python绘制函数图像代码，NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。 NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含： 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

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创建BP神经网络，然后拟合二元一次函数图像，并计算函数平均值、误差等。

写在前面 在上一篇文章Python徒手实现手写数字识别—大纲中，我们已经讲过了我们想要写的全部思路，所以我们不再说全部的思路。 我这一次将图片的读入与处理的代码写了一下，和大纲写的过程一样，这一段代码分为以下几个部分： 读入图片； 将图片读取为灰度值矩阵； 图片背景去噪； 切割图片，得到手写数字的最小矩阵； 拉伸/压缩图片，得到标准大小为100×100大小矩阵； 将图片拉为1×10000大小向量，存入训练矩阵中。 所以下面将会对这几个函数进行详解。 代码分析 基础内容 首先我们现在最前面定义基础变量 import os from skimage import io i

估计退化函数 退化函数通常未知,因此在复原之前需要估计退化函数. 估计退化函数的方法: (1)观察法 (2)实验法 (3)数学建模法

函数图像（3）.ppt

废话少说，直接上代码： #coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def function_2(x,y): # 这里的函数可以任意定义 return np.sum(x**2) fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) x = np.arange(-3,-3,0.1) y = np.arange(-3,-3,0.1) X,Y = np.meshgrid(x,y)#创建网格，这个是关键

本文实例为大家分享了OpenCV实现智能视频监控的具体代码，供大家参考，具体内容如下 之前在做毕设的时候网上找个完整的实现代码挺麻烦的，自己做完分享一下 因为代码较为简单，没有将代码分开写在不同文件，有需要自己整合下哈 使用环境Visual Studio 2010 和 OpenCV 2.4.9 #include #include #include using namespace std; using namespace cv; int videoplay(); void on

** 3.72版本 ** 加入了叠加模式和叠加模式下的橡皮擦模式，可以用函数去绘制一些图像

一个可以绘制函数图像的Python玩具