/WPFDevelopers.Charts 大体思路 图表使用Arc+Popup实现； 图表分为两部分,一是环形部分,一是标注的明细部分； 环形部分使用Arc图形表示.需要注意这个Arc是Blend里的图形...首先以0-90度为例,说明一些基本的东西,见图； 首先Popup默认的位置,都是在它容器的左下方的,Popup的左上角和容器的左下角重合； 现在要做的是Popup标记为红点的位置,和圆环上标记为红点的位置重合...r相等；注意:因为圆弧是有厚度的,所以取r的时候要减去二分之一的圆弧厚度； 角A是可以通过90度减去圆弧的对应的角度求出来的,也就是sinA的值已知了,那么就可以求出a和b的长度,然后就可以去移动Popup...3、向上移动一个a的距离； 2）90-180度 X轴 ： 1、向右移动二分之一个容器的width； 2、向右移动一个a的距离； Y轴 ： 1、上移二分之一个圆弧的Thickness,以保证标记的起点在圆弧的中央...)的距离； 4）270-360度 X轴 ： 1、向左移动一个a的距离； Y轴 ： 1、向上移动二分之一个容器的height； 2、向上移动一个Popup的height； 3、向上移动一个b的距离；
定义 Delaunay边：假设E中的一条边e（两个端点为a,b），e若满足下列条件，则称之为Delaunay边：存在一个圆经过a,b两点，圆内(注意是圆内，圆上最多三点共圆)不含点集V中任何其他的点，这一特性又称空圆特性...定义 Delaunay三角剖分：如果点集V的一个三角剖分T只包含Delaunay边，那么该三角剖分称为Delaunay三角剖分。...要满足Delaunay三角剖分的定义，必须符合两个重要的准则： 1、空圆特性：Delaunay三角网是唯一的（任意四点不能共圆），在Delaunay三角形网中任一三角形的外接圆范围内不会有其它点存在。...如下图所示： 2、最大化最小角特性：在散点集可能形成的三角剖分中，Delaunay三角剖分所形成的三角形的最小角最大。从这个意义上讲，Delaunay三角网是“最接近于规则化的“的三角网。...下面是利用scipy中对Delaunay的实现的一个示例： import numpy as np from scipy.spatial import Delaunay import matplotlib.pyplot
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 环形队列可以使用数组实现，也可以使用循环链表实现。
from PCV.geometry import warp,homography from PIL import Image from pylab import * from scipy import...，使得它们能够和指定的区域或者标记物对齐。...仿射变换保持了二维图形的“平直性”和“平行性”。非共线的三对对应点确定一个唯一的仿射变换。 链接：https://codechina.csdn.net/mirrors/jesolem/pcv?...注意：imtools.py文件中print imname + “…skipped”修改为print (imname + “…skipped”)，warp.py文件中import matplotlib.delaunay...as md修改为from scipy.spatial import Delaunay，triangulate_points(x,y)函数里替换成tri = Delaunay(np.c_[x,y]).simplices
scipy包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值，积分，优化，图像处理，统计，特殊函数等等。...scipy是Python中科学计算程序的核心包; 它用于有效地计算numpy矩阵，来让numpy和scipy协同工作。在实现一个程序之前，值得检查下所需的数据处理方式是否已经在scipy中存在了。...因为枚举scipy中不同的子模块和函数非常无聊，我们集中精力代之以几个例子来给出如何使用scipy进行计算的大致思想。...然而，通常scipy的应该优先使用，因为它使用了更有效率的底层实现。...scipy.optimize.anneal()提供了使用模拟退火的替代函数。对已知的不同类别全局优化问题存在更有效率的算法，但这已经超出scipy的范围。
一、环形链表 给你一个链表的头节点 head ，判断链表中是否有环。 如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪 next 指针再次到达，则链表中存在环。...这样一来，如果在移动的过程中，快指针反过来追上慢指针，就说明该链表为环形链表。否则快指针将到达链表尾部，该链表不为环形链表。...二、环形链表 II 力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台 给定一个链表的头节点 head ，返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环，则返回 null。...有效字符串需满足： 1、左括号必须用相同类型的右括号闭合。 2、左括号必须以正确的顺序闭合。 3、每个右括号都有一个对应的相同类型的左括号。...代码的主要逻辑是一个while循环，遍历输入字符串s中的每个字符，直到遇到字符串的结束符\0。
For this simpler setting, in the module scipy.spatial, we have the routine Delaunay, which is in turn...import Delaunay, delaunay_plot_2d >>> tri = Delaunay(vertices_ls) >>> plt.figure(figsize=(14, 14)) >...For more information on the module scipy.sparse.csgraph, refer to the online documentation at docs.scipy.org...In the module scipy.spatial we have handy routines to perform this task over Delaunay triangulations...created with scipy.spatial.Delaunay.
