np.meshgrid

机器学习绘制决策边界

一、绘制等高线图：np.meshgrid得到笛卡尔积的xy二维坐标值并返回二个通道,x通道数据,y通道数据coutourf不同高度面填充颜色coutour不同高度面不填充颜色importnumpyasnpimportsklearnimportmatplotlib.pyplotaspltfig
林丿子轩·2023-01-09 00:17

python不带颜色的图形_python – matplotlib plot_surface带有非线性颜色图的3D绘图

frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3dimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcmimportnumpyasnpX,Y=np.meshgrid
佐仓汐·2023-01-06 21:06

Pytorch深度学习实践-刘二大人-线性模型作业

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1,2,3,4]y_data=[2,4,6,8]w_list=np.arange(0.0,4.1,0.1)b_list=np.arange(-2.0,2.1,0.1)w,b=np.meshgrid
慢慢来8·2023-01-03 13:17

python使用Matplotlib包画制x^2+y^2三维图像

2frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfig=plt.figure()ax=Axes3D(fig)X=np.arange(-4,4,0.25)Y=np.arange(-4,4,0.25)X,Y=np.meshgrid
文鸿开源工作室·2022-12-30 02:56

决策树[sklearn.tree/DecisionTreeClassifier/scatter/np.meshgrid/np.concatenate/Kfold/Cross-validation]

决策树概念举栗子importnumpyasnp引入数据：s='''在1948年，香农引入了信息熵，将其定义为离散随机事件出现的概率，一个系统越是有序，信息熵就越低，反之一个系统越是混乱，它的信息熵就越高。所以信息熵可以被认为是系统有序化程度的一个度量。'''s_l=list(s)len(s_l)Out：93#打乱顺序index=np.arange(93)np.random.shuffle(inde
Doris_H_n_q·2022-12-30 02:48

python3|出现‘float‘ object cannot be interpreted as an integer的错误

在使用numpy中的np.linspace时，出现TypeError:‘float’objectcannotbeinterpretedasaninteger的错误，出错代码如下：xx,yy,zz=np.meshgrid
AnneMOMO·2022-12-16 18:35

多元统计分析 图标表示法 数据可视化 python 代码实现

图的组成部分（取自matplotlib.org）：轮廓图1.plt.contour()方法importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#makedataX,Y=np.meshgrid
Cistanche Herba·2022-12-12 02:47

python实现高斯滤波器(numpy，opencv)

importcv2ascvimportnumpyasnpdefgauss_filter(kernel_size=3,sigma=1):max_idx=kernel_size//2idx=np.linspace(-max_idx,max_idx,kernel_size)Y,X=np.meshgrid
欧拉传人·2022-12-07 22:15

深度学习--np.meshgrid(a,b)和torch.meshgrid(x,y)

结论：np.meshgrid(a,b)是按a作为x轴信息，b为y轴信息;torch.meshgrid(x,y)是按输入x作为y轴信息，输入y作为x轴信息.。
沐枫8023·2022-12-06 10:19

np.meshgrid和np.mgrid的区别

np.meshgrid生成网格型数据>>>importnumpyasnp>>>p=np.array([2,3])>>>parray([2,3])>>>q=np.array([1,2,3])>>>qarray
七禾页丫·2022-12-06 10:19

python中meshgrid函数_python-由于循环而使用np.meshgrid绘制3d图时出...

我有一个形式如下的函数：deff(x,y):total=0u=np.zeros(10)foriinrange(0,10):u[i]=x*i+y*iifu[i]<10:print('dosomething')total=total+u[i]returntotal当我尝试使用给定的x和y值时,此功能效果很好.f(3,4)Out[49]:63.0我想使用matplotlib创建3d轮廓图.尝试过x=np
weixin_39993301·2022-12-06 10:49

np.meshgrid

比如x的范围是(a,b),间隔为1，有n个点；y的范围是(c,d),间隔为1,有m个点，X,Y=np.meshgrid。
缦旋律·2022-12-06 10:49

