以下文章来源于pythonic生物人 ,作者pythonic生物人 Python拥有很多优秀的三维图像可视化工具,主要基于图形处理库WebGL、OpenGL或者VTK。 这些工具主要用于大规模空间标量数据、向量场数据、张量场数据等等的可视化,实际运用场景主要在海洋大气建模、飞机模型设计、桥梁设计、电磁场分析等等。 工具背后的算法逻辑非常复杂,由于小编是非专业的,不敢造次 。 本文简单介绍几个Python三维图像可视化工具,工具都有大量demo、完善的使用文档、功能非常强大,系统学习请戳文中链接。 pyv
Mayavi基于Python作为VTK的载体在三维图像的渲染和交互操作方面具有很多优势。最近分析数据的混沌的状态时需要在四维层面上表现数据的效果。首先在matlab,tecplot和origin试验了一番。可以说他们都可以实现,但在渲染效果尤其是线型的立体感方面实在不敢恭维。Mayavi优势就比较明显了,初步的结果图如下。 Mayavi被诟病的一点就是繁琐的安装过程,有时候忙活大半还是不成功
用到的相关模块 scipy numpy matplotlib mayavi 模块安装 主要就是这四个模块,如果要安装的话,前三个可以直接使用sudo pip install xxx来安装。对于mayavi,安装起来比较复杂,主要是vtk的安装,我安装了几次都没有成功,不管是使用ccmake还是使用independent installer都没法用,在尝试了一个下午之后,发现了python科学计算的神器Canopy。 Canopy是Python科学计算的集成环境,里面集成了你所知道,你所需要的所有pytho
然后在底下新建pip文件夹,然后到pip文件夹里面去新建个pip.ini,然后再里面输入内容
1.关于本机环境 Mac:macOS Sierra 版本:10.12 python版本:3.6.1 (安装Anaconda自带的,不是Mac系统自带的python2.7.10版本) 2.开始安装 conda install mayavi=4.5.0 Fetching package metadata ........... Solving package specifications: . UnsatisfiableError: The following specifications were foun
Linux+ Python3.6 安装 Mayavi 工具包 一、修改python和pip版本 二、准备python-dev环境 三、安装mayavi 四、验证 一、修改python和pip版本 cd /usr/bin/ ll | grep python mv python python.bak ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python mv pip pip.bak ln -s /usr/bin/pip3.6 /usr/bin/pip 二、准备python-de
在写之前必须要说明一下,为什么查了网上那么多博文,都在说安装 Mayavi 工具包的事,统计下来不同的也就那么几篇,而且安装过程遇到的问题都写得很少。真的是何必呢,相同的文章和未经实践的操作就别复制粘贴了,搜索的人也很苦恼啊。
本文介绍了如何安装配置mayavi并在python3中使用,包括安装顺序、注意事项和测试方法。
众所周知,frustum-pointnet是斯坦福大学PointNet作者Chales大神的成果,将pointnet用到了目标检测中,测试数据集是KITTI。该网络测试了车辆、行人、自行车三项检测任务,分别排名第三、第一、第一,效果相当不错了。
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀?”之类的问题,今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家,这些工具包含:
mlab.surf绘制一个三维空间中的曲面。曲面上的每个点的坐标由surf函数的三个二维数组参数x,y,z给出。由于数组x,y是由ogrid对象算出,它们分别是shape为n*1和1*n的数组,而z是一个n*n的数组。
在学习过程中,很多东西过一段时间可能会遗忘,所以产生了录制视频的想法。不能算“视频教程”,只能算是备忘吧。在【点云备忘录】这个系列中,将用录屏+讲解的形式记录一些点云学习过程中对于代码和文章的理解,也会分享一些有用的技能。
一. 安装 pip install mayavi -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 报错 推荐下面的这条指令安装 pip install git+https://github.com/enthought/mayavi.git 二. 使用 1. Mayavi库基本元素 1. 处理/显示图形的mlab模块 📷 2. Mayavi的api 📷 2. 快速绘图实例 实例代码1: # coding=utf-8 from mayavi import ml
