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【MATLAB】进阶绘图 ( 进阶绘图展示 | 对数图 | semilogx 半对刻度数图 | semilogy 半对数刻度图 | loglog 双对数刻度图 )
文章目录 一、进阶绘图展示 二、对数图 1、logspace 函数 2、semilogx 函数 3、semilogy 函数 4、loglog 函数 5、代码示例 一、进阶绘图展示 ---- 二、对数图 semilogy 函数绘制半对数刻度图 : 绘制的坐标轴 , x 轴是对数刻度, y 轴是对数刻度 ; % x 轴是线性刻度, y 轴是对数刻度 semilogy(x, y); 4、loglog 函数 loglog 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/semilogy.html loglog 函数绘制双对数刻度图 : 绘制的坐标轴 , x 轴是线性刻度, y 轴是对数刻度 ; % x 轴是对数刻度, y 轴是对数刻度 loglog (x, y); 5、代码示例 代码示例 : % 生成 10 的 -1 次方到 10 的 1 次方之间 (x, y); % 添加标题 title('Loglog ( x 对数 y 对数 )'); 绘图效果 :
3.2K40编辑于 2023-03-29 - 来自专栏程序源代码
【程序源代码】Log4J 日志分割
[" + name + "] to be rolled on top of every hour."); break; case HALF_DAY: LogLog.debug("Appender [" + name + "] to be rolled at midday and midnight."); break; case TOP_OF_DAY: LogLog.debug("Appender [ " + name + "] to be rolled at midnight."); break; case TOP_OF_WEEK: LogLog.debug("Appender [" + name + "] to be rolled at start of week."); break; case TOP_OF_MONTH: LogLog.debug("Appender [" + name + " target.exists()) { this.closeFile(); file = new File(fileName); file.renameTo(target); LogLog.debug("
1.6K10发布于 2020-04-26 - 来自专栏代码人生
junit测试和spring整合
); System.out.println(list); } @Test public void testSelectByPage() { Loglog System.out.println(JSON.toJSONString(page)); } @Test public void testInsert() { Loglog @Resource private LogService logService; @Test public void testSelect() { Loglog @Resource private LogService logService; @Test public void testSelect() { Loglog System.out.println(list); } @Test @Rollback(true) public void testInsert() { Loglog
1.2K20发布于 2019-10-30 - 来自专栏生信修炼手册
掌握坐标轴的log转换
在matplotlib中，支持在绘图时对数据进行log转换，根据log转换的需求，体用了以下3种函数 1. loglog, 同时对x轴和y轴的值进行log转换 2. semilogx, 只对x轴的值进行 , 只对y轴的值进行log转换，x轴的值不变 上述3种函数本质其实是plot函数，只不过在绘制之前自动对相应的数据进行了log转换，所以plot函数的参数对于这些函数都适用，下面来具体看下用法 1. loglog 通过loglog函数，可以同时对x轴和y轴的数据进行log转换，用法如下 >>> plt.loglog(power_x, power_y) 输出结果如下 ? 第二种是将这个值调整为最接近的正数，对应该参数的取值为clip 为了便于对x轴和y轴精确指定，上述参数都有x轴和y轴两个版本，以base为例，具体的有basex和basey两个参数，用法如下 >>> plt.loglog
4.7K30发布于 2020-08-17 - 来自专栏架构师成长之路
大数据计算：如何仅用1.5KB内存为十亿对象计数
这三种技术是：Java HashSet、Linear Probabilistic Counter以及一个Hyper LogLog Counter。 Hyper LogLog 顾名思义，Hyper LogLog计数器就是估算Nmax为基数的数据集仅需使用loglog(Nmax)+O(1) bits就可以。 如线性计数器的Hyper LogLog计数器允许设计人员指定所需的精度值，在Hyper LogLog的情况下，这是通过定义所需的相对标准差和预期要计数的最大基数。 通过分割哈希输入流成m个子字符串，并对每个子输入流保持m的值可观测 ，这就是相当一个新Hyper LogLog（一个子m就是一个新的Hyper LogLog）。 Hyper LogLog The Hyper LogLog Counter's name is self-descriptive.
