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  • Python画图示例(1) 一维数据集绘图

    万次阅读 2019-06-16 17:47:11
    Python画图示例(1) 一维数据集绘图 Python画图示例(2) 二维数据集绘图 Python画图示例(3) 其他绘图样式,散点图,直方图等 Python画图示例(4) 3D绘图 目录 1、用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply 2....

    Python画图示例(1) 一维数据集绘图

    Python画图示例(2) 二维数据集绘图

    Python画图示例(3) 其他绘图样式,散点图,直方图等

    Python画图示例(4) 3D绘图

    目录

     

    1、用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply

    2.操纵坐标轴和增加网格及标签的函数

    3.plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值

    4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线


     

    1、用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply

    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    np.random.seed(1000)
    y = np.random.standard_normal(10)
    x = range(len(y))
    
    plt.plot(y)
    plt.show()

    2.操纵坐标轴和增加网格及标签的函数

    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    np.random.seed(1000)
    y = np.random.standard_normal(10)
    plt.plot(y.cumsum())
    plt.grid(True) ##增加格点
    plt.axis('tight') # 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴
    plt.show()

    3.plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值

    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    np.random.seed(1000)
    y = np.random.standard_normal(20)
    plt.plot(y.cumsum())
    plt.grid(True) ##增加格点
    plt.xlim(-1,20)
    plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1)
    
    plt.show()

    4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线

     

     

     

     

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  • 如何判断一维数据集服从何种分布

    千次阅读 2019-08-18 11:00:48
    KL散度 KL 散度是种衡量两个概率分布的匹配程度的指标,两个分布...第组:数据集为采集100个人的年龄,为以下表格所示,我们使用KL散度去研究最符合的分布类型。 age 0 1 2 3 4 5 6 ...

    KL散度

    KL 散度是一种衡量两个概率分布的匹配程度的指标,两个分布差异越大,KL散度越大。

    定义:

    其中 p(x) 是真实分布,q(x)是目标分布(建模目标分布),如果两个分布完全匹配,那么

     

     第一组:数据集为采集100个人的年龄,为以下表格所示,我们使用KL散度去研究最符合的分布类型。

    age 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 总数
    count 3 6 7 11 13 18 15 11 7 5 4 100

    尝试1:使用均匀分布建立模型

    可视化为:黄色的为建立的目标均匀分布模型,与蓝色真实分布的对比。

     

    尝试2:使用高斯分布建立模型

    可视化为:(红色虚线是相同\sigma\mu拟合的一条正态分布曲线,蓝色条形图为概率密度):

    计算分析 :

    如何判断真实分布更接近均匀分布还是高斯分布,用肉眼看是很不准确的,用KL散度来衡量真实分布去匹配目标分布所损失的信息量。所以能够将模型量化去比较从而判断出接近哪种分布。

    1、计算与均匀分布的KL散度:

    import numpy as np
    import math
    count=np.array([3,6,7,11,13,18,15,11,7,5,4])
    count_rate=count/100
    balance_rate=1/11
    sum=0
    for i in range(11):
        sum+=count_rate[i]*math.log(count_rate[i]/balance_rate)
    print(sum)

    计算结果为:0.12899493763053263

     

    2、计算与高斯分布的KL散度:

    
    def gaosi(x):
        mu=5.03
        sigma=2.4349743325135895
        t1=1/(sigma*math.sqrt(2*math.pi))
        t2=((x-mu)**2)/(2*sigma*sigma)
        return math.exp(-1*t2)*t1
    
    count=np.array([3,6,7,11,13,18,15,11,7,5,4])
    count_rate=count/100
    
    sum=0
    for i in range(11):
        sum+=count_rate[i]*math.log(count_rate[i]/gaosi(i))
    print(sum)

    计算结果为:0.03997441345364968

     

    结论:

    在只考虑均匀分布模型与高斯分布模型的情况下,用本身去拟合目标模型时,匹配高斯分布所损失的信息量最少,计算发现该数据集的分布更符合高斯分布。

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  • Python画图示例(2) 二维数据集绘图

    千次阅读 2019-06-16 17:54:13
    Python画图示例(1) 一维数据集绘图 Python画图示例(2) 二维数据集绘图 Python画图示例(3) 其他绘图样式,散点图,直方图等 Python画图示例(4) 3D绘图 目录 1.两个数据集绘图 2.添加图例 plt.legend(loc ...

    Python画图示例(1) 一维数据集绘图

    Python画图示例(2) 二维数据集绘图

    Python画图示例(3) 其他绘图样式,散点图,直方图等

    Python画图示例(4) 3D绘图

    目录

    1.两个数据集绘图

    2.添加图例 plt.legend(loc = 0)

    3.使用2个 Y轴(左右)fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx()

    4.使用两个子图(上下,左右)plt.subplot(211)

    5.左右子图


    1.两个数据集绘图

    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    np.random.seed(2000)
    y = np.random.standard_normal((10, 2))
    plt.figure(figsize=(7,5))
    plt.plot(y, lw = 1.5)
    plt.plot(y, 'ro')
    plt.grid(True)
    plt.axis('tight')
    plt.xlabel('index')
    plt.ylabel('value')
    plt.title('A simple plot')
    plt.show()

    2.添加图例 plt.legend(loc = 0)

    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    np.random.seed(2000)
    y = np.random.standard_normal((10, 2))
    plt.figure(figsize=(7,5))
    plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')
    plt.plot(y[:,1], lw = 1.5, label = '2st')
    plt.plot(y, 'ro')
    plt.grid(True)
    plt.legend(loc = 0) #图例位置自动
    plt.axis('tight')
    plt.xlabel('index')
    plt.ylabel('value')
    plt.title('A simple plot')
    plt.show()

