区域 ( 源图像素 不透明区域 ) : 该区域的 透明度 与 颜色值 与 源图像一样 ;
我最近出了一本书,《基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版》,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法。此外,还可以用价格通道来分析。根据指定股票通道指标的算法,能用过去一定时间段的交易数据绘制出上下两条通道线,即价格通道里的上下轨道。一般来说,当股价向上突破上轨时,即预测后市将涨,反之当股价向下突破下轨时,即预测后市将跌。
在上篇文章中呢,分享了关于lrc歌词文件的解析方法,根据歌词文件格式,解析出对应实体类。但是,怎样才能让让自己的音乐播放器的歌词像网易云音乐一样,随音乐(歌词时间)滚动、当前歌词高亮、其他歌词渐变等效果呢?
光栅化:决定哪些像素被集合图元覆盖的过程(Rasterization is the process of determining the set of pixels covered by a geometric primitive)。经过上面诸多坐标转换之后,现在我们得到了每个点的屏幕坐标值(Screen coordinate),也知道我 们需要绘制的图元(点、线、面)。但此时还存在两个问题。
前段时间回看里约奥运会的国球比赛,岛国媒体给我龙队一个响亮的称号—— 六边形战士 !
应用自然对数的泰勒展开式进行计算,计算泰勒展开式前n项的和。编程的关键点是如何确定n?
考虑将重采样为 groupby() ,在此我们可以基于任何列进行分组,然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中,我们可以基于任何规则重新采样,在该 规则 中,我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
github地址:https://github.com/shuaijia/NoteText
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,并封装了很多实用的函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
针对这种情况,MATLAB提供了若干特殊图形绘 制函数。接下来主要介绍特殊图形的绘制方法,主 要图形包括:条形图、区域图、饼状图、柱状图、 离散图、罗盘图、羽毛图、……
前言 我们所熟知的,Android 的图形绘制主要是基于 View 这个类实现。 每个 View 的绘制都需要经过 onMeasure、onLayout、onDraw 三步曲,分别对应到测量大小、布局、绘制。 Android 系统为了简化线程开发,降低应用开发的难度,将这三个过程都放在应用的主线程(UI 线程)中执行,以保证绘制系统的线程安全。 这三个过程通过一个叫 Choreographer 的定时器来驱动调用更新, Choreographer 每16ms被 vsync 这个信号唤醒调用一次,这有点类似早
之前使用 plot 和 plot3 绘制的都是线图 , 给定若干个点的向量 , 绘制这些点 , 然后将这些点使用直线连接起来 , 组成了线图 ;
上一节课我们主要讲解了数值计算和符号计算。数值计算的结果,很常用的目的之一就是用于绘制图像,从图像中寻找公式的更多内在规律。
在实现自定义控件的过程中,常常会有绘制居中文字的需求,于是在网上搜了一些相关的博客,总是看的一脸懵逼,就想着自己分析一下,在此记录下来,希望对大家能够有所帮助。
Flutter 中通过如下方式监听帧率,addTimingsCallback 涉及到帧调度知识,感兴趣可以看看这篇Flutter 帧调度过程。
二维云图:要绘制二维云图,您可以使用scatter函数。这个函数可以根据给定的数据点在二维平面上绘制散点图,并可以使用不同的颜色和大小来表示每个数据点的属性。
1、现在先给出12个点的坐标(坐标可以随意设置,只要构成的线不是平行没有交点即可)
通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段,对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍两个精准率-召回率曲线,其中一个是横坐标为选定的阈值,里面的两根曲线分别为对应阈值下的精准率和召回率,通过这个图可以帮助我们非常好的来选取我们想要的那个阈值。另外一个是横坐标为精准率,纵坐标为召回率,用于查看精准率和召回率的平衡点。
ROC曲线(Receiver operating characteristic curve),即受试者工作特征曲线,主要用来评价某个指标对两类被试(如病人和健康人)分类/诊断的效果,以及寻找最佳的指标临界值使得分类效果最好。但是ROC曲线绘制的原理是什么,或者说如何一步步画出ROC曲线,以及如何用SPSS软件快速绘制出ROC曲线呢?对于很多新手朋友来说,对上述问题并不十分清楚。笔者这里对上述问题进行详细阐述,以期大家对ROC曲线有更深入的了解。
上篇中记录了绘制线的基本流程,而下篇主要是对绘制线中遇到的性能和效果问题进行阐述。在绘制完一条线并且希望给其加上描边样式时,会遇到不可避免的闪烁问题。而在绘制大量的交错道路时,需要同时考虑绘制性能和闪烁问题如何解决。本文总结了高效绘制描边线的方法,并对调研过的解决Z-Fighting闪烁的方案进行阐述。
YYText 是业界知名富文本框架,基于 CoreText 做了大量基础设施并且实现了两个上层视图组件:YYLabel 和 YYTextView。同其它 YYKit 组件一样,YYText 在性能方面表现优异,且功能出奇的强大,可以说是业界巅峰之作。
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环,是数据预处理的前提,也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础,没有可信的数据,数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
最近在研究一些跟手性的问题,修改一些vsync phase的值,对这些值有了一些更加深入的理解,感觉还是挺有意思的,写个文章分享给大家。
2. 绘制空间曲面 绘制空间曲面的步骤为:绘制平面网格,计算网格上的函数值,绘制网面 首先是绘制平面网格[X,Y]=meshgrid(x,y) %x,y向量表示需要采样的具体坐标,由此生成各个网格点 如果网格的范围是:x [4,9] y[1,6] 且间隔为1,如下图。
自定义View实现跟随手指滚动的刻度尺,实现了类似SeekBar的滑动选中效果。项目地址,欢迎star!
