给出contourf的实例代码
时间: 2023-03-15 13:35:48 浏览: 102
Contourf实例代码示例:import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npX = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)plt.contourf(X, Y, Z)
plt.colorbar()
plt.show()
相关问题
给出地图数据可视化的python代码
以下是使用Python进行地图数据可视化的示例代码:
1. 使用Basemap绘制地图
```
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
# 创建Basemap实例
m = Basemap(projection='merc', llcrnrlon=-180, llcrnrlat=-80, urcrnrlon=180, urcrnrlat=80)
# 绘制海岸线和国界线
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()
# 显示地图
plt.show()
```
2. 绘制散点图
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 创建Basemap实例
m = Basemap(projection='merc', llcrnrlon=-180, llcrnrlat=-80, urcrnrlon=180, urcrnrlat=80)
# 绘制海岸线和国界线
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()
# 将经纬度转换为Basemap坐标系下的坐标
x, y = m(data['longitude'].values, data['latitude'].values)
# 绘制散点图
m.scatter(x, y, s=5, c=data['value'].values, cmap=plt.cm.jet, alpha=0.5)
# 添加颜色条
plt.colorbar()
# 显示地图
plt.show()
```
3. 绘制等值线图
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import numpy as np
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 创建Basemap实例
m = Basemap(projection='merc', llcrnrlon=-180, llcrnrlat=-80, urcrnrlon=180, urcrnrlat=80)
# 绘制海岸线和国界线
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()
# 将经纬度转换为Basemap坐标系下的坐标
x, y = m(data['longitude'].values, data['latitude'].values)
# 将数据转换为网格数据
xi, yi = np.linspace(x.min(), x.max(), 100), np.linspace(y.min(), y.max(), 100)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)
zi = data['value'].values.reshape((len(y), len(x)))
# 绘制等值线图
cs = m.contour(xi, yi, zi, linewidths=0.5, colors='k', levels=10)
csf = m.contourf(xi, yi, zi, cmap=plt.cm.jet, alpha=0.5, levels=cs.levels)
# 添加颜色条
plt.colorbar(csf)
# 显示地图
plt.show()
```
1、参考实例构造两类数据,两类数据的分类界面是非线性分类界面。 设计一个三层神经网络,对两类数据进行分类。 2、运行程序,分析程序代码与结构,详述代码的实现过程,分析程序结果。给出代码和过程
这是一个比较典型的神经网络二分类问题,需要使用三层神经网络进行分类。具体实现代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 构造两类数据
N = 100 # 每类数据点的数量
D = 2 # 数据的维度
K = 2 # 类别数
X = np.zeros((N*K, D)) # 数据矩阵
y = np.zeros(N*K, dtype='uint8') # 标签矩阵
for j in range(K):
ix = range(N*j, N*(j+1))
r = np.linspace(0.0, 1, N) # 生成均匀分布的数据
t = np.linspace(j*4, (j+1)*4, N) + np.random.randn(N)*0.2 # 加上噪声
X[ix] = np.c_[r*np.sin(t), r*np.cos(t)]
y[ix] = j
# 可视化数据
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.show()
# 定义网络结构
h = 100 # 隐藏层节点数
W = 0.01 * np.random.randn(D, h)
b = np.zeros((1, h))
W2 = 0.01 * np.random.randn(h, K)
b2 = np.zeros((1, K))
# 梯度下降
step_size = 1e-0
reg = 1e-3
num_examples = X.shape[0]
for i in range(10000):
# 前向传播
hidden_layer = np.maximum(0, np.dot(X, W) + b) # ReLU激活函数
scores = np.dot(hidden_layer, W2) + b2
# 计算损失函数
exp_scores = np.exp(scores)
probs = exp_scores / np.sum(exp_scores, axis=1, keepdims=True)
correct_logprobs = -np.log(probs[range(num_examples), y])
data_loss = np.sum(correct_logprobs) / num_examples
reg_loss = 0.5 * reg * np.sum(W * W) + 0.5 * reg * np.sum(W2 * W2) # L2正则化
loss = data_loss + reg_loss
if i % 1000 == 0:
print("iteration %d: loss %f" % (i, loss))
# 反向传播
dscores = probs
dscores[range(num_examples), y] -= 1
dscores /= num_examples
dW2 = np.dot(hidden_layer.T, dscores)
db2 = np.sum(dscores, axis=0, keepdims=True)
dhidden = np.dot(dscores, W2.T)
dhidden[hidden_layer <= 0] = 0
dW = np.dot(X.T, dhidden)
db = np.sum(dhidden, axis=0, keepdims=True)
dW2 += reg * W2
dW += reg * W
# 参数更新
W -= step_size * dW
b -= step_size * db
W2 -= step_size * dW2
b2 -= step_size * db2
# 计算分类精度
hidden_layer = np.maximum(0, np.dot(X, W) + b)
scores = np.dot(hidden_layer, W2) + b2
predicted_class = np.argmax(scores, axis=1)
print('training accuracy: %.2f' % (np.mean(predicted_class == y) * 100))
# 可视化分类结果
h = 0.02
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.5, X[:, 0].max() + 0.5
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.5, X[:, 1].max() + 0.5
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
Z = np.dot(np.maximum(0, np.dot(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()], W) + b), W2) + b2
Z = np.argmax(Z, axis=1)
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.show()
```
代码实现过程如下:
1. 首先生成两类数据,每类数据点数量为N,数据维度为D,共有K个类别。这里使用了极坐标和正态分布生成数据,并用matplotlib库进行可视化展示。
2. 接着定义神经网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。这里使用了ReLU激活函数和L2正则化。
3. 然后进行梯度下降,计算前向传播和反向传播中需要的各种中间变量,包括隐藏层输出、输出层输出、损失函数、梯度等等。每隔一定的迭代次数就输出当前的损失函数值。
4. 最后计算分类精度并进行分类可视化,使用了meshgrid和contourf函数进行绘制,可以清晰地显示出分类边界。
希望这份代码和过程能够帮助你理解神经网络和Python实现方式。
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