python np.meshgrid()函数

index_x=np.array([0,1,2,3,4,5])index_y=np.array([6,7,8,9,])print(index_x)print(index_y)index_yy,index_xx=np.meshgrid
帅帅的kakaci·2022-12-06 10:19

python meshgrid_torch.meshgrid()和np.meshgrid()的区别

np.meshgrid()函数常用于生成二维网格，比如图像的坐标点。
weixin_39682560·2022-12-06 10:19

Numpy np.mgrid() np.meshgrid() np.ogrid()函数 | Python

z=np.mgrid[a:X:m,b:y:n]z=np.mgrid[a:X:cj,b:y:dj]利用到广播机制进行扩充#z=np.mgrid[a:x:m,b:y:n]两个参数，生成一个三维空间向量由两个数组z[0]和z[1]组成,步长分别为m和n,[a,x)[b,y)#第二种：z=np.mgrid[a:x:cj,b:y:dj]生成平均分为c/d个元素，左闭右闭，[a,x][b,y]#例如第一种：#
kudou1994·2022-12-06 10:19

np.meshgrid函数解读

numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵以生成6个点的网格图为例若是有大量的格点可以看出，上面这种很繁琐，如果改为meshgrid函数则稍微简单一些（因为他们的x,y坐标都很有规律）
小小小泥鳅·2022-12-06 10:19

np.meshgrid()函数

)自己理解(2)官方解释(3)参数:3.1x1,x2,…,xn:array_like3.2sparse:bool,optional默认false3.3copy:bool,optional(1)自己理解np.meshgrid
biter0088·2022-12-06 10:48

np.meshgrid()理解

np.meshgrid()之前总是断断续续在numpy或torch中看到使用这个函数的场景，每次都是重新查阅今天小结一下：以numpy为例np.meshgrid(*xi,**kwargs)returncoordinatematricesfromcoordinatevectors
buer103·2022-12-06 10:48

【Python】Numpy 中 Meshgrid 函数介绍及简单应用

则通过Meshgrid函数X,Y=np.meshgrid(x,y)，最终生成矩阵X，Y，且X，Y都是
SummerFadesAway·2022-12-02 11:38

3.6版本后的matplotlib使用plot_surface作图无效果的解决方法

fig=plt.figure()ax=Axes3D(fig)X=np.linspace(-3,3,100)Y=np.linspace(-3,3,100)X,Y=np.meshgrid(X,Y)Z=X*Y
ss302810694·2022-11-30 18:23

PINNs-个人笔记

X,T=np.meshgrid(x,t)X_star=np.hstack((X.flatten()[:,None],T.flatten()[:,None]))x：(1,512)t：(1,201)X：(201,512
pdc31czy·2022-11-29 13:10

matplotlib绘制三维曲面图

plt.figure()#绘制3D子图ax=fig.add_subplot(projection="3d")x0=np.arange(-3,3,0.1)x1=np.arange(-3,3,0.1)x0,x1=np.meshgrid
瞬间记忆·2022-11-28 05:49

plt.contour等高线绘制

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefheight(x,y):return(1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)x=np.linspace(-3,3,300)y=np.linspace(-3,3,300)X,Y=np.meshgrid
jj_千寻·2022-11-24 09:36

用图解释 meshgrid 函数

先看一个绘图例子先给个x数组：再给个y数组：再将y立起来，就是转置一下：接下来执行X,Y=np.meshgrid(x,y)，实际上是：x数组向下堆叠3次就是X(大写)数组y数组向下堆叠2次就是Y(大写)
氵文大师·2022-11-23 16:25

numpy与pytorch常用对应算子一览

最近将之前用numpy写的解码头写入了网络模型，顺便将迁移时用到的numpy与pytorch的一些对应算子记录于此np.meshgrid与torch.meshgridnumpy中:X,Y=np.meshgrid
Z_MiCTrue·2022-11-22 05:47

python sklearn.svm.SVC支持向量机实例

datasetsdefmake_meshgrid(x,y,h=.02):x_min,x_max=x.min()-1,x.max()+1y_min,y_max=y.min()-1,y.max()+1xx,yy=np.meshgrid
Rankiy·2022-11-19 09:49

python的matplot库绘制曲面图像，其中三个维度值均为一维列表且各数据独立/“ValueError: Argument Z must be 2-dimensional.“报错的解决/”