72210编辑于 2022-04-14 - 来自专栏云深之无迹
高位表中热接触和电线的随机扰动带来的影响（YUNSWJ建模）
(nplc, sig_tot, label="Total") plt.loglog(nplc, sig_w, linestyle="--", label="White") plt.loglog(nplc , sig_1f, linestyle="--", label="1/f") plt.loglog(nplc, sig_d, linestyle="--", label="Drift/thermal") ="White ~ 1/√τ") plt.loglog(tau, np.full_like(tau, B), linestyle="--", label="Flicker ~ constant") plt.loglog (nplc, s_tot, label="Total") plt.loglog(nplc, s_w, linestyle="--", label="White") plt.loglog(nplc, s_ 1f, linestyle="--", label="1/f") plt.loglog(nplc, s_d0, linestyle="--", label="RW drift + floor") plt.loglog
12810编辑于 2026-01-07 - 来自专栏c++与qt学习
Java日志框架学习--JUL和Log4j--上
false".equalsIgnoreCase(override)) { LogLog.debug("Default initialization of overridden by = null) { LogLog.debug("Using URL [" + url + "] for automatic log4j configuration."); appenderName.equals(",")) { LogLog.debug("Parsing appender named \"" + appenderName + //改名： 将当前写满的test.log改名为test.log.1 file = new File(fileName); LogLog.debug("Renaming file (fileName +" -> "+ scheduledFilename); } else { LogLog.error("Failed to rename ["+fileName+
88810编辑于 2022-11-30 - 来自专栏c++与qt学习
Java日志框架学习--上
false".equalsIgnoreCase(override)) { LogLog.debug("Default initialization of overridden by = null) { LogLog.debug("Using URL [" + url + "] for automatic log4j configuration."); appenderName.equals(",")) { LogLog.debug("Parsing appender named \"" + appenderName + //改名： 将当前写满的test.log改名为test.log.1 file = new File(fileName); LogLog.debug("Renaming file (fileName +" -> "+ scheduledFilename); } else { LogLog.error("Failed to rename ["+fileName+
66820编辑于 2022-05-15 - 来自专栏python3
Python3.0科学计算学习之绘图（一
对数图形绘制： 使用loglog函数即plt.loglog(x,y) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[' font.sans-serif']=['simhei'] #指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False x=np.linspace(0,10,200) plt.loglog (x,2*x*2,label='二次多项式',linestyle='--',linewidth=3) plt.loglog(x,4*x*4,label='四次多项式',linestyle='-.' ,linewidth=3) plt.loglog(x,5*np.exp(x),label='指数次多项式',linewidth=3) plt.title('对数图') #plt.axis([10*-2,10
1.9K10发布于 2020-01-16 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
学位等级——给定度数序列的随机图包含绘制度等级图和图形。
G.degree()], reverse=True) # print "Degree sequence", degree_sequence dmax = max(degree_sequence) plt.loglog G.degree()], reverse=True) # print "Degree sequence", degree_sequence dmax = max(degree_sequence) plt.loglog G.degree()], reverse=True) # print "Degree sequence", degree_sequence dmax = max(degree_sequence) plt.loglog
48210编辑于 2022-05-28 - 来自专栏Flink实战剖析
Flink去重第三弹：HyperLogLog去重
(new FileInputStream(filePath))); Set<String> values =new HashSet<>(); HyperLogLog logLog String[] s = line.split(","); String uuid = s[0]; values.add(uuid); logLog.offer (uuid); } long rs=logLog.cardinality(); } 当误差值为0.01 时; rs为98228，需要内存大小int
3K20编辑于 2022-04-18 - 来自专栏JuneBao
【Redis04】高级数据类型-HyperLogLog
能使用极少的内存来统计巨量的数据，在Redis中的HyperLogLog只需要12k内存就能统计2^{64}个 计数存在一定的误差，但误差率整体较低，标准误差为 0.81% 可以设置辅助计算因子减小误差 LogLog 简介 HyperLogLog 其实是 LogLog 算法的改进版，Loglog源于著名的伯努利实验。 上面的公式，便是LogLog的估算公式 DV_{LL} = constant * m * 2 ^ {\overline{R}} 其中DV_{LL}就是n，constant就是调和因子， m是实验轮数\overline ---- 而 HyperLogLog和LogLog的区别就是使用调和平均数计算k_m，这样如果计算的数值相差较大，调和平均数可以较好的反应平均水平，调和平均数的计算方式为： H_n = \frac{n}
77110编辑于 2022-10-26 - 来自专栏springBoot3.0
十大排序
\OmicronO(n1.3) O \OmicronO(n) O \OmicronO(n2) O \OmicronO(1) In-place 不稳定 归并排序 O \OmicronO(nlog \loglog2n ) O \OmicronO(nlog \loglog2n) O \OmicronO(nlog \loglog2n) O \OmicronO(n) Out-place 稳定 快速排序 O \OmicronO (nlog \loglog2n) O \OmicronO(nlog \loglog2n) O \OmicronO(n2) O \OmicronO(log \loglog2n) In-place 不稳定 堆排序 O \OmicronO(nlog \loglog2n) O \OmicronO(nlog \loglog2n) O \OmicronO(nlog \loglog2n) O
52540编辑于 2023-03-06 mysql-5.7.40 主从部署
REPEATABLE-READtmp_table_size=96Mmax_heap_table_size=96Mlong_query_time=1slow_query_log = 1slow_query_log_file=/data/mysql/slow.loglog_error = /data/mysql/error.loglog-bin=mysql-binbinlog_cache_size=4Mmax_binlog_cache_size=96Mmax_binlog_size= REPEATABLE-READtmp_table_size=96Mmax_heap_table_size=96Mlong_query_time=1slow_query_log = 1slow_query_log_file=/data/mysql/slow.loglog_error = /data/mysql/error.loglog-bin=mysql-binbinlog_cache_size=4Mmax_binlog_cache_size=96Mmax_binlog_size=
27410编辑于 2024-03-14- 来自专栏网络工程师笔记
华为交换机命令行编辑小技巧，你都知道吗？
[~HUAWEI] info-center loglog 按下Tab键。 [~HUAWEI] info-center loglog系统换行显示，但输入的关键字loglog不变，而且光标距词尾不空格，说明无此关键字。 3、“?”