https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.0/reference/ （参考链接） Python 中常用的统计工具有 Numpy, Pandas, PyMC, StatsModels...Scipy 中的子库 scipy.stats 中包含很多统计上的方法。...下面是scipy主要的模块，但用的最多的是stats cluster 聚类算法 constants 物理数学常数 fftpack 快速傅里叶变换 integrate 积分和常微分方程求解...的统计模块： import scipy.stats.stats as st print('mode, ', st.mode(heights)) # 众数及其出现次数 print('skewness...正态分布 # 正态分布 from scipy.stats import norm # 它包含四类常用的函数： # # norm.cdf 返回对应的累计分布函数值 # norm.pdf 返回对应的概率密度函数值
本文介绍在Anaconda环境中，安装Python语言SciPy模块的方法。...SciPy（Scientific Python）是一个开源的Python科学计算库，用于解决科学与工程领域的各种数值计算问题。...scipy.signal和scipy.ndimage模块包含了这些功能。 线性代数：提供了线性代数运算的函数，例如求解线性方程组、计算特征值和特征向量、计算矩阵的逆等。...conda install -c anaconda scipy 运行上述代码，稍等片刻即可出现如下图所示的字样。 接下来，输入y即可开始SciPy库的配置工作。...再稍等片刻，出现如下图所示的情况，即说明SciPy库已经配置完毕。 此时，我们可以通过如下图所示的代码，检查是否成功完成SciPy库的配置工作。
本文针对scipy和numpy这两个python库的插值算法接口，来看下两者的不同实现方案。 插值算法 常用的插值算法比如线性插值，原理非常简单。...如下图所示就是三种不同的边界条件取法（图片来自于参考链接3）： 接下来看下scipy中的线性插值和三次样条插值的接口调用方式，以及numpy中实现的线性插值的调用方式（numpy中未实现三次样条插值算法...）： import numpy as np from scipy import interpolate import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(...： 在这个结果中我们发现，numpy的线性插值和scipy的线性插值所得到的结果是一样的，而scipy的三次样条插值的曲线显然要比线性插值更加平滑一些，这也跟三次样条插值算法本身的约束条件有关系。...在python的scipy这个库中实现了线性插值算法和三次样条插值算法，而numpy库中实现了线性插值的算法，我们通过这两者的不同使用方式，来看下所得到的插值的结果。
给定一个长度为 n 的环形整数数组 nums ，返回 nums 的非空 子数组 的最大可能和 。 环形数组 意味着数组的末端将会与开头相连呈环状。...5,5] 得到最大和 5 + 5 = 10 示例 3： 输入：nums = [3,-2,2,-3] 输出：3 解释：从子数组 [3] 和 [3,-2,2] 都可以得到最大和 3 思路与算法 求解普通数组的最大子数组和是求解环形数组的最大子数组和问题的子集...设数组长度为 ，下标从 开始，在环形情况中，答案可能包括以下两种情况： 构成最大子数组和的子数组为 ，包括 到\ 共 个元素，其中0≤i<j≤n。...第二种情况中，答案可以分为两部分， 为数组的某一前缀， 为数组的某一后缀。求解时，我们可以枚举 ，固定 的值，然后找到右端点坐标范围在 的最大前缀和，将它们相加更新答案。...右端点坐标范围在 的最大前缀和可以用 表示，递推方程为： 至此，我们可以使用以上方法求解出环形数组的最大子数组和。特别需要注意的是，本题要求子数组不能为空，我们需要在代码中做出相应的调整。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...‘numpy.core’ 的错误，这时，在打包的setup.py文件中加入整个包numpy的引用即可 packages = ["numpy"] options = {"build_exe": {"includes...exe.win-amd64-3.7\etMain.exe”) #自己打包成功之后exe的绝对路径 print(result.read()) 这时就能看见自己缺少的文件，一般缺少的都是dll文件，...这时在自己安装Python的路径下，进入\Library\bin中，或者进入\Dlls文件找到自己缺少的dll文件，加入到自己的生成exe的同级路径下，就可以运行了 如果想要在cxfreeze打包时直接自动加入到发布包中...，可以将缺少的dll文件加入到setup.py中 #!
