[PYTHON] Utilisez un langage de script pour une vie C ++ confortable 5 - Utilisez l'environnement intégré de Spyder pour vérifier les données numériques -

Dessiner un graphique peut être utile pour vérifier les données numériques. Si vous êtes un utilisateur Python, vous serez probablement présenté à une bibliothèque appelée matplotlib.

Cependant, lors de l'utilisation de C ++, il semble qu'il n'est pas courant d'utiliser une bibliothèque de graphes pouvant dessiner comme MATLAB ou matplotlib en standard. [Note](Je pense qu'il y a beaucoup de gens qui utilisent une bibliothèque de graphes qui peuvent dessiner comme MATLAB ou matplotlib même s'ils utilisent C ++. Cependant, c'est empirique si ce n'est pas un savoir-faire commun à tous les utilisateurs de C ++. Je le sens.)

Par conséquent, cette fois, nous présenterons aux utilisateurs C ++ le traitement des données numériques à l'aide de l'environnement intégré Spyder. Si vous connaissez des outils tels que (MATLAB et R, vous pouvez choisir Un seul sera ajouté)

Dans un programme de calcul numérique Le développement de programmes ne s'arrête pas simplement parce qu'il compile, construit et s'exécute. La tâche de confirmer que la valeur du résultat de l'exécution est appropriée est, pour ainsi dire, le début de la tâche. Le calcul est effectué à l'aide de l'entrée qui indique la valeur à renvoyer.

** Vérifions d'abord avec un exemple simple dont nous savons qu'il est correct **

Il existe de nombreuses façons de vérifier la validité d'un programme de calcul numérique, aussi trivial soit-il. Résoudre de nombreux problèmes pour lesquels vous connaissez la réponse vous aidera à trouver le problème. Rend la matrice des résultats de calcul plus facile à voir. Affichez l'environnement d'intégration Spyder de Python à l'aide de numpy, matplotlib, etc. Au stade des essais et des erreurs, utilisez un environnement interactif pour vérifier la validité.

** Essayons un exemple un peu plus difficile **

(Ajout requis)

** Vérifiez les résultats avec des données bruyantes **

(Ajout requis)

Vérifier ces tâches sans un outil comme Matplotlib est un problème. Peu importe votre niveau de codage en C ++, vous devez maîtriser des outils autres que C ++. Ceux qui peuvent créer autant de graphes en C ++ devraient consacrer leurs efforts à des domaines plus reconnus.

Matplotlib

1. 1. Tout d'abord, regardons un exemple de ce que vous pouvez faire avec une bibliothèque telle que Matplotlib.

Voir de nombreux exemples de Matplotlib. Ensuite, il devrait y avoir quelque chose de similaire à ce que vous voulez dessiner.

2. Ensuite, apprenons à remplacer les données d'entrée. Dans mon cas, si je reçois une matrice de la sortie d'autres programmes numpy.loadtxt()

Si vous recevez un fichier image cv2.imread() Est utilisé.

Le remplacement des données d'entrée de cette manière est la première étape pour renforcer la puissance de l'analyse des données.

3. 3. Essayons de nombreux exemples utilisant matplotlib avec scikit-learn et scikit-image. Lançons un certain nombre d'exemples dans scikit-learn et scikit-image. Tous les exemples fournis sur ces sites sont accompagnés de données. Examinons donc nombre de ces exemples. Découvrez comment matplotlib facilite la lecture de plusieurs graphiques sur un seul tracé.

4. Appliquez la capacité de création de graphes que vous avez acquise de cette manière à votre problème.

J'espère que vos calculs numériques seront confirmés et que vous obtiendrez de bons résultats.

** Raisons pour lesquelles vous ne devriez pas forcer les graphiques dans OpenCV **

Il existe un exemple de gestion des données numériques avec openCV imshow () et imwrite () et de leur représentation graphique. Cependant, il existe divers défis. ・ Vous devez écrire le code pour qu'il soit compris entre 0 et 255. -Il n'y a pas de barre de couleur qui indique la valeur. -Il n'y a aucun moyen de faciliter la compréhension de la différence entre 100 et 110 et la différence entre 200 et 210. ・ Il est difficile de voir facilement la différence entre 0 et 1. ・ Chaque fois qu'une fonction est ajoutée pour créer un graphique astucieux Vous finissez par avoir votre propre bibliothèque que vous devez maintenir. Une des techniques que j'utilise souvent lorsque je dois créer des graphiques à partir de C / C ++ Si vous donnez un argument dans un script python, créez un graphique et enregistrez-le. Il system("python myscript.py datafile.txt") Etc. Ce faisant, vous n'aurez pas à écrire de force les données de séquence dans l'image en niveaux de gris 0-225, etc. avec le code source C / C ++.

[Remarque] Lorsque vous utilisez C ++, il semble que les bibliothèques communes qui intéressent tout le monde ne sont pas très populaires en raison des différents systèmes d'exploitation dans l'environnement de développement et des problèmes tels que les licences. Vous pouvez voir que C ++ prend en charge tout type de processeur et de système d'exploitation, de l'embarqué au haut de gamme, et il y a des circonstances inévitables car la bibliothèque GUI est également différente. Pour certains utilisateurs C ++, on peut voir qu'ils ont du mal à vérifier les données et la validité sans connaître les fonctions utiles d'autres langages logiciels.

MATLAB est très utile tant que la licence peut être maintenue. Cependant, une fois que vous déplacez un service au sein de votre organisation, la licence devient immédiatement indisponible.