smoothing

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我是一個Python初學者，我確實明白在這種情況下有什麼不對，SetVel[i+4]超出了範圍。但我無法糾正它。任何幫助將是驚人的。這裏是我的代碼： OutSmooth = [] IndexOut = [] IndSmooth = [] length = len(SetVel) for i in range(2, length-3): diffnext = (SetVel[i+4

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根據鼠標位置滾動導航欄不光滑需要改進

我試圖移動導航欄取決於鼠標位置的工作，但我不能使平滑當我將鼠標移動到一個點然後停止，裕度頂部花費很長時間來更新新值。這使得它看起來平滑的動畫像jittring代替 function nav_animate(e) { var mouse_y = e.pageY; if (mouse_y < 200) { var old_y = $("#nav-style").css('margin-top'

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我如何在GGPLOT2

權衡stat_smooth與值的數量的倒數給出的例子箱線像這樣GGPLOT2： ggplot(diamonds, aes(carat, price)) + geom_boxplot(aes(group = cut_width(carat, 0.25)), outlier.alpha = 0.1) + stat_smooth(method="lm", formula = y ~

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Matlibplot圖平滑低於零

我想用一個簡單的線條圖平滑一個圖形，但是當平滑時，曲線被拉低到零以下，但我希望它是全部正面的。這將如何工作？ v只是具有正值的任何列表，我不想只是將值設爲正值（abs(bincenters)）。 def main(v): window = Tk() x=np.array ([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) p = np.array(v) f

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預測用於光滑的NA的新數據。樣本

我正在做一個smooth.spline()擬合，然後進行適合的預測。我有問題，我的新數據有一些NAs。現在我正在嘗試爲預測也獲得新手。但我沒有得到它的工作。我已經編寫了一些可重現的代碼來說明我的問題。我想要我的新數據和我的預測長度相同。例如，當使用predict和loess模型時，我沒有這個問題。如果x爲NA，它會自動將NA置於y。我看到這個問題的其他模型的預測（lm, glm，..但通過設置

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R：使用ggplot2平滑處理數據圖中的binned數據

數據描述了兩個村莊Villariba和Villabajo之間長達4000多米長的道路上樹木的商品分佈（蘋果和香蕉）。數據已經被分類（即每500米提供一個總結），或者提供了大量的地點誤差，因此500米的分類是很自然的。我們想要通過內核平滑處理並將它們繪製成平滑的後分布分佈。有兩種明顯的方法可以在ggplot2包中執行此操作。首先讀取數據（長格式）。 library(ggplot2) databas

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如何通過填充用線性插值

我有一個數據組，看起來像這樣 Category<-c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3) Sequence<-c(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,1,2,3,4,5) Data<-c(2,3,4,5,6,4,5,6,7,6,5,4,3,2,4) DF<-data.frame(Category,Sequence,Data) 我想通過填充有附加數字序列列來

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在Linux中使我的java swing動畫更流暢

嗯，我正在關注這個tutorial來創建我自己的動畫，當我運行它時，在Windows上一切正常，但在Ubuntu 17.04中，只有當鼠標移過應用程序時，動畫才平滑窗口。如果它不起作用就像「在適合和開始」（我認爲是一個很好的翻譯）。這裏是我的代碼： import javax.swing.Box; import javax.swing.BoxLayout; import java.awt.Co

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使用p5.js平滑動畫的分形樹

我想使用p5.js製作平滑動畫的分形樹。我完全不知道如何讓分支一個一個地生成，而不是同時生成所有分支。這裏是我的代碼： function draw() { background(51); strokeWeight(5); stroke(255, 0, 0); translate(600, height); drawLine(300); }

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matplotlib中的平滑貝塞爾等價繪圖

我需要一個幫助，在matplotlib中用plt.steps函數繪製一張譜圖。由於數據很嘈雜，在gnuplot中，我使用平滑貝塞爾選項來平滑。 matplotlib中有沒有類似的選項？樣條曲線無法平滑所需級別的數據。這裏是一個示例數據集https://drive.google.com/open?id=0B4shfFfM7MOqV2h3ZDA0RXlOa2M 我已經繪製了plt.steps（data