❝本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 最近几个月一是工作繁忙，二是将业余的注意力多数放在Dash系列教程的撰写上，因此费老师我已经很久很久很久没有更新过「在模仿中精进数据可视化」系列文章了😶，今天继续第9期~ 我们今天要绘制的数据可视化作品，灵感来源于DT财经某篇文章的一幅插图，原图如下： 📷 图1 这幅图其实可以说是柱状蝴蝶图的一种变种，用极坐标系代替平面坐标系，左上和右下彼此分离相对的半圆均以逆时针
❝本文完整代码及数据已上传至Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 最近几个月一是工作繁忙，二是将业余的注意力多数放在Dash系列
❝本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 大家好~热衷于钻研复刻优秀数据可视化作品的费老师我🧐，最近的业余时间主要沉迷于撰写「Python+Dash快速web应用开发」系列文章，「在模仿中精进数据可视化」系列文章有两个月没更新了，今天继续捡起来🥳。 我们今天要复刻的数据可视化作品，是前段时间在微博刷屏的下面这张网易数读的作品，基于作业帮的用户画像数据对哪个地方的学习是“熬夜冠军”进行了可视化表达： 📷 图1
作者：小F | 来源：法纳斯特 / 01 / 篮球场 从网上找的篮球场尺寸图，如下。 其中单位为英尺，NBA的球场尺寸为94英尺长，50英尺宽。 下图是我用CAD绘制半场尺寸图，本次绘图就是按照
/ 01 / 篮球场 从网上找的篮球场尺寸图，如下。 其中单位为英尺，NBA的球场尺寸为94英尺长，50英尺宽。 下图是我用CAD绘制半场尺寸图，本次绘图就是按照下面这个尺寸来的。 有了尺寸，接下来
:) 标题是开玩笑的，千万别认真。 随着AI的飞速发展，有志于此行的码农也是急剧的增加，带来的就是大家对算法、数学的兴趣也格外升高。 本文的来历是这样，今天某老同事在朋友圈发了一张屏拍，求公式。 看了一下还是难度不大，上半部分基本是两个半圆，下半部分是两个旋转了的反余弦函数。 不过我的数学也比较渣，看到这个步骤后面也就倒腾不清了，不过到这种程度在互联网上搜一搜找到答案还是不难的，很快就找到了正确的公式(以y=0为界限，肯定是需要两组解)： $$ y = \sqrt{1-(\lef
这篇文章是使用游戏引擎探索地图可视化的开篇。传统的地图渲染通常是在iOS/Android/Web平台进行的，为了探究更酷炫的地图展示，会记录基于UE4/Unity进行地图渲染的探索过程。
太极图是一个非常奥妙的图片。今天就用Python来绘制一个太极图。其实太极图的构造非常的简单，基本上都是半圆或者圆，根据一定的配合拼接达到最后的效果。首先我们来看一下成品。
动态的绘制图形,需要使用到invalidate和postInvalidate函数,本次我们使用的是:
自定义viewLayout实现标签View,UI的效果图如下： 如图,我们要自己实现带描边的,带花括号的,带三角形,带对勾的这样一个layout ,并且对勾和中间的虚线我们都要用最基础的API绘制出
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：[做初中数学题做到打起来了]跟同事为了他小孩的数学题杠上了 ---- 目录 1.前情提要 2.蒙特卡洛方法 3.尾声 ---- 1.前情提要 这是2019年 NGA 论坛上的一个帖子： 📷 帖子中提出了一个问题：4只小鸭子在一个大的圆形水池中，分别随机的出现在圆圈中的任意一点。4只鸭子出现在同一个半圆内的
http://www.jianshu.com/u/51d1fd73fb72
太极即为天地未开、混沌未分阴阳之前的状态。易经系辞：“是故易有太极，是生两仪”。两仪即为太极的阴、阳二仪。
Android 中的canvas有很多方法，画圆，画长方形，画椭圆型，那么如果让你画个蛋，你会怎么做呢。 可能你会说drawOval，但是你看这个蛋它明显一头尖一头圆嘛，所以我的思路就是使用drawArc。 思路如下： 把圆看成两半 一半用drawArc画半圆，画笔设置为填充 另一半drawArc画椭圆，画笔设置为填充 两个半圆拼在一起，当当当当鸡蛋的形状出现了！ 啰嗦这么多，进入正题看一下drawArc方法 public void drawArc(RectF oval, float startAngle
画多边形需要指定一系列多边形的顶点坐标，相当于从第一个点到第二个点画直线，再从第二个点到第三个点画直线....