是不是好奇,下面的影视片段如何能浓缩成一张GIF图?是否好奇,神奇的自媒体大神怎么能轻易把影视频截图成一段段按自己所需的截图?本文,隆重推出Python视频制作利器,MoviePy。
一. 安装 pip install mayavi -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 报错 推荐下面的这条指令安装 pip install git+https://github.com/enthought/mayavi.git 二. 使用 1. Mayavi库基本元素 1. 处理/显示图形的mlab模块 📷 2. Mayavi的api 📷 2. 快速绘图实例 实例代码1: # coding=utf-8 from mayavi import mlab
1、turtle -基本图形绘制 2、string -字符串处理 3、math -基础数学计算 4、time、datetime -时间的基本处理 5、random -随机数产生及应用 6、PyInstaller -源代码打包为可执行文件 7、jieba -简洁的中文分词 8、os -操作系统小功能 9、wordcloud -中英文词云生成
MoviePy是一个用于视频编辑的Python模块,它可被用于一些基本操作(如剪切、拼接、插入标题)、视频合成(即非线性编辑)、视频处理和创建高级特效。它可对大多数常见视频格式进行读写,包括GIF。
可以在 The Python Package Index (PyPI) 软件库(官网主页:https://pypi.org/ )查询、下载 和 发布 Python包或库。
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
现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来? 答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观、形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理。 数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python,简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库,快速带你入门!!
图像反向搜索动漫场景,使用动漫截图搜索该场景的拍摄地。它告诉你该动画在日本动漫中出现的是哪个动画,哪个情节以及确切的时间。
01 Trace.moe 图像反向搜索动漫场景,使用动漫截图搜索该场景的拍摄地。它告诉你该动画在日本动漫中出现的是哪个动画,哪个情节以及确切的时间。 GitHub地址:https://github.com/soruly/trace.moe 02 Mathai 一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片,输出识别出的数学计算式以及计算结果。 GitHub地址:https://github.com/Roujack/mathAI 03 Imagepy 基于像imagej之类的插件的图像处理框架,可以说粘合
你可能已经听说过很多种流行编程语言,比如非常难学的C语言,非常流行的Java语言,适合初学者的Basic语言,适合网页编程的JavaScript语言,那么……
使用Python+tkinter创建应用程序窗口,根据需要动态显示和隐藏特定的组件。
开源图像处理框架,插件式设计,可以快速集成任何基于或支持numpy的图像处理算法,经过简单配置,快速生成交互环境,可供非计算机专业人员使用,可以理解为是算法研发人员到专业使用人员之间的以做桥梁。
前言 主要有以下原因: 1. Python是解释语言,程序写起来非常方便 写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。 举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。 当然现在
專 欄 ❈Pytlab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈— 前言 本文为作者对其开源项目VASPy的说明文章。VASPy是一个纯Python编写的处
绘图和绘图程序与图形用户界面,旨在产生公开准备的2D和3D绘图。此外,它还可以用作绘图模块。
上一篇基础篇: https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/90082023
WPF控件是Windows Presentation Foundation(WPF)中的基本用户界面元素。它们是可视化对象,可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类:原生控件和自定义控件。
