contour

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我对MATLAB完全陌生并且有一些问题。我需要做下面的非线性优化问题的等高线图：为了确定该函数的可行域。我试过在Mathworks上搜索，但到目前为止还没有任何运气。我也有下面的例子： x = -5:0.005:5; y = -5:0.005:5; [X,Y] = meshgrid(x,y); F = (X.^2+Y-11).^2 + (X + Y.^2 - 7).^2; v = [0

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等高线图与2个阵列和含有卡方在python

我有卡方对的所有值的第三： kT=linspace(0.01,0.11,10) v=linspace(0.05,0.5,10) where: KT=[] V=[] for i in range(len(kT)): for u in range(len(v)): KT.append(kT[i]) V.append(v[u]) 因此我有： KT=as

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找到多个轮廓的连接像素点

我有一个图像分割输出，其中我有不同的对象有不同的边界。即我可以在图像上有多个轮廓。我想写一个算法，它将跟踪所有的轮廓，并以每个轮廓的连接像素点的形式给出输出。这个问题是否有任何以前定义的算法？

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极坐标/等高线图：如何绘制圆内的一些曲线？

我必须绘制等式： Y_axis = cos(phi) * sqrt(1 - (arctan(r)) /r) ---用于蜘蛛图这里： r = R/a_H Y_axis = V_r - V_sys 不同的曲线是： Y_axis = [0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8] 所需的情节是这样的：我想： # Imports import numpy as np import mat

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如何在2D图上绘制$ \ alpha $置信区域？

关于plotting confidence intervals有很多答案。我正在阅读Lourme A. et al (2016)的论文，我想从图纸中得出90％置信边界和10％例外点，如图2所示。我不能使用乳胶和有信心的区域定义插入图片： library("MASS") library(copula) set.seed(612) n <- 1000 # length of sample

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使用数据

的3列创建轮廓或热图我有通过在一个文件中的逗号“data.txt中” x,y,z 12,12,5.2 12,26,12.1 12,40,3.5 其中X和Y是（X，Y）坐标（分离3列中的数据范围12-2000），z是该点的值/强度。绘制这些数据的最佳方式是什么？我最初的想法是绘制三维轮廓图并沿着Z轴查看它，但即使这也给了我一些问题。我已经制作了一个数组并使用imshow进行绘图，但我知

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Python - 问题等高线绘制数据的偏移网格

我的数据是有规律的间隔，但不是一个网格 - 每一行点稍微偏离下面的一个。数据的形式是3个1D数组，x，y，z，每个索引对应一个点。它是平滑变化的数据 - 近似高斯。点密度相当高。绘制这些数据的最佳方式是什么？我尝试了meshgrid，但是它给了我一些轮廓值附近没有数据点的区域的轮廓不好。我照着这篇文章试图RBF插值： Python : 2d contour plot from 3 list

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OpenCV的findContours方法中的重复项

我正在使用python openCV库来获取简单图像中的轮廓坐标。据我所知，轮廓中点的顺序将是findContour（）方法返回的顺序。但findContour（）返回的一组点重复其中。如果订单保留，那么如何有重复？如何读取输出？下面是代码 import numpy as np import cv2 from pylab import plot,show from PIL impor

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Matlab中的轮廓/ Octave

我在理解轮廓方面有些麻烦。到目前为止我所了解的是contour s是一种在二维平面上表示3d图形的方法。它通过绘制2个变量的函数作为函数具有相同值的曲线来实现。现在，如果我做的： z=[1 4; 10 7]; contour(z); 我得到这个：我阅读文档，它说：轮廓（Z）绘制的轮廓矩阵Z的图，其中Z被解释为相对于xy平面的高度。 Z必须至少包含至少两个不同值的2 x 2的矩阵。

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覆盖Matplotlib中的轮廓图

我需要比较2组的2维分布。当我使用matplotlib.pyplot.contourf并叠加图时，每个等值线图的背景色将填充整个绘图空间。有没有办法让每个轮廓图的最低轮廓线水平透明，以便更容易看到每个轮廓的中心？ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm import scipy