python绘制高斯曲线

2024-11-29 03:06:39

本文实例为大家分享了python绘制高斯曲线的具体代码，供大家参考，具体内容如下

源码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import mpl_toolkits.mplot3d
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

#import tensorflow as tf
from sklearn import datasets

sess = tf.InteractiveSession()
gamma = tf.constant(-1.0)
x, y = np.mgrid[-2:2:0.01, -2:2:0.01]

x_data = tf.placeholder(shape=[400, 400], dtype=tf.float32)
y_data = tf.placeholder(shape=[400, 400], dtype=tf.float32)

Kernel = tf.exp(tf.multiply(gamma, tf.add((x_data*x_data),(y_data*y_data))))
Kernel = sess.run(Kernel, feed_dict={x_data: x,y_data: y})

ax = plt.subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, Kernel, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow', alpha=0.9)#绘面
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('Kernel')
plt.show()

效果图：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

详解用Python为直方图绘制拟合曲线的两种方法

直方图是用于展示数据的分组分布状态的一种图形,用矩形的宽度和高度表示频数分布,通过直方图,用户可以很直观的看出数据分布的形状.中心位置以及数据的离散程度等. 在python中一般采用matplotlib库的hist来绘制直方图,至于如何给直方图添加拟合曲线(密度函数曲线),一般来说有以下两种方法. 方法一:采用matplotlib中的mlab模块 mlab模块是Python中强大的3D作图工具,立体感效果极佳.在这里使用mlab可以跳出直方图二维平面图形的限制,在此基础上再添加一条曲线.在这里,
Python绘制KS曲线的实现方法

python实现KS曲线,相关使用方法请参考上篇博客-R语言实现KS曲线代码如下: ####################### PlotKS ########################## def PlotKS(preds, labels, n, asc): # preds is score: asc=1 # preds is prob: asc=0 pred = preds # 预测值 bad = labels # 取1为bad, 0为good ksds = DataFrame({
python matlibplot绘制多条曲线图

这里我利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图: # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #这里导入你自己的数据 #...... #...... #x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list() #开始画图 sub_axix = filter(lambda
python用插值法绘制平滑曲线

本文实例为大家分享了python用插值法绘制平滑曲线的具体代码,供大家参考,具体内容如下原图: 平滑处理后: 代码实现如下: # 1. 随机构造数据 import numpy as np x = range(10) y = np.random.randint(10,size=10) # 2. 绘制原图 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # jupyter notebook显示绘
Python基于最小二乘法实现曲线拟合示例

本文实例讲述了Python基于最小二乘法实现曲线拟合.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里不手动实现最小二乘,调用scipy库中实现好的相关优化函数. 考虑如下的含有4个参数的函数式: 构造数据 import numpy as np from scipy import optimize import matplotlib.pyplot as plt def logistic4(x, A, B, C, D): return (A-D)/(1+(x/C)**B)+D def residuals(p
python 实现将多条曲线画在一幅图上的方法

如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jun 07 09:17:40 2018 @author: yjp """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter y0 = [] y1 = [] y2 =
如何通过python画loss曲线的方法

1. 首先导入一些python画图的包,读取txt文件,假设我现在有两个模型训练结果的records.txt文件 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pylab as pl from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes data1_loss =np.loadtxt("valid_RCSCA_records.txt") data2_l
python绘制多个曲线的折线图

这篇文章利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图: # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #这里导入你自己的数据 #...... #...... #x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list() #开始画图 sub_axix = filter(lambda
利用python绘制数据曲线图的实现

"在举国上下万众一心.众志成城做好新冠肺炎疫情防控工作的特殊时刻,我们不能亲临主战场,但我们能坚持在大战中坚定信心.不负韶华." 1.爬取新闻保存为json文件,并将绘图所需数据保存至数据库数据库表结构: 代码部分: import pymysql import re import sys,urllib,json from urllib import request from datetime import datetime import pandas as pd Today=date
利用Python画ROC曲线和AUC值计算

前言 ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣.这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC,而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC. AUC介绍 AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,目前常见的机器学习库中(比如scikit-learn)一般也都是集成该指标的计算,但

python绘制高斯曲线

相关推荐

随机推荐