keras)会向最终用户隐去图和会话的细节内容,但如果您希望理解这些API的实现方式,本指南仍会对你有所帮助. 为什么使用数据流图? 数据流是一种用于并行

如果你经常遇到 Java 线上性能问题束手无策,看着线上服务 CPU 飙升一筹莫展,发现内存不断泄露满脸茫然.别慌,这里有一款低开销.自带火焰图.让你大呼好用的 Java 性能分析工具 - async-profiler. 最近 Arthas 性能分析工具上线了火焰图分析功能,Arthas 使用 async-profiler 生成 CPU/内存火焰图进行性能分析,弥补了之前内存分析的不足.在 Arthas 上使用还是比较方便的,使用方式可以看官方文档.这篇文章介绍 async-profiler 相

高级计划系统(APS)作为ERP和MES的补充,用于协调物流.开发瓶颈资源和保证交货日期. APS包括需求和供应计划.运输和生产计划排程等各种供应链计划模块,本文主要介绍APS中生产计划排程模块的基本原理. 01.决策状况描述 生产计划排程的目的是为车间生成一个详细的短期生产计划. 排产计划指明了计划范围内的每一个定单在所需资源上的加工开始时间和结束时间,也即指出了在给定资源上定单的加工工序.排产计划可以通过直观的甘特图形式给出. 排产计划的计划间隔可以从一天到几周,取决于具体的工业生产部门.合