简单的线性变换可视化-基于r语言

最新推荐文章于 2025-06-05 06:00:00 发布
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作者在B站观看了一系列关于线性代数本质的视频，并从中获得了灵感。这些视频将复杂的矩阵变换过程进行了直观的可视化处理。作为文科背景的学习者，目前仅能初步使用R语言进行数据处理，希望能学习更高效通用的可视化方法。

在b站上看到了一个系列视频线性代数的本质，把矩阵变换可视化了，很有启发，想学习可视化的方法。但是文科出身，只会不熟练初步地用下r语言，不简洁，不够通用。如果有高手请不吝赐教。
在这里插入图片描述

趣味数学——线性变换可视化交互系统
Ayaprogram的博客
05-04 2527
简介 本文介绍了使用 Processing 平台开发的线性变换可视化系统。该系统主要用于帮助建立对线性代数的直观映像，改变人们认为数学是枯燥乏味的传统印象。使用到的技术来自于《代码本色》。 主要内容有 线性代数，向量，粒子，力。 设计思路 设计灵感来自于3B1B的线性代数教学。 系统分为两种模式，一种是展览模式，使用者可以通过调整矩阵的数值来改变网格的形态；第二种是游戏模式，设计初衷是希望人们可以...
3B1B启发的线性变换的直观理解
weixin_41855010的博客
04-25 4948
最近发现了一个宝藏视频3B1B，这个由斯坦福大学学生开发的在线科普网站使用python的manim库制作了可视化的视频教程帮助普通人理解高等数学（包括线性代数、微积分、神经网络、微分方程）等内容。看了线性代数部分，发现是对之前学习的一个非常好的总结。之前买了一本《机器学习中的线性代数》，花了很多时间，大概一天只能看完一章，但是这个视频，差不多可以用10分钟左右的时间学完一章，可以说是非常节省时间了...
3d Linear Transformation Visualization:可视化3d线性变换。-开源
04-30
线性变换是一个从一个向量空间到另一个向量空间的函数，它尊重每个向量空间的线性结构。 为了可视化，我们可以对向量进行变换，但是它存在一个明显的问题，因为线性变换不仅变换向量，还变换了整个空间，换句话说，它变换了基础向量，因此空间中的每个向量也都变换了。 这就是为什么我创建了这个应用程序，以便每个人都可以看到转换矩阵如何改变整个空间的原因。
Python线性代数应用可视化：从矩阵变换到图像仿射
最新发布
🚀免费专栏：✅穿越之灵脉重构师：重启天元代码系列✅Python筑基系列✅创新语言开发系列✅代码故事茶馆✅AI筑梦工作站
06-05 1813
线性代数是理解空间变换和数据结构的核心数学工具，其几何意义往往隐藏在抽象的矩阵运算背后。随着计算机图形学和人工智能的发展，将线性代数概念转化为可视化形式成为揭示其本质的关键手段。本文通过Python代码实现一系列可视化工具，涵盖矩阵变换、特征向量分析和图像仿射变换，旨在以直观的方式展现线性代数在几何变换、数据降维和计算机视觉中的应用，帮助读者建立“代数运算-几何直观-工程应用”的完整认知链条。
linearizability:线性化可视化器
06-29
线性化 可视化工具。 队列 (a) H1 （可接受） (b) H2 （不可接受） (c) H3 （可接受） (d) H4 （不可接受） 寄存器 (a) H5 （可接受） (b) H6 （不可接受）
3-R语言科学可视化-ggplot用法（数据处理-长宽数据转换/列操作/排序，柱形图-单一/多列/堆积/百分比堆积）
tRNA的博客
01-31 2133
快速掌握数据处理中数据转换，包括长宽数据转换等操作，掌握R语言ggplot绘制柱形图的相关操作
R语言广义线性混合模型（GLMM）bootstrap预测置信区间可视化
拓端研究室TRL
03-29 1627
全文链接：https://tecdat.cn/?p=35552通过线性模型和广义线性模型（GLM），预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频然后，利用这些标准误差绘制出拟合回归线周围的置信区间或预测区间。置信区间（CI）的重点在于回归线，其可以解释为（假设我们绘制的是95%的置信区间）：“如果我们重复抽样X次，那么回归线将有95%的概率...
生信学习——基于R的可视化习题30个（附详细答案解读）
Dzfly
09-08 2511
题目目录一、基础绘图1. 对RNAseq_expr的每一列绘制boxplot图2. 对RNAseq_expr的每一列绘制density图3. 对RNAseq_expr的每一列绘制条形图4. 对RNAseq_expr的每一列取log2后重新绘制boxplot图，density图和条形图5. 对Q4的3个图里面添加 trt 和 untrt 组颜色区分开来6. 对RNAseq_expr的前两列画散点图并且计算线性回归方程7. 对RNAseq_expr的所有列两两之间计算相关系数，并且热图可视化8. 取RNAseq
大数据必修课 数据科学课程 R语言教程含练习题 第5章 数据可视化 共67页.pptx
04-15
课程分为多个章节，从基础到高级，覆盖了R语言的入门、数据模型、数据准备、数据可视化、数据探索、数据变换、高级编程、数据建模、数据评估以及实际案例分析，如大学录取分数线和收视率的影响因素等。此外，还涉及...
基于R语言一元线性回归模型实例及代码
唯欣主义的博客
11-26 5297
基于R语言一元线性回归模型实例及代码题目描述数据特征及可视化建立模型与初步评价（自己写lm()代码）回归诊断模型预测 题目描述 所用数据集——faithful(MASS包) # 加载数据包及查看问题背景 library(MASS) data("faithful") ?data Waiting time between eruptions and the duration of the eruption for the Old Faithful geyser in Yellowstone National