随着人工智能科技的不断发展，全球技术巨头都在致力于打造更强大的模型。在此背景下，科大讯飞新推出了其革命性的更新——讯飞星火认知大模型2.0。这不仅仅是一次技术迭代，更标志着AI领域新的里程碑！
利用python中的import语句导入turtle库，输入画笔控制命令，运动命令和方向设置命令，学习图形绘制函数的使用。
View内部有个layer（图层）属性，drawRect:方法中取得的是一个Layer Graphics Context，因此，绘制的东西其实是绘制到view的layer上去了
看了网上的一些教程，实现圆环用的是两个半圆的旋转，通过overflow: hidden来控制的。 首先绘制底层容器，一个正方形，通过圆角变圆，用来作为未读进度的圆环。然后在上面绘制两个半矩形，在圆形矩形中绘制两个半圆（通过border-left/right/top/bottom加上旋转角来实现，默认的旋转角为135°）。
如何使用 Keras 中的权值约束缓解深度神经网络中的过拟合现象（图源：https://www.flickr.com/photos/31246066@N04/5907974408/）
前不久「贝壳研究院」基于其丰富的房地产相关数据资源，发布了「2020 新一线城市居住报告」：
由于工作需求，需要写一个翻角效果： 📷 demo链接：http://jsbin.com/rereqes。 右上角需要从无的状态撕开一个标记，且有动画过程，上图是实现的效果图，不是gif。 对这个翻角效
SOLIDWORKS渲染有2种类型，油漆质感和磨砂质感。前者就是直接给模型定义外观颜色，整体看起来非常光滑，另外一种就是通过定义材质来达到更真实的磨砂质感。这个不是我们今天SOLIDWORKS渲染培训的重点，我们今天的重点是成功完成一个吊钩建模。接下来就跟微辰三维一起用SOLIDWORKS软件完成吊钩建模吧：
前不久贝壳研究院基于其丰富的房地产相关数据资源，发布了2020 新一线城市居住报告：
注：以下文章皆基于以下代码所创建的对tk对象进行编程 python 版本为3.x
虽然 fabric.js 提供了非常简单的方法创建自定义子类，但如果需要创建复杂的图形，还是需要有一定 canvas 基础的。
其实利用 Android Canvas 实现类似刮刮卡或者手写板功能比较方便，通过自定义 View 绘制 2 个图层，位于上层的图层在手指划过的位置将透明度置为 0 ，这样下层图层的颜色便可以显示出来。
实现方法有很多种，直接用切图、用 canvas 绘制、用个和背景相同颜色的圆盖在上面...不过，最佳的实现方式其实是利用 css 的径向渐变 radial-gradient 来制作。
今天的案例是一个风景图，从外表看还是挺复杂的，适合初学者，熟练练习钢笔工具后做的应用
turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。
上一小节介绍了 Bagging 这种集成学习方式，我们不再使用不同的机器学习算法进行集成，而是使用同一种机器学习算法，让这个算法在不同的样本上进行训练，而这些不同的样本是通过对全部样本数据有放回取样得到的，这些在不同样本上训练的子模型有一定的差异性。
本题要求编写程序，用Python来实现“爱心”图案的绘制，可以用多种方式来绘制。要求：输入代码，输出为心形图案。
转载至博客http://blog.csdn.net/u014607184/article/details/51746384 诗渊
这里主要分析下圆环的实现，蓝色的进度条圆环由左右两边构成，这里以右半边的为例，html结构为.circle-right > .right-inner(为了视觉效果，把蓝色放在里面了，而非覆盖在灰色上)，如下图：
上一小节介绍了集成学习算法，简单来说让多个机器学习算法在同一个问题上分别进行学习并预测，最终根据 "少数服从多数" 的原则作出最终预测，这种所谓少数服从多数的投票方式称为 Hard Voting。
参考： https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
最近源码看得比较多，本文来画点东西调节下心情，本绘制已收录于 FlutterUnit 的绘制集录，本文源码可参见【windmill.dart】 。绘制内容非常简单，如下所示，两个样式的小风车：通过这两个小例子，可以学到：
