认识图表——小提琴图

📊科研人必知!小提琴图超全解析

🎈宝子们,今天来给大家讲讲数据分析里超厉害的可视化神器 —— 小提琴图!不管你是科研小白,还是数据分析大神,掌握它都能让你的数据展示更上一层楼✨

什么是小提琴图🧐

小提琴图其实是箱线图和核密度图的结合体🎯 它不仅能像箱线图一样展示数据的中位数、四分位数这些位置信息,还能像核密度图一样,直观呈现数据的分布概率。从图上看,中间窄两边宽的 “小提琴” 形状,窄的地方表示数据集中,宽的地方呢,就说明数据分布比较分散,是不是很形象?

💡它有啥用?

  1. 对比数据分布:假如你在研究不同城市的平均收入,用小提琴图就能清晰看到每个城市收入的集中区间和分散程度,一眼对比出差异。比如一线城市收入普遍较高,分布相对集中在高收入区间,而一些二线城市可能收入分布更均匀,这样就能快速发现城市间的经济差异。

  2. 分析数据特征:对于一组实验数据,能直观了解数据的对称性、是否存在异常值等。像医学实验里,观察不同药物治疗效果的数据,就能判断哪种药物效果更稳定,有没有特殊情况。

怎么看?

👉中间的白点是中位数,代表数据的中间水平。

👉箱型部分表示四分位数范围,也就是 25% 到 75% 的数据所在区间。

👉“小提琴” 的轮廓就是核密度估计曲线,越胖的地方,数据越多。

宝子们,学会看小提琴图,下次分析数据就更得心应手啦!赶紧点赞收藏,说不定哪天就用到啦!💖

### PCK姿态估计评估指标详解 #### 什么是PCK? PCK(Percentage of Correct Keypoints)是一种广泛用于评估姿态估计性能的关键点匹配精度指标。它衡量的是在给定阈值范围内,被正确估计的关键点所占的比例[^1]。 具体来说,在姿态估计任务中,对于每一个关键点的真实位置 \( (x_{gt}, y_{gt}) \) 和预测位置 \( (x_p, y_p) \),计算它们之间的欧几里得距离: \[ d = \sqrt{(x_{p} - x_{gt})^2 + (y_{p} - y_{gt})^2} \] 如果该距离小于某个预定义的阈值,则认为这个关键点被正确估计。通常情况下,这一阈值会设置为头部长度或者躯干长度的一个比例[^3]。 #### 如何计算PCK? 假设总共有 \( N \) 个关键点需要估计,其中满足上述条件的关键点数量记作 \( C \),那么PCK可以表示为: \[ PCK = \frac{C}{N} \times 100\% \] 为了更全面地反映模型的表现,研究者们常常会在多个不同阈值下绘制PCK曲线。例如,当设定一系列逐渐增大的阈值时,每一步都记录对应的PCK值并绘制成图表。这种做法有助于直观展示模型在整个误差范围内的表现情况。 #### 小提琴图中的PCK含义 根据提供的资料描述,“小提琴图”的上下部分展示了训练集与测试集中各关键点预测误差分布状况。而灰度标注出来的数值即代表了特定条件下达到的标准PCK比率——也就是按照一定容忍限度内能够成功定位到的目标百分比。比如文中提到的数据集中存在几个典型中间值分别为2.69px、5.62px等像素级别上的统计结果表明即使是在较为复杂场景下各个版本依旧保持较高水准准确性。 另外值得注意的一点是除了单纯依靠绝对像素差距外还可以引入相对尺度因子来动态调整评判标准使得适应更多样化的应用场景需求。 ```python def calculate_PCK(gt_points, pred_points, threshold): """ Calculate the Percentage of Correct Keypoints (PCK). Parameters: gt_points (list): List of ground truth points. pred_points (list): List of predicted points. threshold (float): Distance threshold for correct keypoint. Returns: float: The percentage of correctly estimated keypoints. """ num_correct = sum(1 for p_gt, p_pred in zip(gt_points, pred_points) if ((p_gt[0]-p_pred[0])**2 + (p_gt[1]-p_pred[1])**2)**0.5 <= threshold) total_keypoints = len(gt_points) return (num_correct / total_keypoints) * 100 if total_keypoints != 0 else 0 ``` 此函数实现了基本版别的PCK计算器功能,输入实际坐标集合以及预期输出座標还有判定界限即可得出相应得分。 #### 总结 综上所述,PCK作为一项重要的量化工具帮助我们理解计算机视觉领域特别是涉及到人体或其他物体结构化信息提取时候的效果优劣程度;通过合理选取比较基准进而细化分析过程可以获得更加深入的认识关于当前技术水平所能达成的最佳成果如何体现于实践当中去[^2].
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