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Python pyecart和matplotlib的区别
最近制图用到了这两个python库，发现制图功能都很强大，现总结下两者的区别以方便以后选用。1）pyechart更适用于做一些高大上的图，比如地图、地域分布、热点图、热力图等；而matplotlib更加适合于做一些常用的图，如折线图、柱状图、散点图等。2）pyechart主要可以做交互式的图，前者风格偏向数据工程demo展示；matplotlib主要可以做静态图，风格偏向学术。...翻译 2019-07-19 15:43:19 · 2592 阅读 · 0 评论 -
Spectral（SPY）学习笔记(1)-Unsupervised Classification
高光谱实现k-means聚类读取ENVI格式数据并显示## 开始K-means聚类参数说明：img：输入的高光谱影像5：第一个5表示k值5：第二个5表示迭代次数m:分类结果图像c:表示每个类别的波谱曲线显示分类结果...原创 2019-08-17 15:45:26 · 655 阅读 · 0 评论 -
Spectral（SPY）学习笔记(2)-Supervised Classification
高光谱数据实现监督分类读取数据并显示-高光谱降维（Dimensionality Reduction）
实现高光谱数据降维由于所谓的“维数诅咒”，处理数百个波段的高光谱图像可能会增加计算量，影响分类精度。为了缓解这些问题，通常需要降低数据的维数。主成分变换高光谱图像中的许多波段往往具有很强的相关性。主成分变换表示原始图像波段到一组新的、不相关的特征的线性变换。这些新特征对应于图像协方差矩阵的特征向量，其中相关特征值表示特征向量方向上的方差。在相对较少的主成分中(与原始频带数相比)可以捕获到非常...原创 2019-08-17 20:02:20 · 8201 阅读 · 1 评论 -
Spectral（SPY）学习笔记(4)
Fisher线性判别数据读取显示：采用线性特征降维利用降维后的高光谱进行分类：目标检测（Target Detectors）估计背景统计信息。要将像素声明为异常，需要指定阈值RX分数。此处我们选择所有RX分数相对于背景的概率小于0.001的图像像素为异常像素:不需要为异常像素指定阈值，也可以简单地查看原始RX分数的图像，其中越亮的像素被认为“越异常”:对于样本图像，由于使用了线性...原创 2019-08-18 10:12:10 · 932 阅读 · 2 评论