锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

包含python绘制高斯函数的词条( 五 )

IT技术数据


Python数据可视化图实现过程详解更多python视频教程请到菜鸟教程画分布图代码示例：# encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * # 支持中文mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]‘mention...
继续访问
matplotlib-plt.plot用法
文章目录 英语好的直接参考这个网站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=https://www.04ip.com/post/None, **kwargs) 将x,y绘制为线条或标记 参数： x, y：数据点的水平/垂直坐标 。x值是可选的 ， 默认为range（len（y）） 。通常 ， 这些参数是 一维数组 。它们也可以是标量，也可以是二维的（在这种情况下 ， 列代表单独的数据集） 。这些参数不能作为关键字传递 。fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速设置基本行属性的缩
继续访问
python Plt学习
plt的简单学习
继续访问
plt.show()和plt.imshow()的区别
问题：plt.imshow()无法显示图像 解决方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待处理的图像 plt.show() 原理：plt.imshow()函数负责对图像进行处理，并显示其格式 ， 而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来 。...
继续访问
python题库刷题网站_python在线刷题网站
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技术人对外发布原创技术内容的最大平台；社区覆盖了云计算、大数据、人工智能、IoT、云原生、数据库、微服务、安全、开发与运维9大技术领域 。","link1":...
继续访问
python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代码示例
Matplotlib是Python中的一个库，它是数字的-NumPy库的数学扩展 。Pyplot是Matplotlib模块的基于状态的接口，该模块提供了MATLAB-like接口 。Matplotlib.pyplot.yticks()函数matplotlib库的pyplot模块中的annotate()函数用于获取和设置y轴的当前刻度位置和标签 。用法： matplotlib.pyplot.yticks...
继续访问
python的plt函数_plt.plot画图函数
[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False#设置横纵坐标的名称以及对应字体格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...
继续访问
plt函数
写评论
7
794
122
怎么用python表示出二维高斯分布函数 ， mu表示均值，sigma表示协方差矩阵，x表示数据点clear
close all
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成实验数据集
rand('state',0)
sigma_matrix1=eye(2);
sigma_matrix2=50*eye(2);
u1=[0,0];
u2=[30,30];
m1=100;
m2=300;%样本数
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm1数据集
Y1=multivrandn(u1,m1,sigma_matrix1);
Y2=multivrandn(u2,m2,sigma_matrix2);
scatter(Y1(:,1),Y1(:,2),'bo')
hold on
scatter(Y2(:,1),Y2(:,2),'r*')
title('SM1数据集')
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm2数据集
u11=[0,0];
u22=[5,5];
u33=[10,10];
u44=[15,15];
m=600;
sigma_matrix3=2*eye(2);
Y11=multivrandn(u11,m,sigma_matrix3);
Y22=multivrandn(u22,m,sigma_matrix3);
Y33=multivrandn(u33,m,sigma_matrix3);
Y44=multivrandn(u44,m,sigma_matrix3);
figure(2)
scatter(Y11(:,1),Y11(:,2),'bo')
hold on
scatter(Y22(:,1),Y22(:,2),'r*')
scatter(Y33(:,1),Y33(:,2),'go')
scatter(Y44(:,1),Y44(:,2),'c*')
title('SM2数据集')
end
function Y = multivrandn(u,m,sigma_matrix)
%%生成指定均值和协方差矩阵的高斯数据
n=length(u);
c = chol(sigma_matrix);
X=randn(m,n);
Y=X*c+ones(m,1)*u;
end
python怎样做高斯拟合需要载入numpy和scipy库，若需要做可视化还需要matplotlib（附加dateutil, pytz, pyparsing, cycler, setuptools库） 。不画图就只要前两个 。

推荐阅读


上一篇：3050显卡怎么提升显存，3050显卡怎么提升显存速度

下一篇：连无线的电视怎么看卫视台，连无线的电视怎么看卫视台直播