用R语言实现简单的线性回归
LittleYearYear的专栏
10-09 5993
用R语言进行简单线性回归分析，数据出自何晓群--应用回归分析，语言如下所示： x y 3.4 26.2 1.8 17.8 4.6 31.3 2.3 23.1 3.1 27.5 5.5 36 0.7 14.1 3 22.3 2.6 19.6 4.3 31.3 2.1 24 1.1 17.3 6.1 43.2 4
R语言（二）——简单线性模型中的指数变换
Netceor的博客
01-16 4886
目录 一、数据 1.数据信息 2.数据处理 二、简单线性回归 三、指数变换 四、生存分析数据的Cox回归模型 一、数据 1.数据信息 口咽癌数据（pharynx.csv）是针对口咽若干位置癌细胞的临床实验。分成两组，一组仅使用放疗（TX=1），另一组使用放疗和化疗（TX=2）。来自Kalbfleisch and Prentice(1980)，原本可从http://www.umas...
六、3D数学矩阵线性变换
Unity小白
01-03 748
3D数学矩阵线性变换 几何解释 旋转 缩放 投影 镜像 仿射 几何解释      一般来说方阵能描述任意线性变换。线性变换保留了直线和平行线，而远点没有移动。线性变换保留直线的同时，其他的几何性质就有可能发生改变了(角、长度、面积、体积)。 每一种线性变换都有一种变换矩阵，互不相同。 旋转 2D 旋转 2D X旋转矩阵 绕x、y、z轴进行3D旋转： x轴 y轴 z轴
【汇总】不用公式学线代, 纯纯纯几何视角下的线性代数
fang 0 jun的博客
08-03 1819
观前提醒：文章前后关联性较强，后文都是在前文的几何概念上展开。建议顺序阅读哦 什么是向量？ 三种视角看向量 物理专业视角：向量是有方向的箭头 eg: -----> 计算机专业视角：向量是有序的数字列表 eg:[1, 2] 数学专业视角： 向量是任何东西！只要能保证其两个相加或与数字相乘是有意义的。eg：小松鼠是向量，松鼠+松鼠 = 松鼠宝宝；3 * 松鼠 = 三只松鼠 tips：我们将不断加深数学专业的视角上的向量理解，由于本篇着重讲述几何本质，我们可以用物理和计算机专业的视角去想象向量：向量是.
线性代数——向量运算可视化（python实现）
weixin_43850909的博客
10-31 1217
研究3D图形学处理，很多地方需要用到的线性代数的知识，将线性代数结合3D可视化编程，能够加深对线性代数应用场景的理解。
MATLAB中图像像素值线性变换与可视化
weixin_63074242的博客
01-24 366
的每个像素值进行线性变换，首先从每个像素值中减去80，然后将结果乘以255并除以70，以调整像素值的范围。应用非线性变换：可以尝试使用非线性变换来调整图像，例如直方图均衡化、自适应直方图均衡化等。尝试其他线性变换：可以尝试使用其他线性变换来调整图像，例如伽马校正、对数变换等。：如果变换后的像素值大于255，则将其设置为255，以防止像素值溢出。分析变换效果：可以分析变换对图像内容的影响，例如对比度、亮度等。：如果变换后的像素值小于0，则将其设置为0，以防止像素值溢出。，将其数据类型转换回无符号8位整数。
数据形态变换与标准化及在R语言中的实现
yanlingbin的专栏
08-24 1万+
1 数据形态变换 1.1 右偏态数据变换方法 对数（ln、log10） 均方根（全为正数） 3次方根（正负均有） 1.1 左偏态数据变换方法 e的乘方 平方 3次方 2 数据标准化（Normalization） 2.1 线性变换   通常将数据线性变换到[0, 1]，即进行0-1标准化(0-1 normalization)。 常用的   又叫min-max标准化(Min-max normalization)，线性函数归一化，离差标准化。适用于最大值最小值已知确定。得到值离上限、下限的相对距离,标准化
线性代数之四：线性变换
zzulp的专栏
11-06 1万+
4.1 定义线性变换：一个将向量空间V映射到向量空间W的映射L，如果对所有V中的向量v以及标量a,b，都有L(av1+bv2)=aL(v1)+bL(v2)L(av_1+bv_2)=aL(v_1)+bL(v_2)，则称L为V的线性变换(Liner transformation)，记作L:V−>WL:V->W，如果V和W是相同的，称L是V的线性算子(liner operator)。线性变换的性质：若L为
R语言 Scale函数
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01-05 4万+
在我们做数据的时候，一个数据会有很多特征；比如在描述影响房价的因素，有房子面积，房间数量等。而不同的特征存在不同的量纲，为了消除量纲、数值差异等，我们就需要对数据进行中心化和标准化； 那什么是中心化，什么是标准化呢？ 所谓中心化就是将数据减去均值后得到的，比如有一组数据(1，2，3，4，5，6，7)，它的均值是4，中心化后的数据为(-3，-2，-1，0，1，2，3) 而标准化则是在中心化后的
基于R语言的浙江地区遥感生态数据分析与可视化
本文标题为“R语言数据分析案例[源码]”，描述中明确指出该案例聚焦于使用R语言进行地理空间数据分析与可视化，以浙江省为研究区域，结合MODIS遥感数据、气候因子（平均温度和降水）以及增强型植被指数（EVI）的计算...
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