pandas入门系列本期就完结了,该系列一共三期,学习后可以初步掌握经典库pandas使用方法,前文回顾 10分钟入门Pandas-系列(1) 10分钟入门Pandas-系列(2)
通常,当我们在学校学习时,编程美学不是一个关键问题。用 Python 写代码时,个人也会遵循自己的风格。然而,当我们必须花大把时间来理解一个人的隐式代码时,这项工作肯定不受欢迎,这种情况同样可能发生在别人阅读我们的代码时。所以,让我们聚焦 Python 之禅和一些改进技巧,从而解决问题。
布尔掩码是基于规则来抽取,修改,计数或者对一个数组中的值进行其他操作,例如,统计数组中有多少大值于某一个值给定的值,或者删除某些超出门限的异常值。
通常来说,当我们面对大量数据时,第一步就是计算数据集的概要统计结果。也许最重要的概要统计数据就是平均值和标准差,它们能归纳出数据集典型的数值,但是其他的聚合函数也很用(如求和、乘积、中位值、最小值和最大值、分位数等)。
本节介绍如何使用布尔掩码,来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准,提取,修改,计算或以其他方式操纵数组中的值时,掩码会有所帮助:例如,你可能希望计算大于某个值的所有值,或者可能删除高于某些阈值的所有异常值。
Eigen 官方代码仅支持二维矩阵,但其他贡献值提供了高维矩阵处理类 Tensor。 Tensor 类 Matrix 和 Array 表示二维矩阵,对于任意维度的矩阵可以使用 Tensor 类(当前最高支持 250 维) 注意:这部分代码是用户提供的,没有获得 Eigen 官方支持,不在官方文档支持的代码包里 官方文档(注明了 unsupported):https://eigen.tuxfamily.org/dox/unsupported/eigen_tensors.html#title15 仓库链接
前端日常图形借助div 等标签组装 + css 样式就满足日常工作需要,对于动画css 和 一些第三方js 库 提供的案例也可以完成。那么为什么要学canvas ?
Numpy是Python的一个很重要的第三方库,很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的。Numpy的一个重要特性是它的数组计算。
本文是【统计师的Python日记】第3天的日记 回顾一下,第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型;第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 复习大纲: 一、为什么学Python? 二、安装与熟悉 三、容器 四、函数 五、循环与条件 六、类 日记小结 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 今天将带来第三天的学习日记。 细(tiāo)心(cì)的朋友会发现,第二天的日记写成日期是14年9月,也就是说“第2天”到“第3
前言 在前端中,视图层和数据层需要进行单向或者双向数据绑定,大家都已经不陌生了,有时候 2D 做的比较顺了之后,就会想要挑战一下 3D,不然总觉得痒痒的。这个 3D 机架的 Demo 我觉得非常有代表
【新智元导读】3D重建是计算机视觉中的一个核心问题,应用于电影制作、视频游戏的内容制作、虚拟现实和增强现实、3D打印,等等。伯克利大学的研究团队提出根据单张彩色平面图像重建出高质量的3D几何图形的新方法,相比其他基线方法效果更好。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1704.00710.pdf 从平面图像重建3D几何图形是计算机视觉中的一个核心问题。3D重建有许多应用,例如电影制作、视频游戏的内容制作、虚拟现实和增强现实、3D打印,等等。这篇文章探讨如何从单一的彩色图像重建高质量的3D几
上一次是于老师要求我做一次备课,讲一节课,上周于老师又自己准备了这个课程,这里放一下于老师课上补充的知识点
tile函数的功能是重复某个数组。比如tile(A, reps),它的作用就是把A重复reps次,这也可以理解为什么参数reps不能是float、string以及matrix类型 ,对于参数reps不能为float和string类型很好理解,这里不再赘述,后面将介绍为什么参数reps不能是matrix类型。
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴上的每一项,张量的秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素的张量。
在html5中出现了许多新的特性,绘画功能就是其中之一。由于html5新增的这些新特性,所以也在逐渐取代Flash,毕竟Flash比较占用内存,也经常性奔溃。
本文实例讲述了Android开发之绘制平面上的多边形功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface()方法绘制三维曲面、scatter()方法绘制三维散点图或bar3d()方法绘制三维柱状图了。
WinForm中的Matrix是一个矩阵类,用于表示二维矩阵。它属于System.Drawing命名空间下的Matrix类。Matrix类表示一个二维仿射变换矩阵,其中包含有关旋转、平移、缩放和倾斜的信息。这个类可以用于WinForm中的图形变换、图形绘制以及几何计算等方面。
矢量化是用 Python/Numpy 编写高效数值计算代码的关键,这意味着在程序中尽量选择使用矩阵或者向量进行运算,比如矩阵乘法等。
因为数据是随机生成的,我们需要检查是否有出现这种情况:name、subject、time、grade4个字段相同,但是score出现了两次,防止数据不规范。写了一个循环来进行判断:
