0.引言 大家好，我是执念斩长河，一个个刚刚学习绘图的python渣渣。今天学习了等高线图绘制。特此写博文纪念一下。 1.等高线函数使用 contour([X,Y,]Z,[levels,]**kwargs) 该函数常用参数的含义如下: X,Y:表示坐标点的网格数据Z：表示坐标点对应的高度数据levels:表示等高线的数
MATLAB绘图和图形功能，内容包括： 如何绘制二维条形图 如何绘制等值线 如何绘制三维图 MATLAB绘制条形图 MATLAB 中使用 bar 命令绘制一个二维条形图。 具体示例 如果有一个包含10名学生的教室，这些学生获得的分数的百分比是75，58，90，87，50，85，92，75，60和95，使用这个数据，我们将绘制条形图
接触到D3.JS，感觉在图表方面实现的很好，于是深入了解了一下，想在项目中使用， 可是当看到DEMO时才发现，基本上所有的DEMO都是基于SVG，虽然D3.JS声称支持CANVAS，可并没有发现一例使用canvas的DEMO， 于是呼，自己开始研究，通过研究发现，使用起来还是很简单的。先上图，教程接下来更新； 直方图 等高
等高线图绘制 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(x, y): #The height function return (1 - x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2-y**2) n = 256 x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) X, Y = np.meshgrid(x, y) # Use plt
系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 3.1 均方差函数 MSE - Mean Square Error。 该函数就是最直观的一个损失函数了，计算预测值和真实值之间的欧式距离。预测值和真实值越接近，两者的均方差就越小。 均方差函数
8.等高线图 线： mp.contour(x, y, z, 线数, colors=颜色, linewidths=线宽) 色带： mp.contourf(x, y, z, 线数, cmap=颜色映射) import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp n = 1000 # 栅格化（网格化）函数 x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n),
1. 输入特征值x的归一化。 如果有(x1,x2)，x1的取值范围是[0~1]，而x2是[0~2000]，那么会造成损失函数J(θ)的形状： (J(θ)的等高线图) 在求J(θ)最小值时，对θ1和θ2反向传播，修改值时，往往使得修改的方向震荡。 改进办法是，将x1和x2的取值范围，规定在差不多的范围内，通常在[0,1]区间，得到J(θ)
MATLAB程序： figurecontour(x,y,data) % 画等高线hold onplot(x,y(x)) %画线性规划约束方程1hold on plot(y,x(y)) %画线性规划约束方程2