Web大前端时代之：HTML5+CSS3入门系列：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5121725.html 点击原文，查看笔记大图 05.HTML5 画布 初始画布 canvas默认是宽300px，高150px; 绘制步骤 1.定义一个id <canvas id="canvasOne" width="300" height="300"></canvas> 2.获取canvas对象 var canvasObj = document.getElementById('canva
你想啊，古人都会求不同的卦,比如学业卦,事业卦,解梦卦,婚姻卦,风水卦;如今呢,数据分析师分析销售情况、运营情况、评估决策、预测趋势，两者都是一个道理。
该文介绍了移动端UI组件库中各种UI组件的实现，包括按钮、输入框、下拉框、卡片、进度条、圆环、轮播图等。文章还介绍了如何使用Vue.js、Ant Design、Echarts等工具来实现各种UI组件，并给出了具体的代码示例和详细注释。此外，文章还讲解了在移动设备上实现UI组件的注意事项和技巧，如响应式布局、组件复用等。
前面几个小节介绍了 Bagging 集成学习方法。简单来说，Bagging 方式是通过在样本以及特征空间上随机选取样本以及特征的方式来创建诸多差异性的子模型，然后将这些子模型集成在一起。使用 sklearn 实现 Bagging 这种集成学习，使用的基本分类器都是决策树，这种基本分类器使用决策树的集成学习通常被称为随机森林。 随机森林中的每一棵树都是通过随机的方式来训练生成的，因此具有随机性，这么多树放在一起，就形成了一个森林。前面实现的 Bagging Classifier，无论是 random subspaces classifier 还是 random patches classifier，指定的 base_estimator 参数都是 DecisionTreeClassifier（sklearn 封装的决策树类），因此都可以叫做随机森林。
Bagging 集成学习是通过集成多个具有差异性的子模型构成的，这些子模型之间是相互独立的。除了 Bagging 这类集成学习方式之外，还有另外一类非常典型的集成学习方式 Boosting，"boosting" 的中文意思为增强推动，这类集成学习与 Bagging 这类集成学习最大的不同在于，Boosting 中的子模型之间不再是独立的关系，而是一个相互增强的关系，集成的每个模型都在尝试增强（Boosting）整体模型的效果。 Boosting 类的集成学习，主要有：Ada Boosting 和 Gradient Boosting 两种。
本文主要介绍如何使用原生javascript和Css3来实现一个在各大移动应用中经常出现的转盘游戏，由于改实现可以有不同方式，如果熟悉canvas的话也可以用canvas实现，本文采用js和css实现主要考虑到复杂度较小性能较好，所以如果有更好的方案，也可以随时和我交流。
灵感来源于前些天捡到钱了，就想着是时候给自己买辆车了，工作这么多年了应该对自己好一点，在网上搜索了一下看到这个车型。其实几年前是买过一辆的，但是不到一个月就被人偷了，伤心了好久。这次一定锁好，上三把锁保证小偷再也偷不走了，于是我拿着钱去买了些益力多，跟同事分享了，心情还是比较愉悦的。—— @IT·平头哥联盟，我是首席填坑官∙苏南(South·Su) ^_^～
他自己实现了一种思路，然后咨询我有没有更好的思路。 先看看他的思路是如何实现的，大致代码如下：
我们写的程序都是有逻辑顺序的，即是有流程的，流程图的作用则是对这种逻辑顺序的一种描述，是对解决问题的方法、思路或者算法的图形化的展示。
1、绘制零件的底台；在草图中先画一个矩形，然后使用对称中心线命令，做到草图对称，然后再根据所绘图形的尺寸进行标注；
当时在心里问自己能不能做，答案肯定是能做的，不过我比较懒，觉得中间那个伸缩变化要编写很多代码，所以懒得理。后来，为了不让自己那么浮躁，也为了锻炼自己的耐心程度，还是坚持实现它了。这个过程，觉得自己还是有所收获，把握了一些想当然的细节，输理了对于自定义 View 的流程。
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