记录用matlab解决题目的方法 逻辑 对于连续函数f(x),如果f(a) * f(b) < 0,则在区间[a,b]上必定至少存在一点c使得f(c) = 0。二分法呢,就是在区间[a,b]上取中点center,如果f(a) * f(center) < 0,则令b = center,区间缩小为[a,center];如果f(center) == 0,则center就是零点啦,就是一个根,跳出程序;否则,令a = center,区间缩小为[center,b],继续循环计算; 当然,计算的函数值不会每次都恰好等于0,所以要给定一个精度e,使得在合适的范围内,程序能够终止,即当b – a < e时,区
2022-11-15 22:20:30 28KB pl plot 二分
1
matlab实现分段函数实例 使用plot实现绘图
2022-11-14 11:24:25 606B matlab 分段函数 plot
1
Pandas_Alive 带有Matplotlib的熊猫动画绘图扩展 Pandas_Alive旨在为 DataFrames的动画图表提供绘图后端,类似于。 使用Pandas_Alive ,创建令人惊叹的动画可视化效果就像调用: df.plot_animated() 目录 安装 使用pip install pandas_alive或conda install pandas_alive -c conda-forge 用法 由于此软件包的灵感来自 ,因此示例数据集是从那里获得的。 必须以包含“宽”数据的pandas DataFrame开头,其中: 每行代表一个时间段 每列均包含特定类别的值 索引包含时间部分(可选) 以下数据是格式正确的示例。它显示了截止日期前20个国家中COVID-19的总死亡人数。 要产生以上可视化效果: 首先检查以确保您已安装工具! 在DataFrame上调用plot_
2022-11-10 23:26:32 177.81MB pandas hacktoberfest plotting-in-python pandas-alive
1
优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值,但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。 优化方法目标:训练集损失函数值 深度学习目标:测试集损失函数值(泛化性) %matplotlib inline import sys sys.path.append('/home/kesci/input') import d2lzh1981 as d2l from mpl_toolkits import mplot3d # 三维画图 import numpy as np def f(x): return x * np.cos(np.pi * x) def g(x):
2022-11-09 10:46:00 121KB lambda plot 优化
1
绘制在无线信道中,自由空间路径损耗模型的图形。
1
用于绘制LLC的增益曲线。把这段代码放到Matlab里,运行,就能够绘制出来LLC的增益曲线了。
1
matlab读取脉搏波代码内容 文件 产生的 评论 取决于 safe.lisp 解析雷达0级数据集,将包标头存储为csv,解码压缩数据 -- gen.lisp code.py 显示带有qt的表,解码来自csv的子转换数据,解码tx脉冲信息 safe.lisp gen-cpp-safe.lisp safe.cpp 与safe.lisp相同,但在c ++中 光谱反射率数据 从 h5dump -n S5P_OFFL_L1B_RA_BD8_20180630T181331_20180630T195501_03694_01_010000_20180630T214541.nc dataset /BAND8_RADIANCE/STANDARD_MODE/OBSERVATIONS/radiance h5dump -H S5P_OFFL_L1B_RA_BD8_20180630T181331_20180630T195501_03694_01_010000_20180630T214541.nc DATASET "radiance" { DATATYPE H5T_IEEE_F32LE DATASPACE SIM
2022-09-12 10:55:57 39KB 系统开源
1
mcmcplotlib, python 封装到 plot MCMC示例 mcmcplotlib贝叶斯模型探索性分析的python 包。 用于后验分析。模型检查。比较和诊断的函数。安装可以使用pip从主分支安装最新版本:pip install git git://github.com/mcmcpl
2022-09-05 19:22:48 3.88MB 开源
1
visual c++ plot实时曲线显示,可以动态显示当前采集值
1
上一节主要学习了使用matplotlib模块绘制统计图。这一节主要学习使用pandas, seaborn等模块绘制统计图。 使用pandas绘制统计图   pandas模块提供了一个可以作用于序列和数据框的函数plot(),简化了基于序列和数据框中的数据创建图表的过程。plot()函数默认创建折线图,我们可以通过设置参数kind来创建其他类型的图表。   除了使用matplotlib模块创建标准统计图,还可以使用pandas模块可以创建其他类型的统计图,例如六边箱图(hexagonal bin plot)、矩阵散点图、密度图、Andrews曲线图、平行坐标图、延迟图、自相关图和自助抽样图。如果
2022-06-07 23:42:21 600KB plot python Seaborn
1