1.故事背景以及题目概述 通过这个例子，我们就应该大致了解这个环形链表的约瑟夫问题大致是干什么的，先说一个很简单的例子，比如有5个数据组成一个环形结构，每次数到2的数字自杀，最后这个环形链表只会保留一个数据...就是我们想要解决这个约瑟夫问题，首先就需要创建一个环形的链表，这个链表肯定要有很多个节点，我们这步就是提前封装一个函数，我们在创建环形链表之后进行创建节点的时候可以直接调用这个函数； （1）我们想要创建节点就要开辟新的空间存放这个节点...val，然后把这个节点的next指向的位置设置为空的，我们返回的就是这个新创建的节点； 3.创建带环的链表 （1）这里事先声明一下，这里面的m和n是我们的牛客提供的接口函数里面的两个参数，n就代表的是环形链表里面的节点的个数...，m就代表的是要删除的节点的报数； （2）下面的就是我们封装的创建环形链表的函数creatcircle函数，我们这个时候先调用上面的创建节点的函数buynode，先创建一个1这个节点，让后让ptail和...ptail指针会指向这个新的节点，但是这个时候整个链表并未连成一个环形的结构，所以我们使用ptail->next=phead就可以让尾部节点的next指向头部节点，相当于是把整个链表连成了一个环。
#本节内容为连续分布 import numpy as np import scipy.stats as st import matplotlib.pyplot as plt #pdf 概率密度 #cdf...累积概率 #sf：残存函数（1-cdf） #ppf百分比（累积概率的反函数），分位数函数 #stats:返回均值，方差 print(st.norm.stats())#标准化的分布的随机变量X可以通过变换...print('标准正态分布零的概率：')print(st.norm.pdf(0).round(4)) >>标准正态分布零的概率：>>0.3989 print(st.norm.pdf([-1,0,1]...).round(4))>>[0.242 0.3989 0.242 ] #标准正态分布累计的概率print('标准正态分布累计分布到零的概率：') print(st.norm.cdf(0).round(...print('标准正态分布大于1的概率') print(st.norm.sf(1).round(4))>>标准正态分布大于1的概率>>0.1587 print(st.norm.sf([-1,0,1]).
