我在思考图形中的一个问题,这个问题的一部分如下所述:
我们有一个图G=(V,E),它的生成树T=(V,F ) (F是E的子集),对于G(在E上)中的每一个min割集,它将图划分为两个带有节点(U,U')的子图(每个子图都不需要连通)我们在F中检查这个割集的大小,它们的名称是G(U,U')和T(U,U'),我想找出:
ratio = max{T(U,U')/G(U,U')} for all possible U,U'
我认为这是NP难的,但我无法证明这一点。这里有一件很明显的事情,那就是如果我们在T中有一个顶点与G的次数相同,比率是1,它也是明显的
我一直在用xmgrace创建直方图。直方图末尾的一些柱状图是空的,所以我想使用对数间隔的柱状图,其中开始的柱状图宽度非常窄,然后变得非常大(在对数比例下,柱状图的间距将显示为均匀)。
我尝试过在xmgrace直方图界面中使用"abscissas of another set“选项来做这件事,但是如果我创建了一个包含500个柱状图的对数柱状图边缘的文件,它会给出500个均匀分布的柱状图。
那么如何才能在xmgrace直方图中拥有可变的bin宽度呢?
我试图提取HATCH实体以及它们的模式类型,它们作为块引用插入到绘图中,使用INSERT标记。dxf图为
我在python-3.6上使用了下面的代码,使用了更新的包ezdxf-0.12
import ezdxf
import argparse
# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--input", required=True,
help="path to input
我试图在R中创建一个体积图,它将显示三维空间中光滑的点密度。目前,我正在巧妙地使用scatter3D进行绘图。
df = data.frame(a = sample(seq(.5,.8,.001),100),
b = sample(seq(0,.5,.001),100),
c = sample(seq(0,.3,.001),100),
value = sample(seq(0,1,.01),100))
plot_ly(df, x = ~a, y = ~b, z = ~c, type = '