0.导语1.预备知识1.1 np.arange()1.2 numpy.random.uniform()1.3 zip()2.bar绘制3.散点图4.3D图5.参考文章6.作者的话
如果将文本数据与图表数据相比较,人类的思维模式更适合于理解后者,原因在于图表数据更加直观且形象化,它对于人类视觉的冲击更强,这种使用图表来表示数据的方法被叫做数据可视化。
不管在任何领域,只要能让非程序员能通过拖拽来实现 2D 和 3D 的设计图就是很牛的,今天我们不需要 3dMaxs 等设计软件,直接用 HT 就能自己写出一个 2D 3D 编辑器,实现这个功能我觉得成
选自arXiv 作者:Wanchao Su、Dong Du、Xin Yang、Shizhe Zhou、Hongbo Fu 机器之心编译 参与:Panda 如果设计工具能根据简单的素描自动生成法线贴图,那将能够为图形设计师提供很大的帮助。近日,香港城市大学、中国科学技术大学、大连理工大学和湖南大学四所高校的研究者提出了一种使用生成对抗网络的法线贴图生成方法。该研究的论文已被将于 5 月 15-18 日在加拿大蒙特利尔举办的 ACM SIGGRAPH 交互式 3D 图形和游戏研讨会(i3D)接收。 法线贴图(n
笔者最近在写安卓端OpenGL ES采集渲染摄像头的功能,恶补了一下OpenGL的相关知识,本篇权当记录。
SVG是构建XML树的方式来达到绘制图形的,canvas是通过调用相关的方法来绘制图形的。
前言 发现大家对于我从 json 文件中直接操作节点属性来控制界面的动态变化感到比较好奇,所以这篇就针对数据绑定以及如何使用这些绑定的数据做一篇说明,我写了一个简单的例子,基于机房工控的服务器上设备的
现在,3D 模型已经用于各种不同的领域。在医疗行业使用它们制作器官的精确模型;电影行业将它们用于活动的人物、物体以及现实电影;视频游戏产业将它们作为计算机与视频游戏中的资源;在科学领域将它们作为化合物的精确模型;建筑业将它们用来展示提议的建筑物或者风景表现;工程界将它们用于设计新设备、交通工具、结构以及其它应用领域;在最近几十年,地球科学领域开始构建三维地质模型,而且 3D 模型经常做成动画,例如,在故事片电影以及计算机与视频游戏中大量地应用三维模型。它们可以在三维建模工具中使用或者单独使用。为了容易形成动
MATlAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、深度学习、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域。MATLAB在数值计算方面首屈一指,也是使用最广泛的科研绘图软件之一。优点:编程效率高 便于矩阵计算。缺点:循环效率低 封装性不好。
秋招 H5 移动端(面向微信)设计师出的落地页的动画层数有30层左右,在通过 bodymovin 导入前端页面中后再加载好素材之后仍有5秒左右黑屏渲染动画 目前前端渲染有以下方案
在 GUI 系统中,图形 API 是比较底层的接口。Android 系统的图形 API 包括 2D 和 3D 两部分:2D 部分使用 android.graphics 类,也作为上层控件的构建基础;3D 部分使用 OpenGL 作为标准接口。
没有3D建模的基础,对于制作3D场景要了解的知识也不明白,如何搭建3D可视化场景?咋整?什么都不会的我们该如何以最简单的方式搭建3D场景来完成我们的目标呢?当然,最简单的就是让别人帮我们做(Thing
本文将从各个角度来对动画整个体系进行分类,并且介绍各种前端动画的实现方法,最后我们将总结在实际开发中的各个场景的动画选择方案。
交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。
imagesc 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imagesc.html
而【WebKit 技术内幕】是基于 WebKit 的 Chromium 项目的讲解。
之前我们基本都是用它来绘制二维的数据图表。而今天文章中,我们将教大家如何用不到 30 行代码绘制 Matplotlib 3D 图形。
近年来,越来越多的AR草图绘制工具使用户能够在现实世界中绘制和嵌入草图。比如像SymbiosisSketch,这些工具使用户可以绘制数字元素并将其嵌入到现实世界中。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列文章中的第五篇。这次,我们将使用计算着色器显著提高图形的分辨率。
本教程内容旨在帮助没有基础的同学快速掌握 numpy 的常用功能,保证日常绝大多数场景的使用。可作为机器学习或深度学习的先修课程,也可作为快速备查手册。
Python有许多可视化工具,但是我主要讲解matplotlib(http://matplotlib.sourceforge.net)。此外,还可以利用诸如d3.js(http://d3js.org/)之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),matplotlib还具有诸如缩放
