Python实现高斯函数的三维显示

最新推荐文章于 2025-05-23 14:07:16 发布
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分类专栏： Python 图像处理
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本文介绍了如何使用Python进行高斯函数的三维显示绘图。虽然相比MATLAB的显示效果可能不够精细直观，但仍然提供了实现过程。文章中给出了二维高斯函数的公式，并展示了MATLAB的绘图程序及平滑的显示结果，接着分享了Python的程序代码及其显示效果。

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在网上查阅资料，发现很少用Python进行高斯函数的三维显示绘图的，原因可能是其图形显示太过怪异，没有MATLAB精细和直观。
回顾一下二维高斯公式：

G(x,y)=12π
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python实现高斯函数的三维显示 (附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
11-27 160
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三维高斯球形分布
08-29
很多时候，我们需要的是一维、二维的高斯分布，但，有时需要球形分布的三维高斯分布。
python三维图怎么显示_[宜配屋]听图阁
weixin_39970064的博客
11-23 207
在网上查阅资料，发现很少用Python进行高斯函数的三维显示绘图的，原因可能是其图形显示太过怪异，没有MATLAB精细和直观。回顾一下二维高斯公式：σ此处取3。在MATLAB下的程序为：u=[-10:0.1:10];v=[-10:0.1:10];[U,V]=meshgrid(u,v);H=exp(-(U.^2+V.^2)./2/3^2);mesh(u,v,H); %绘制三维曲面的函数title('...
【三维重建】【3DGS系列】【深度学习】3DGS的理论基础知识之如何形成高斯椭球
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yangyu0515的博客
05-23 1151
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3D Gaussian（3D 高斯）——学习笔记
2401_85725332的博客
11-27 1459
指三维空间的高斯函数，用于描述三维空间中数据的分布情况或作为滤波器进行图像处理。在数学上，它是一个正态分布函数的三维扩展，可以用来表示在三维空间中如何根据中心的远近而逐渐减弱的权重。G(x,y,z)表示该点的权重。
Python实现三维高斯函数图像显示
moge19的专栏
09-24 6093
1、用numpy模块实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import mpl_toolkits.mplot3d x, y = np.mgrid[-2:2:0.01, -2:2:0.01] z=(1/2*math.pi*3**2)*np.exp(-(x**2+y**2)/2*3**2) ax = pl...
Matlab笔记（二）：Matlab实现高斯函数的三维显示
闫小亘的博客
08-01 9878
Matlab实现高斯函数的三维显示1.前言2.代码3.结果展示 1.前言 最近学习中用到了高斯函数（二维高斯分布），特记录下实现代码及一些注意事项。 2.代码 %设置渐变色：figure => 编辑 => 图形属性 %去掉网格,并使之光滑：surf(X, Y, Z); shading interp; %设置坐标轴宽度：调整linewidth属性对应值 % 绘制二维高斯曲面 % 公式： p(z) = exp(-(z-u)^2/(2*d^2)/(sqrt(2*pi)*d) % x y 变量 X
Python实现高斯函数的三维显示方法
01-01
在网上查阅资料，发现很少用Python进行高斯函数的三维显示绘图的，原因可能是其图形显示太过怪异，没有MATLAB精细和直观。 回顾一下二维高斯公式： σ此处取3。 在MATLAB下的程序为： u=[-10:0.1:10]; v=[-10:0.1:...
Python：三维空间的概率密度函数
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大家肯定都有听说过正态分布，其实正态分布只是概率密度分布的一种，正态分布的概率密度函数均值为μ ，标准差σ是高斯函数的一个实例： f(x;μ,σ)=1σ2πexp⁡(−(x−μ)22σ2) f(x ; \mu, \sigma)=\frac{1}{\...
VastGaussian:用于大型场景重建的巨大3D高斯函数
qq_45880982的博客
05-06 2096
现有基于NeRF的大型场景重建方法在视觉效果和渲染速度方面往往存在限制。虽然最近的3D高斯分裂在小型和以目标为中心的场景上表现良好，但将其扩展到大型场景由于受到有限的视频内存、漫长的优化时间和明显的视觉外观变化等问题而面临挑战。为了解决这些挑战，作者提出了VastGaussian，这是第一种基于3D高斯喷射的高质量重建和大型场景实时渲染的方法。作者提出了一种逐步分割策略，将大型场景划分为多个单元，其中训练相机和点云根据一种空中空间感知的可见性标准进行适当分布。这些单元在并行优化后合并成一个完整的场景。
python 三维度显示,Python实现高斯函数的三维显示方法
weixin_29229055的博客
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在网上查阅资料，发现很少用Python进行高斯函数的三维显示绘图的，原因可能是其图形显示太过怪异，没有MATLAB精细和直观。回顾一下二维高斯公式：σ此处取3。在MATLAB下的程序为：u=[-10:0.1:10];v=[-10:0.1:10];[U,V]=meshgrid(u,v);H=exp(-(U.^2+V.^2)./2/3^2);mesh(u,v,H); %绘制三维曲面的函数title('...
python 多维高斯分布数据生成方式
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我就废话不多说了，直接上代码吧！ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_clusters(): mean1 = [0,0] cov1 = [[1,0],[0,10]] data = np.random.multivariate_normal(mean1,cov1,100) mean2 = [10,10] cov2 = [[10,0],[0,1]] data = np.append(data, np.random.multivariate_normal(mean2,co
讲道理 | 三维高斯积分公式
我要上火星（停止更新，转为私人笔记）
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多维高斯混合模型参数估计（python）
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通过python实现了三维高斯混合模型的参数估计。
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weixin_46039719的博客
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matlab画3d高斯曲线,MATLAB画高斯曲线
weixin_29738537的博客
03-17 747
高斯曲线 均值不同 高斯曲线 方差不同高斯曲线方差sigma=1,改变均值a(-6, 0，+6) 高斯曲线均值a=0,改变方差sigma (0.5, 1, 2, 4)%===================================================================% 文件名 e_gauss.m% 高斯曲线clear;a=-6;sigma=1; % 均值...
三维高斯溅射(3D Gaussian Splatting,3DGS)
2403_85515624的博客
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python求函数零点,如何在python中绘制三维数据的核密度估计（KDE）和过零点？
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过零点应该是矢量吗？。在下面的代码中是元组df = pd.read_csv(file, delimiter = ',')Convert series from data-frame into arraysX = np.array(df['x'])Y = np.array(df['y'])Z = np.array(df['z'])data = np.vstack([X, Y, Z])# perfor...
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高斯三维核函数，也称为高斯径向基函数（Gaussian Radial Basis Function，简称RBF），是一种常用的核函数，常用于机器学习中的支持向量机（SVM）和高斯过程回归（Gaussian Process Regression）等算法中。 在Python中，可以使用scikit-learn库来实现高斯三维核函数。具体步骤如下： 1. 导入所需的库： ```python from sklearn.metrics.pairwise import rbf_kernel ``` 2. 准备数据： 假设我们有一个包含n个样本的数据集X，每个样本有三个特征。可以将数据集表示为一个n×3的矩阵。 3. 计算高斯三维核函数： 使用rbf_kernel函数来计算高斯三维核函数。该函数的参数包括输入数据X和gamma值，gamma控制了高斯核函数的宽度。 ```python gamma = 0.1 # gamma值可以根据具体问题进行调整 kernel_matrix = rbf_kernel(X, gamma=gamma) ``` 计算结果为一个n×n的矩阵，表示每对样本之间的高斯核函数值。 以上就是使用Python实现高斯三维核函数的简要介绍。
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