问题：x,y,z分别为三个一维矩阵，需要绘制三维图像，如：x=[1,2,3]y=[2,4,6]z=[3,1,4]过程：在其他地方搜的时候发现很多人三维绘图使用如下代码：X,Y,Z=np.meshgrid
the_Young_Marshal·2022-11-19 05:18

决策树算法

PlotDecisionBoundary.py文件importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefplot_decison_boundary(model,axis):x0,x1=np.meshgrid
周虽旧邦其命维新·2022-11-16 14:02

Matplotlib入门：等高线图contour

):return(1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)n=256x=np.linspace(-3,3,n)y=np.linspace(-3,3,n)#生成网格X,Y=np.meshgrid
huihui冲啊·2022-11-08 09:20

可视化技巧：分类问题中的决策面画法 (直观理解plt.contour的用法)

摘要通过分类问题中决策面的绘制过程直观理解matplotlib中contour的用法，主要包括对np.meshgrid和plt.contour的直观理解。
此人姓于名叫罩百灵·2022-09-30 07:59

如何利用python绘制等高线图

matplotlib.pyplot.contour(*args,data=None,**kwargs)参数介绍：参数X,YZ(M,N)类数组levelimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltX,Y=np.meshgrid
·2022-06-19 17:24

np.meshgrid()函数 以及 三维空间中的坐标位置生成 以及 numpy.repeat()函数介绍

一、np.meshgrid()函数1、np.meshgrid()介绍X,Y=np.meshgrid(x,y)代表的是将x中每一个数据和y中每一个数据组合生成很多点,然后将这些点的x坐标放入到X中,y坐标放入
chensi000000·2022-06-10 07:32

对plot_surface()以及meshgrid()的详细理解

delta=1.0#生成代表X轴数据的列表x=np.arange(-3.0,3.0,delta)#生成代表Y轴数据的列表y=np.arange(-2.0,3.0,delta)#对x、y数据执行网格化X,Y=np.meshgrid
keep_humble·2022-05-17 07:18

np.meshgrid()

目录1.meshgrid函数介绍2.meshgrid函数官方说明1.meshgrid函数介绍参数：*xi，也就是x1，x2，…，xn：表示网格坐标的一维数组。copy：默认为True，如果为False，就返回原始数组以节省内存。sparse：默认值为False如果为True，则返回一个稀疏网格以节省内存。indexing：输出的笛卡尔（默认为“xy”）或矩阵（“ij”）索引。（后面有例子介绍该参数
馋学习的身子·2022-05-16 07:16

numpy使用（二）

numpy记录（二）绘制网格模块1、np.clip(a,a_min,a_max,out=None)将数组中的元素限制在a_min,a_max之间2、x,y=np.meshgrid(np.arange(f
酱紫，·2022-04-24 07:23

python numpy包的使用二数据处理与文件读写

它接收两个以为数组，产生两个二维矩阵，如下：>>>points=np.arange(-5,5,0.01)>>>xs,ys=np.meshgrid(points,points)#代表要计算的x，y值>>>
一路前行1·2022-03-15 07:03

NumPy笔记（2）—— 使用数组进行面向数组编程

文章目录1.生成网格数据：np.meshgrid方法1.1np.meshgrid1.2使用示例2.将条件逻辑作为数组操作：np.where方法2.1np.where2.2使用示例2.2.1基础用法2.2.2
云端FFF·2022-03-15 07:03

矩阵计算代码: np.meshgrid & DeformConv2d

meshgridX,Y=np.meshgrid(X,Y)importnumpyasnpX=np.arange(1,4)Y=np.arange(11,13)#MX.shape=MY.shape=(len(
吃熊的鱼·2022-02-25 07:28

