2020年7月26日2020年7月26日

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Python可视化二维高斯分布

Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图,今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。

可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)本质上是以2D方式展示3D数据(第三维是概率密度),Python中四个matplotlib函数(plt.contour()、plt.contourf()、plt.imshow()、plt.pcolormesh())可以帮助我们完成这一目标。

1. 简单的示例

先引入必要的python依赖文件。

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('seaborn-white')

import numpy as np

1.1 目标函数

目标函数将平面坐标(x,y)映射为z值输出。

def f(x, y):

return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x)

1.2 Contour Plot

plt.contour()函数有三个参数: grid of x values, grid of y values 和 grid of z values

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