中值滤波是数字信号处理、数字图像处理中常用的预处理技术，特点是将信号中每个值都替换为其邻域内的中值，即邻域内所有值排序后中间位置上的值。...下面的代码演示了scipy库中signal模块的中值滤波算法的用法。...>>> import random >>> import numpy as np >>> import scipy.signal as signal >>> x = np.arange(0,100,10...下面的代码则演示了scipy库中ndimage模块对图像进行中值滤波的用法： >>> from scipy import misc >>> from scipy import ndimage >>> import
---- Delaunay三角化 Delaunay三角化，是点云的一种三角化方法，它具有某些好的性质： 网格中的最小角最大化 任意三角形的外接圆内不含三角形以外的顶点 三角化的网格是点云的凸包 最大化所有三角面片的内切圆的平均值...其它...... ---- 带约束的Delaunay三角化 有时候，点云包含一些线段连接约束，如下左图所示。...有些约束边并不满足Denaulay性质，所以，它并不能得到整体的Delaunay三角化结果(如下中图是点云的一个Delaunay三角化结果)。...我们可以放开一些Delaunay性质约束，使其尽量的接近Delaunay三角化。下右图是一个带约束的Denaulay三角化的结果。可以比较一下中图和右图的结果差异。...图2经过一系列拓扑优化，如Delaunay边翻转操作，得到图3的高质量网格。 Delaunay优化只改变了网格顶点的连接关系，一般是局部的Delaunay边翻转。
环形RNA的独特优势 武汉大学的研究团队提出，早期RNA可能以环形形式存在，这种结构在进化过程中具有独特的优势。首先，环形RNA可以防止分子的末端降解，这在早期地球环境中尤为重要。...此外，环形结构可能有助于保持RNA的稳定性，使其更适合作为遗传信息的载体。 研究还表明，虽然环形RNA在形成复杂结构上受到限制，但这可能恰恰是其优势所在。...环形RNA可以避免过度折叠，从而更有效地作为复制模板。 计算机模拟的发现 通过计算机模拟，研究团队探讨了不同情况下环形RNA基因组的表现。...模拟结果显示，即使在生成功能性核酶效率较低的情况下，单基因环形RNA基因组仍然能够在模拟环境中维持存在。这一发现支持了环形RNA在早期进化中的潜在重要性。...此外，研究还指出，在早期进化阶段，环形RNA和线性RNA之间的劳动力分工可能是促进生命复杂化的重要因素。环形RNA主要作为遗传信息的载体，而线性RNA则执行催化功能。
因为后来的数据只能往后排队，如过要将剩余的数据都往前移动一次，那么效率就会低下了，肯定不现实，所以，环形队列就出现了。 ? 环形队列 ?...环形队列的实现：在计算机中，也是没有环形的内存的，只不过是我们将顺序的内存处理过，让某一段内存形成环形，使他们首尾相连，简单来说，这其实就是一个数组，只不过有两个指针，一个指向列队头，一个指向列队尾。...将接受的数据缓存一下，让处理的速度有些许缓冲，使得处理的速度赶得上接收的速度，上面又已经分析了普通队列与环形队列的优劣了，那么我们肯定是用环形队列来进行实现了。...写入环形缓冲区的代码实现： 1/** 2* @brief Write_RingBuff 3* @param u8 data 4* @return FLASE:环形缓冲区已满，写入失败;TRUE...我使用了宏定义来决定是否开启环形缓冲区的方式来收发数据，移植到大家的代码并不会有其他副作用，只需要开启宏定义即可使用了。
伽马函数是概率统计学中经常出现的一个特殊函数，它的计算公司如下： from scipy import special as S print(S.gamma(4)) 6.0 拟合与优化-optimize...func返回将x代入方程组之后得到的每个方程的误差，x0为未知数的一组初始解 from math import sin,cos from scipy import optimize def f(x):...(residuals,p0,args=(y1,x)) print('真实参数：',a,k,theta) print('拟合参数：',plsq[0]) pl.plot(x,y1,'o',label=u'带噪声的实验数据...都提供了线性代数函数库linalg，但是SciPy的线性代数库比numpy更全面 解线性方程组 numpy.linalg.solve(A,b)和scipy.linalg(A,b)都可以用来解线性方程组Ax...fit: 对一组随机取样进行拟合，找出最适合取样数据的概率密度函数的系数 以下是随机概率分布的所有方法： from scipy import stats [k for k,v in stats.
这个算法的用处很多，一个典型的意义在于可以通过一堆离散点构建的TIN实现对整个构网区域的线性控制，比如用带高程的离散点构建的TIN来表达地形。...在实际工作中，使用最多的三角剖分是Delaunay三角剖分。通过Delaunay三角剖分算法能够构建一个具有空圆特性和最大化最小角特性的三角网。...这些特性可能有些难以理解，但是我们可以先谨记一点：Delaunay三角网是一种特性最优的三角剖分。...比如这里的构建Delaunay三角网，并没有新的点对象生成出来，只是对点集进行了组织，点还是原来哪些点，并没有变化。...最后将该类型作为模板参数传入到Delaunay三角网构建类中：typedef CGAL::Delaunay_triangulation_2 Delaunay;。
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