Day10 #100DaysofMLCoding#

着手做零样本学习知识点代码np.linalg.norm#求范数，可求矩阵范数（非F...的那个）np.meshgrid()#生成网格坐标np.random.choice(X_expanded.shape
MWhite·2022-02-13 07:08

绘制等高线图

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#创建x,y，-10到10之间100个等差的点x=np.linspace(-10,10,100)y=np.linspace(-10,10,100)#计算xy相交的点XYX,Y=np.meshgrid
Chaweys·2022-02-10 16:40

大数据分析——Matplotlib进阶教程

文章目录问题区设置坐标轴1.matplotlib.pyplot总览（1）总函数（2）常用函数常用函数解析对于figure和axes的理解2.实战（1）三维图3D画图常用函数np.meshgrid()np.mgrid
1024TB·2022-02-09 07:15

103、利用数组进行数据处理

np.meshgrid函数接受两个一维数组，并产生两个二维矩阵（对应两个数组中所有的(x,y对）：代码如下：图片发自App图片发自App图片发自App从灰度图中可以看出函数sqrt(x^
陈容喜·2021-04-25 16:30

B站pytorch学习笔记(刘二大人）

算法：贪心算法，穷举法，分治法，动态规划visdom可视化工具np.meshgrid()用于三维图训练失败可能是学习率太大线性模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data
m0_46326454·2021-03-29 10:24

np.meshgrid()函数

X,Y=np.meshgrid(x,y)代表的是将x中每一个数据和y中每一个数据组合生成很多点,然后将这些点的x坐标放入到X中,y坐标放入Y中,并且相应位置是对应的即如:x=[1,2,3,4]y=[7,8,9
sweetheart7-7·2021-01-17 18:37

python绘制3维图-python——绘制二元高斯分布的三维图像，

通常，我们绘制三维图像经常需要如下步骤：1.生成二维的网格坐标数据，我们可以使用np.meshgrid(x,y)函数进行二维网格坐标的生成，该函数通过传入的参数生成两个坐标的网格数据，并且返回的数据具有如下的格式
weixin_37988176·2020-11-01 13:04

np.meshgrid(）用法+ np.stack()用法

A,B,C,D,E,F是6个网格点，坐标如图，如何用矩阵形式（坐标矩阵）来批量描述这些点的坐标呢？答案如下这就是坐标矩阵——横坐标矩阵XXX中的每个元素，与纵坐标矩阵YYY中对应位置元素，共同构成一个点的完整坐标。如B点坐标(X12,Y12)=（1，1）语法：X,Y=numpy.meshgrid(x,y)输入的x，y，就是网格点的横纵坐标列向量（非矩阵）输出的X，Y，就是坐标矩阵。stack()函
weixin_34268843·2020-09-17 00:49

numpy.meshgrid函数使用解释

Returncoordinatematricesfromcoordinatevectors.用向量生成坐标矩阵，参数的个数不限制，如下以两个向量入参为例：如：向量X,YX=[12]Y=[345]xx,yy=np.meshgrid
somilong·2020-09-16 23:57

python numpy meshgrid

pythonnumpymeshgrid用法importnumpyasnpx=np.arange(4)y=np.arange(5)grid=np.meshgrid(x,y)x1,y1=grid结果形成一个网格
RogeDL·2020-09-16 22:49

numpy-meshgrid函数理解

经常遇到np.meshgrid，但是一直没太能理解该函数输入一些一维向量x1,x2,…,xn返回X1,X2,…,Xn，它们形状为(len(x1),len(x2),…,len(xn)),在index='ij
BUAA_小胡·2020-09-16 22:36

numpy中的meshgrid()解释

个点也就是等差数列(生成行相同的5阶矩阵)y=np.linspace(0,20,5)#(生成列相同的5阶矩阵)print(x)print(y)print("----------变换后----------")X,Y=np.meshgrid
再遇见的笑·2020-09-16 06:39
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