jet_map[:127] = [np.linspace(0, 1, 127), np.zeros(127), np.zeros(127)]

时间: 2023-12-02 14:04:32 浏览: 60
This code creates a new entry in the dictionary `jet_map` with the key `127` and the value of an array containing three arrays. The first array contains 127 evenly spaced values between 0 and 1, created using the `np.linspace` function. The second and third arrays are both arrays of zeros, also with a length of 127. Overall, this code creates a colormap with a gradient that goes from black to bright red, with 127 different shades of red.
相关问题

jet_map[:127] = [np.linspace(0, 1, 127), np.zeros(127), np.zeros(127)]怎么改

这个代码行的作用是将jet色图的前127个颜色设置为红色。如果您想改变颜色,请将代码行中的np.zeros(127)替换为您所需的颜色通道值,例如: - 要将前127个颜色设置为绿色,可以将代码改为:jet_map[:127] = [np.zeros(127), np.linspace(0, 1, 127), np.zeros(127)] - 要将前127个颜色设置为蓝色,可以将代码改为:jet_map[:127] = [np.zeros(127), np.zeros(127), np.linspace(0, 1, 127)] - 如果您想使用其他颜色,可以在每个通道值中设置适当的值。例如,要将前127个颜色设置为紫色,可以将代码改为:jet_map[:127] = [np.linspace(0.5, 1, 127), np.zeros(127), np.linspace(0.5, 1, 127)]

这段代码有什么问题吗:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #1、序列的相加和相乘: n1=np.linspace(0,3,4,dtype=int) x1=np.array([2,0.5,0.9,1]).reshape(1,4) n2=np.linspace(0,7,8,dtype=int) x2=np.linspace(0,0.7,8,dtype=float) n=np.linspace(0,7,8,dtype=int) x1=np.append(x1,np.zeros(8-len(n1))) x2=np.append(np.zeros(8-len(n2)),x2) x=x1+x2 fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(3,1,1) ax1.stem(n1,x1) ax1.axis([-1,9,0,2.1]) ax2=fig.add_subplot(3,1,2) ax2.stem(n2,x2) ax2.axis([-1,9,0,0.9]) ax3=fig.add_subplot(3,1,3) ax3.stem(n,x) ax3.axis([-1,9,0,2.1]) plt.show()

这段代码在将两个序列 `x1` 和 `x2` 进行相加时,使用了 `np.append` 函数将两个数组合并,但是合并的方式有误。`np.append` 函数的第三个参数是 `axis`,表示将两个数组在哪个维度上进行合并,如果不指定 `axis` 参数,则默认将两个数组展开成一维数组后再进行合并。在原代码中,由于 `x1` 和 `x2` 的长度不一致,所以在使用 `np.append` 函数时没有指定 `axis` 参数,导致合并结果不符合预期。 另外,原代码中使用了 `np.zeros` 函数创建长度为 `8-len(n1)` 和 `8-len(n2)` 的零数组,但是这样创建的数组是一维数组,无法与 `x1` 和 `x2` 进行合并。正确的方法应该是使用 `np.zeros` 函数创建一个形状为 `(1, 8-len(n1))` 和 `(1, 8-len(n2))` 的零数组,然后再将它们与 `x1` 和 `x2` 进行合并。 下面是修改后的代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1、序列的相加和相乘: n1 = np.linspace(0, 3, 4, dtype=int) x1 = np.array([2, 0.5, 0.9, 1]).reshape(1, 4) n2 = np.linspace(0, 7, 8, dtype=int) x2 = np.linspace(0, 0.7, 8, dtype=float) n = np.linspace(0, 7, 8, dtype=int) x1 = np.append(x1, np.zeros((1, 8-len(n1))), axis=1) x2 = np.append(np.zeros((1, 8-len(n2))), x2.reshape(1, 8), axis=1) x = x1 + x2 # 绘制图像 fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(3, 1, 1) ax1.stem(n1, x1[0]) ax1.axis([-1, 9, 0, 2.1]) ax2 = fig.add_subplot(3, 1, 2) ax2.stem(n2, x2[0]) ax2.axis([-1, 9, 0, 0.9]) ax3 = fig.add_subplot(3, 1, 3) ax3.stem(n, x[0]) ax3.axis([-1, 9, 0, 2.1]) plt.show() ``` 此外,代码中的 `x2` 应该是长度为 `8`,而不是 `len(n2)`。
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将这个代码修改为自适应序列采样的插值方法:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if __name__ == '__main__': snum = 12 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量:snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -4 xe = 4 x1 = np.linspace(xs, xe, snum) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

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