1K10编辑于 2024-03-20 - 来自专栏电子狂人
Matlab系列之二维图形（下）
plotyy(x1,y1,x2,y2，fun1)、plotyy(x1,y1,x2,y2,fun1,fun2) 其中fun1和fun2是指定的函数，可以为：plot, semilogx, semilogy, loglog 然后按照函数指定的形式绘图 使用方式如下： plotyy(x1,y1,x2,y2,'loglog')%字符串的形式调用 plotyy(x1,y1,x2,y2,@loglog)%函数句柄的形式调用 以下举个实现例子 %在y轴上采用常用对数进行标定 loglog(...) 示例2 %y=x^3函数图 x=[1:100]; subplot(311); plot(x,x.^3); title('plot y=x^3') %y=x^3对数坐标图 subplot(312) loglog (x,x.^3); title('loglog logy=logx^3') %y=x^3半对数坐标图 subplot(313) semilogy(x,x.^3); title('semilogy logy
2K20发布于 2021-04-29 - 来自专栏周末程序猿
技术总结|十分钟了解UV统计算法HyperLogLog
结果服从均匀分布，接着定义一个长度为m的bit数组，开始每一位上都初始化为0，然后对可重复集合里的每个元素进行hash得到k，如果bitmap[k]为0则置1，最后统计bitmap数组里为0的位数； LogLog Counting：LogLog Counting优于Linear Counting，也是利用哈希函数将输入元素映射到一个固定大小的位数组中，估算连续数组的位数，时间复杂度为O(1)； HyperLogLog Counting：是基于LogLog Counting的改进方案，能实现更小的误差，本文重点就介绍HyperLogLog Counting算法； 2、HyperLogLog Counting原理
46110编辑于 2025-02-27 - 来自专栏林冠宏的技术文章
HyperLogLog 算法的原理讲解以及 Redis 是如何应用它的
HyperLogLog HyperLogLog，下面简称为HLL，它是 LogLog 算法的升级版，作用是能够提供不精确的去重计数。存在以下的特点： 代码实现较难。 下面是LogLog的估算公式： ? 上面公式的DVLL对应的就是n，constant是修正因子，它的具体值是不定的，可以根据实际情况而分支设置。m代表的是试验的轮数。 这种通过增加试验轮次，再取k_max平均数的算法优化就是LogLog的做法。而 HyperLogLog和LogLog的区别就是，它采用的不是平均数，而是调和平均数。 下面是 HyperLogLog 的结合了调和平均数的估算公式，变量释意和LogLog的一样: ? www.rainybowe.com/blog/2017/07/13/%E7%A5%9E%E5%A5%87%E7%9A%84HyperLogLog%E7%AE%97%E6%B3%95/index.html 手动直观观察 LogLog
2K42发布于 2019-05-22 - 来自专栏斜述视角
小世界网络
) x=range(len(degree_distribute)) y=[z/float(sum(degree_distribute))for z in degree_distribute] plt.loglog g_degree_centrality)) for z in range(len(g_degree_centrality)): x1[z]=z+1 y1[z]=g_degree_centrality[x1[z]] plt.loglog for z in range(len(g_closeness_centrality)): x2[z]=z+1 y2[z]=g_closeness_centrality[x2[z]] plt.loglog z in range(len(g_betweenness_centrality)): x3[z]=z+1 y3[z]=g_betweenness_centrality[x3[z]] plt.loglog z in range(len(g_eigenvector_centrality)): x4[z]=z+1 y4[z]=g_eigenvector_centrality[x4[z]] plt.loglog
4K20发布于 2019-03-12 - 来自专栏云深之无迹
为什么有斩波前端的 ADC 还是标有一个 1/f 的噪音值？（YUNSWJ 仿真版）
np.ones_like(f) # 有 1/f: 低于 fc 时上升 ~ sqrt(fc/f) en_1f = en_white * np.sqrt(1 + fc / f) plt.figure() plt.loglog (f, en_flat*1e9, label="无 1/f (斩波, 白噪声平坦)") plt.loglog(f, en_1f*1e9, label="有 1/f (普通放大器)") plt.axvline (freqs_est[1:], asd_white[1:], label="无 1/f (仿真)") plt.loglog(freqs_est[1:], asd_1f_est[1:], label="有 = rms_of_averaged(x_white, Fs, T_list) rms_1f = rms_of_averaged(x_1f, Fs, T_list) plt.figure() plt.loglog (T_list, rms_white, 'o-', label="无 1/f (白噪声)") plt.loglog(T_list, rms_1f, 'o-', label="有 1/f") plt.xlabel
24110编辑于 2026-01-07
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