np.mgrid 的使用方法

时间: 2023-11-17 14:07:39 浏览: 185
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使用python绘制3维正态分布图的方法

np.mgrid 是 NumPy 提供的一个函数，用于创建多维索引表格。它可以根据指定的起点、终点和步长，生成多维数组中所有元素的坐标位置。使用时只需要向 np.mgrid 函数传入对应的切片对象即可。例如，np.mgrid[0:3,0:2] 会创建一个 2x3 的数组，其中第一行表示横坐标，第二行表示纵坐标，每个元素代表坐标位置。
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xx, yy = np.mgrid[xlim[0]:xlim[1]:.01, ylim[0]:ylim[1]:.01] Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.8) plt.show() ### 超...

np.array转np.mgrid

3. 使用np.mgrid函数将数组转换为多维网格：grid = np.mgrid[arr] 这里的[arr]表示将arr作为一个维度为1的数组传入，如果有多个数组，可以使用逗号分隔，例如：grid = np.mgrid[arr1, arr2] 4. 最后，可以通过访问...

np.mgrid 入参是什么

例如，对于三维网格点坐标，可以使用三个切片对象作为np.mgrid函数的入参，分别表示三个维度的坐标范围和步长。具体来说，入参是形如[start:stop:step]的切片对象，其中start表示起始坐标，stop表示终止坐标，step...

np.mgrid.t.reshape(-1,2)

np.mgrid函数生成的...总之，np.mgrid.t.reshape(-1,2)语句的作用是将np.mgrid函数生成的数组转置并展平成二维数组的形式，每一行表示一个坐标点。-1表示将数组的行数自动计算，2表示每个坐标点有两个维度。

运行objp = np.zeros((6 * 8, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:8, 0:6].T.reshape(-1, 2)

而np.mgrid[0:8, 0:6]则是创建了一个8*6的二维数组，用于表示棋盘格上各个角点的坐标。np.mgrid[0:8, 0:6].T.reshape(-1, 2)将该二维数组转置，并且将其展开成一个48*2的一维数组，用于更新矩阵objp中前两列的值，即...

解释代码objp = np.zeros((6 * 8, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:8, 0:6].T.reshape(-1, 2)

2. np.mgrid[0:8, 0:6]：生成一个2D数组，表示一个8行6列的矩阵。其中，第一行表示该矩阵每个元素的x坐标，第二行表示该矩阵每个元素的y坐标。 3. .T.reshape(-1, 2)：将2D数组转置，并将其变形为N行2列的数组...

np.mgrid[0: cols, 0: rows].T.reshape(-1, 2)

它首先使用mgrid函数生成一个二维网格坐标系，然后使用T属性转置这个坐标系，使得每行对应一个网格点，并将行和列的顺序颠倒。接着使用reshape函数将二维数组转换为一维数组，其中每个元素都是一个二元组，表示一个...

x,y=np.mgrid[-2:2:20j，-2:2:20j]

其中 np 是 numpy 库的别名，mgrid 函数用于生成一个二维的坐标网格。参数 [-2:2:20j，-2:2:20j] 表示从-2到2生成20个等间距的数，所以生成的坐标网格是一个20x20的矩阵。x 和 y 是两个二维数组，分别...

point_world_xyz[:, :2] = np.mgrid[0: cols, 0: rows].T.reshape(-1, 2)

这段代码使用了numpy库中的mgrid函数创建了一个二维的网格矩阵，其中第一维对应x坐标，第二维对应y坐标。网格的大小由cols和rows指定。然后通过转置和reshape函数将二维矩阵转换成一维矩阵，最终将一维矩阵赋值给了...

x,y=np.mgrid[-2:2:20j，-2:2:20j] # 步长使用虚数 #虚部表示点的个数# 并且包含 end

这是一段错误的代码，因为步长不能使用虚数。在这里，20j 表示一个复数，实部为 0，虚部为 20。正常情况下，mgrid 函数的第三个参数应该是一个整数或浮点数，表示步长或者点的个数。如果要生成 20 个等间距的数...

rows, cols = scr.shape[:2] sigma2 = 0.01 x, y = np.mgrid[-1:1:2.0 / rows, -1:1:2.0 / cols] z = 1 / (2 * np.pi * sigma2) * np.exp(-(x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma2)) zNorm = np.uint8(cv2.normalize(z, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 归一化为 [0,255] maskGauss = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8) maskGauss[:, :, 0] = zNorm maskGauss[:, :, 1] = zNorm