饼状图(pie chart)一般用于描述分类型数据的相对频数或百分数频数分布,呈现部分与总体的关系。
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
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:
【目录】 1 描述性统计是什么? 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值、中位数、众数) 2.3 发散程度(极差,方差、标准差、变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾 3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图、饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图、累积曲线) 3.3 关系分析(
frame.size.height = self.serTextView.contentSize.height;
目录 1 描述性统计是什么? 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值、中位数、众数) 2.3 发散程度(极差,方差、标准差、变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾 3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图、饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图、累积曲线) 3.3 关系分析(散点
(1)安装机器学习必要库,如NumPy、Pandas、Scikit-learn等;
上一篇里我们详述了多边形马赛克的实现步骤,末尾提出了一个思考:如何在涂抹时让马赛克逐块显示呢? 再回顾一下多边形马赛克的实现。首先进行图片预处理,将原图转成bitmap后生成铺满马赛克的全图。手指移动的时候从touch回调里获取坐标点,在这些点之间进行插值,然后以插值之后的路径点为圆心将马赛克图层里对应的区域贴过去,这样就完成了对图像的特定区域打码的处理。 试想一下,如果上述步骤不变,要想让多边形马赛克一块一块的显示出来,首先得计算手指移动时经过了哪些马赛克块。具体来说,也就是在每一次touchMove的回
大多数的程序员都会有一个自己的个人网站,我们想要在自己的网站下面去刻画一个酷炫的背景,我们可能会使用一些炫酷的图片,或者叠加一个视频背景,亦或是通过css3 来进行手动绘制,这些方案都各有利弊,在出现canvas之后,我们出现了一种新的可能,我们可以通过canvas绘制一些非常炫酷的背景,有意思的是,我们还可以通过鼠标或者键盘事件与其交互,这样,我们就拥有了一种绘制动态背景的能力。
1. 介绍 1.1 什么是数据可视化? 可视化是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或者图像在屏幕上显示出来,再进行交互处理的理论、方法和技术。 数据可视化并不是简单的将数据变成图表,而是以数据为视角,看待世界。数据可视化就是将抽象概念形象化表达,将抽象语言具体化的过程。 1.2 为什么要用数据可视化 首先我们利用视觉获取的信息量绝对远远的比别的感官要多得多。 它能帮助分析的人对数据有更全面的认识,下面举个🌰 我们看下面几组数据: 对数据进行简单的数据分析,每组数据都有两个变量 X 和 Y,然
这个等式是一元二次方程,解方程即可求得x。现在正实数平方根计算问题已转换为解一元二次方程问题。
根据视频与音频之间的比较 , 如果视频比音频快 , 那么增大视频帧之间的间隔 , 降低视频帧绘制速度 ; 如果视频比音频慢 , 那么需要丢弃部分视频帧 , 以追赶上音频的速度 ;
通过使用与versicolor和virginica物种相对应的度量来定义二元分类问题。
上面那个小游戏教程写不下去了,以后再写吧,今天学点新东西,了解的越多,发现python越强大啊! 数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关,而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表,也可以是数以吉字节的数据。 最流行的工具之一是matplotlib,它是一个数学绘图库,我们将使用它来制作简单的图表,如折线图和散点图。然后,我们将基于随机漫步概念生成一个更有趣的数据集——根据一系列随机决策生成的图表。我们还将使用Pygal包,它专注
大家看到效果了吧,要实现这个效果也不难,最重要的一点就是心中有数,那么如何做到心中有数呢?通俗来讲,也就是掌握实现流程,那么如何掌握呢?往下瞧~
最近我们被客户要求撰写关于SVM,KNN和朴素贝叶斯模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
要了解pyplot中所有的颜色映射,请访问http://matplotlib.org/,单击Examples,向下滚动 到Color Examples,再单击colormaps_reference。
通过一个基础案例来了解这些渲染技巧:正背面剔除、深度测试、多边形偏移。应该更容易理解。
电脑无法读懂公式 , 需要使用特定的函数告知电脑如何进行绘图 , matlab 绘图主要是学习如何使用绘图相关的函数 api ;
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
本文为Pandas进阶修炼120题系列第三期,前两期戳第一期、第二期。今天的内容主要为Pandas处理金融(股票)数据相关操作,包含异常值处理、数据可视化、指标计算等,我们开始吧!
绘制完成,我们发现,X 基因相对较低的细胞对应的 Y 基因的值也较低,两个基因出现步调一致的表达情况,这可以用一条线来表示:
浏览器从输入地址到显示页面的过程,这是面试特别喜欢问的一道题,也是基础的一个概念。到现在,网上能找到的也都是很老的那一套,早之前我的认知也是那样:
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