    3.使用2个 Y轴(左右)fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx()

    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    np.random.seed(2000)
    y = np.random.standard_normal((10, 2))
    
    fig, ax1 = plt.subplots() # 关键代码1 plt first data set using first (left) axis
    
    plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')
    
    plt.plot(y[:,0], 'ro')
    plt.grid(True)
    plt.legend(loc = 0) #图例位置自动
    plt.axis('tight')
    plt.xlabel('index')
    plt.ylabel('value')
    plt.title('A simple plot')
    
    ax2 = ax1.twinx()  #关键代码2  plt second data set using second(right) axis
    plt.plot(y[:,1],'g', lw = 1.5, label = '2nd')
    plt.plot(y[:,1], 'ro')
    plt.legend(loc = 0)
    plt.ylabel('value 2nd')
    plt.show()

    4.使用两个子图(上下,左右)plt.subplot(211)

    通过使用 plt.subplots 函数,可以直接访问底层绘图对象,例如可以用它生成和第一个子图共享 x 轴的第二个子图.

    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    np.random.seed(2000)
    y = np.random.standard_normal((10, 2))
    
    plt.figure(figsize=(7,5))
    plt.subplot(211)  #两行一列,第一个图
    plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')
    plt.plot(y[:,0], 'ro')
    plt.grid(True)
    plt.legend(loc = 0) #图例位置自动
    plt.axis('tight')
    plt.ylabel('value')
    plt.title('A simple plot')
    
    
    plt.subplot(212) #两行一列.第二个图
    plt.plot(y[:,1],'g', lw = 1.5, label = '2nd')
    plt.plot(y[:,1], 'ro')
    plt.grid(True)
    plt.legend(loc = 0)
    plt.xlabel('index')
    plt.ylabel('value 2nd')
    plt.axis('tight')
    plt.show()

    5.左右子图

    有时候,选择两个不同的图标类型来可视化数据可能是必要的或者是理想的.利用子图方法:

    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    np.random.seed(2000)
    y = np.random.standard_normal((10, 2))
    
    plt.figure(figsize=(10,5))
    plt.subplot(121)  #两行一列,第一个图
    plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')
    plt.plot(y[:,0], 'ro')
    plt.grid(True)
    plt.legend(loc = 0) #图例位置自动
    plt.axis('tight')
    plt.xlabel('index')
    plt.ylabel('value')
    plt.title('1st Data Set')
    
    plt.subplot(122)
    plt.bar(np.arange(len(y)), y[:,1],width=0.5, color='g',label = '2nc')
    plt.grid(True)
    plt.legend(loc=0)
    plt.axis('tight')
    plt.xlabel('index')
    plt.title('2nd Data Set')
    plt.show()

     

     

     

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  • 使用一维卷积 conv1D 和二维卷积 Conv2D 两种方法实现 MNIST 数据集分类,准确率达到 97.91%、 98.74%
  • 点云数据集

    2020-09-28 21:38:18
    ShapeNet是个丰富标注的大规模点云数据集,其中包含了55中常见的物品类别和513000个三模型。 2.ShapeNetSem 这是个小的数据库,包含了270类的12000个物体。 3.ModelNet ModelNet总共有662中目标分类,...
     

    三维点云数据,三维深度学习

    1.ShapeNet

    在这里插入图片描述
    ShapeNet是一个丰富标注的大规模点云数据集,其中包含了55中常见的物品类别和513000个三维模型。

    2.ShapeNetSem

    这是一个小的数据库,包含了270类的12000个物体。

    3.ModelNet

    在这里插入图片描述
    ModelNet总共有662中目标分类,127915个CAD,以及十类标记过方向朝向的数据。
    其中包含了三个子集:

    4.PASCAL3D+

    其中包含了12中刚体分类,每一类超过了3000个实例。并且包含了对应的imageNet中每一类的图像。
    在这里插入图片描述

    4-0. ABC dataset

    大型三维仿真数据集,[paper]

    4-1.佐治亚理工大型几何模型数据集

    在这里插入图片描述

    4-2.斯坦福大学计算机图形学实验室三维数据集
    三维扫描数据集
    以及另一个雕塑数据


    5.斯坦福计算机视觉和几何实验室数据集

    在这里插入图片描述
    这一实验室提供了多个三维数据集,包括:

    5.SUN3D

    普林斯顿的数据集,大场景重建。主要用于SFM方法。

    6.普林斯度视觉和机器人实验室数据集

    这一实验室提供17个三维视觉的数据集,除了上面提到的ShapeNet和SUN3D外,还有:

    • SUN RGB-D数据集,包含了室内场景分类、语义分割、房间布置和物体朝向等标注,其中有 10,000 张RGB-D 图像, 标注包含 146,617 2D 个多边形和 58,657 3D 个框。
      在这里插入图片描述
    • SUN GC数据集包含了45k个手工创造的三维室内场景,包含了深度信息和每个物体的语义标签。
      在这里插入图片描述
    • 此外还有Matterport3D室内rgbd数据集、机器人抓取三维数据集等。

    7-1.Pix3D

    从单张RGB图像的3D形状建模数据库
    在这里插入图片描述

    7-2.3D MNIST


    相关数据集


    补充一个更全的总结:
    Github
    Tutorial

    在这里插入图片描述
    icon from easyicon.net


    ref
    1.more data:https://blog.csdn.net/wi162yyxq/article/details/69501350
    2.http://www.pointclouds.org/news/2013/01/07/point-cloud-data-sets/

    **
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