具体来说，代码中首先获取原始图像的尺寸，然后设定高斯核的方差为 sigma2，接着使用 np.mgrid 函数生成一个二维矩阵，用于表示高斯核中每个元素的位置坐标。接下来，利用高斯核的定义公式，计算每个位置上的高斯...

y, x = np.mgrid[step/2:h:step, step/2:w:step].reshape(2, -1) TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'function' and 'int'

y, x = np.mgrid[step_value/2:h:step_value, step_value/2:w:step_value].reshape(2, -1) 这样就可以避免 TypeError 异常了。当然，如果 step 变量已经是一个数字类型的值，那么你就不需要调用它了，直接...

scr = cv2.imread('first.jpg') scr = cv2.cv2tColor(scr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 dft = cv2.dft(np.float32(scr), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) #傅里叶变换 dft_shift = np.fft.fftshift(dft) # 零频域移到频谱中心 rows, cols = scr.shape[:2] sigma2 = 0.01 x, y = np.mgrid[-1:1:2.0 / rows, -1:1:2.0 / cols] z = 1 / (2 * np.pi * sigma2) * np.exp(-(x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma2)) zNorm = np.uint8(cv2.normalize(z, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 归一化为 [0,255] maskGauss = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8) maskGauss[:, :, 0] = zNorm maskGauss[:, :, 1] = zNorm fshift = dft_shift * maskGauss # mask与频域进行点乘 f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) # 将零频域移到左上角 img_back = cv2.idft(f_ishift) # 转换为空间域 img_back = cv2.magnitude(img_back[:, :, 0], img_back[:, :, 1]) max = np.max(img_back) min = np.min(img_back) res = np.zeros((rows, cols), dtype="uint8") # 高斯滤波结果 for i in range(rows): for j in range(cols): res[i, j] = 255 * (img_back[i, j] - min) / (max - min) #归一化为[0, 255]

然后，定义一个高斯滤波器，使用np.mgrid()函数生成高斯滤波器的权重矩阵z。该矩阵归一化后作为mask与频域进行点乘，得到fshift。使用np.fft.ifftshift()函数将零频域移到左上角，使用cv2.idft()函数将f_ishift转换...

import cv2 import numpy as np chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(mtx) print("畸变系数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(dist) # 打印外部参数 print("旋转向量：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(rvecs) print("平移向量：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(tvecs)这段代码如何将旋转向量和平移向量改为旋转矩阵和平移矩阵

在 OpenCV 中，可以使用 cv2.Rodrigues() 函数将旋转向量转换为旋转矩阵，使用 np.array() 函数将平移向量转换为平移矩阵。修改代码如下： import cv2 import numpy as np chessboard_size = (9,6) # ...

在2行2列的绘图区域中绘制三维曲线、曲面和散点点图，要求如下： 1.在第一个绘图区域绘制一条给定数据的三维曲线； 2.在第二个绘图区域绘制一条z=50*sin(x+y)三维曲面； 3.在第三个绘图区域绘制三维散点图，x,y,z三个坐标轴的数值分别0-50之间的30个随机数。30个点中，前10个点红色，中间10个点蓝色，最后10个点黄色。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d def level4(): #绘制三维曲线 plt.figure(figsize=(10, 10)) #**********begin**********# #绘制三维坐标系 #生成绘图数据 x1=np.linspace(0,2*np.pi,300) y1=np.linspace(0,3*np.pi,300) z1=50*np.sin(x1+y1) #绘制曲线 #绘制三维曲面 #绘制三维坐标系 #生成绘图数据 x2,y2=np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j] z2=50*np.sin(x2+y2) #绘制曲面 #绘制三维散点图 #绘制三维坐标系 #生成绘图数据 #按区域绘制不同颜色散点 ax3.scatter(x3[0:10],y3[0:10],z3[0:10],color='r') #**********end**********# #将绘制的图形保存为指定路径下的图片 plt.savefig("task4/image1/t4.png") #显示创建的绘图对象 plt.show()

x2,y2=np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j] z2=50*np.sin(x2+y2) # 绘制曲面 ax2.plot_surface(x2, y2, z2, cmap='coolwarm') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') # 绘制三维...
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