halo,各位读者,本栏目开设一个围绕着“如何用Python来制作PC软件”展开。 当我们想用处理Windows的软件窗口时,常常会碰到想将窗口置顶、隐藏和显示等等,还有读者想将电脑托盘、任务栏等都隐藏的情况。本篇文章就是带领读者学习窗口句柄,并且如何应用Python带的win32 模块来读取界面中各个窗口的句柄。 希望通过此篇文章,可以让读者朋友跟着步骤操作,最终可以做出自己的小软件。
在日常工作中,基本都是直接执行python脚本,但最近有个项目,需要提供给外部使用,而使用者又完全没有编程基础,不太可能自己安装python,安装各种依赖,所以将python项目打包为exe程序就显得尤为必要。
python中通常我们写程序,显示结果和操作都是在终端区,如果要想实现一个有显示界面的程序那该怎样实现呢?python中有好几个库都可以实现,这个系列我们一起来学习如何使用python自带的tkinter库来实现。
关注了很多的公众号,大佬们的骚操作层出不穷,看的我跃跃欲试。也想整一下。跟在大佬们的后面好看风景(复现操作)。
📷 1.数据分析 Numpy: 表达N维数组的最基础库 提供直接的矩阵运算、广播函数、线性代数等功能 Pandas: Python数据分析高层次应用库 提供了简单易用的数据结构和数据分析工具 SciPy: 数学、科学和工程计算功能库 提供了一批数学算法及工程数据运算功能 2.数据可视化 Matplotlib: 高质量的二维数据可视化功能库 提供了超过100种数据可视化展示效果 通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果 Seaborn: 统计类数据可视化功能库 提供了一批高层次的统计类数据可
JetBrains PyCharm是一种Python IDE,其带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于Django框架下的专业Web开发。
在Android应用中有时会需要获取软键盘的状态(即软键盘是显示还是隐藏)和软键盘的高度。这里列举了一些可能的应用场景。
pip安装的话,找到自己安装python的路径,在安装路径下会有一个文件夹,比如我的安装路径是c盘
人生苦短,我用python!为什么很多人喜欢用python,因为包多呀,各种调包。但是调包有的时候也调的闹心,因为安装包不是失败就是很慢,很影响自己的工作进度,这里给出一个pip快速安装工具包的办法,希望能帮助到一些新入门python的同学们。
1,下载Sublime3 https://www.sublimetext.com/3 下载后得到一个【Sublime Text Build 3143 x64 Setup】的文件
装好PyCharm默认的界面是白色的,编辑区域和Console区域的字体也比较小。我个人比较喜欢界面是黑底的,主要关注区域上的字体,大一些,看着清楚一些。调整办法是这样滴~!
《定时执行专家》是一款制作精良、功能强大、简单易用的专业级定时任务执行软件。软件具有 18 种任务类型、11 种任务触发方式(包含 Cron方式),能够达到毫秒级的执行精度,并且全面支持Cron表达式。软件采用多线程方式检测任务触发和任务执行,可以同时支持数十个任务的毫秒级触发。软件无需安装,无时间限制,欢迎下载使用。
打地鼠是一种经典的娱乐游戏,通过在屏幕上出现和隐藏地鼠,测试用户的反应速度和准确性。本篇技术博客将使用Python语言实现一个简单的打地鼠游戏,让我们一起来看看具体的实现过程。
window.open( ) , 它会打开一个指定URL 的新窗口。 浏览器会打开一个新的选项卡URL,而不是独立的窗口。
由于定义里提到了『反馈』,以至大多数的时候我们都是围绕着反馈在做方案,如用户点击之后消息要如何提示、网络状态变化时要如何提示用户、任务进度变化时怎么提示等等。但状态并不只有操作后才出现,操作前也有状态,如制作一个组件时,通常会把组件的不同状态(正常、鼠标经过、鼠标点击、加载中、报错、禁用等)做出来,其中正常态和禁用态就是操作前的状态,其它都是操作后的反馈。
在漫长的无心工作的“年底”里,你们大概需要动用深度学习技能来假装好好工作:当老板快要走到身后,让电脑自动隐藏“工作不宜”的窗口。 付出这么多努力就为了工作时开个小差? 好像是的…… AHOGRAMMER发布了这样一个名为“老板传感器”的制作教程: 定义任务 这个程序的任务就是当老板接近的时候,自动隐藏“工作不宜”窗口。 老板和我的座位距离约6-7米,如果我在看“工作不宜”的东西,当老板离开座位,有4-5秒的时间切换界面。 策略 用深度学习训练一个模型,让电脑能认出老板的脸。 在桌上安装一个摄像头
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
整个过程下来,给我的感觉就和吃了翔一样难受,窒息的感觉,全程没少骂win11的设计者...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云