python matlibplot绘制矩阵_matplotlib.pyplot.matshow 矩阵可视化实例

时间: 2023-10-25 12:34:08 浏览: 160
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matplotlib.pyplot.matshow 矩阵可视化实例

好的,下面是一个使用 matplotlib.pyplot.matshow 函数绘制矩阵的示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个 5x5 的随机矩阵 matrix = np.random.rand(5, 5) # 使用 matshow 函数绘制矩阵图像 plt.matshow(matrix) # 添加颜色条 plt.colorbar() # 显示图像 plt.show() ``` 这个示例代码中,首先使用 numpy 库生成一个 5x5 的随机矩阵,然后使用 matshow 函数将其可视化成图像。最后,添加了一个颜色条并显示图像。 你可以根据自己的需要对矩阵进行修改,并调整图像的样式和布局。
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#https://pysource.com/2021/10/29/kalman-filter-predict-the-trajectory-of-an-object/ import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class KalmanFilter: #实例属性 kf = cv2.KalmanFilter(4, 2) #其值为4,因为状态转移矩阵transitionMatrix有4个维度 #需要观测的维度为2 kf.measurementMatrix = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0]], np.float32) #创建测量矩阵 kf.transitionMatrix = np.array([[1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 0.7, 0], [0, 0, 0, 0.7]], np.float32) #创建状态转移矩阵 # 创建一个0-99的一维矩阵 z = [i for i in range(100)] z_watch = np.mat(z) # 创建一个方差为1的高斯噪声,精确到小数点后两位 noise = np.round(np.random.normal(0, 1, 100), 2) noise_mat = np.mat(noise) # 将z的观测值和噪声相加 z_mat = z_watch + noise_mat # 定义x的初始状态,即位置和速度 x_mat = np.mat([[0, ], [0, ]]) y_mat = np.mat([[0, ], [0, ]]) def predict(self, coordX, coordY): #实例方法,自己实现一个predict ''' This function estimates the position of the object''' measured = np.array([[np.float32(coordX)], [np.float32(coordY)]]) self.kf.correct(measured) #结合观测值更新状态值,correct为卡尔曼滤波器自带函数 predicted = self.kf.predict() #调用卡尔曼滤波器自带的预测函数 x, y = int(predicted[0]), int(predicted[1]) #得到预测后的坐标值 # 绘制结果 plt.plot(measured[0], 'k+', label='Measured_x') plt.plot(x, 'b-', label='Kalman Filter_x') #plt.plot(real_state, 'g-', label='Real state') plt.legend(loc='upper left') plt.title('Kalman Filter Results') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Position (m)') plt.show() return x, y predict(self,x_mat,y_mat)优化这段python代码,随机生成x和y并实现对x和y的输入值的预测,并画出图像,实现可视化

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