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。AbsDiff,计算两个数组之间的绝对差。 dst(I)c = abs(src1(I)c-src2(I)c)。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小(或ROI大小)。 累加,将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品,将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare,将输入src或其选定的区域,增加到功率2,添加到累加器sqsum。 累积权重,计算输入src和累加器的加权和,以使acc成为帧序列的运行平均值:acc(x,y)=(1-alpha)* acc(x,y)+ alpha * image(x,y )如果mask(x,y)!= 0,其中alpha调节更新速度(累加器对于先前帧的多少速度).. 自适应阈值,将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值,由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和(高斯),由param1减去。 添加,将一个数组添加到另一个数组:dst(I)= src1(I)+ src2(I)if mask(I)!= 0所有数组必须具有相同的类型,除了掩码和大小(或ROI)尺寸)。 AddWeighted,计算的两个数组的加权和如下:dst(I)= src1(I)* alpha + src2(I)* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小(或ROI大小)。 ApplyColorMap,将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP,近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength,计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine,绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter,将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd,并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)&src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseNot,反转每个数组元素的每一位:。 BitwiseOr,计算两个数组的每元素逐位分离:dst(I)= src1(I)| src2(I)在浮点数组的情况下,它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseXor,计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)^ src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 模糊,使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle,返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter,使用框过滤器模糊图像 BoxPoints(RotatedRect),计算输入2d框的顶点。 BoxPoints(RotatedRect,IOutputArray),计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject,计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵,计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation,计算所选区域中的一般运动方向,并返回0到360之间的角度。首先,函数构建方向直方图,并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后,该函数计算相对于基本方向的移位,作为所有方向向量的加权和:运动越近,权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist,计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient,计算mhi的导数Dx和Dy,然后计算梯度取向为:方向(x,y)= arctan(Dy(x,y)/ Dx(x,y)),其中Dx(x,y)考虑Dy(x,y)“符号(如cvCartToPolar函数)。填写面罩后,指出方向有效(见delta1和delta2说明).. CalcOpticalFlowFarneback(IInputArray,IInputArray,IInputOutputArray,Double,Int32,Int32,Int32,Int32,Double,OpticalflowFarnebackFlag),使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback(Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Single>,Image <Gray,Single>,Double
Matplotlib可以说是Python最声名远扬的可视化库了,也是Python数据分析库的“三驾马车”之一。Matplotlib是基础而非常强大的可视化库,Seaborn等好用的可视化库是在前者的基础上进行的封装。Matplotlib擅长快速出简单的图、有丰富的接口进行精细化绘图、和Numpy结合做科学可视化及三维图配合默契、三维图。但也有些缺点,如不容易基于实用目的绘制有一定难度的图表(如小提琴图等)、标签等元素需指定坐标而不能自适应优化显示、难以实现交互。
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