导读 本文主要介绍使用OpenCV计算两条曲线之间的最小距离。...实现目标 【计算两条曲线之间的最小距离】 测试图像： 动态效果演示： 实现步骤与代码 实现步骤： ① 分别找到两条曲线的轮廓； ② 计算每条曲线轮廓点与另一条轮廓上点的距离； ③ 记录距离最小值与对应最小值时的点坐标
scipy.optimize 模块的 curve_fit 函数可以用于曲线/曲面拟合。...曲线拟合示例： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit def...c x = np.linspace(0,3,100) y = func(x,2.5,1.3,0.5) yn = y+0.1*np.random.normal(size=len(x)) # 曲线拟合..., color='b',label='raw data') plt.plot(x, func(x,*popt), "r-", label='fit') plt.legend() plt.title("曲线拟合...import axes3d import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm n_x = 11 n_y = 5 X0 = np.array
本文主要采用matplotlib绘制心形图案，并学习matplotlib中坐标轴的移动，图片背景，刻度字体大小，颜色，背景网格线，图片保存等的操作方法。...所要画的心形图案如下图所示： 具体的设置方法如下面的代码所示，已经对每行代码进行了注释。...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #生成从-1到1的以为数组作为x轴的数据 x_data1 = np.linspace(-1,1,1000...() #保存绘制的图形到默认的目录 fig.savefig('heart.png', dpi=500) 值得注意的是，在对负数采用pow()进行开次方时，需要采用np.abs()对数据进行绝对值化，如代码所示...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
封面图片：《Python程序设计实验指导书》（ISBN：9787302525790），董付国，清华大学出版社 图书详情：https://item.jd.com/12592638.html =======...==== pandas的Series和DataFrame结构的plot()方法可以自动调用matplotlib的功能进行绘图，在数据分析和处理时可以很方便地进行可视化。...），使用这样方式绘制的图形也是可以通过pyplot进行控制的，这样就可以使用pyplot的ylabel()函数来设置图形纵轴标签了，例如 ?...类似地，通过pyplot的其他函数还可以对图形坐标轴进行更多设置，可以参考公众号“Python小屋”之前推送过的文章。 上面绘制的图形中，两条曲线的线型、线宽都是一样的，只是颜色不同。...对于这样的图形，如果使用黑白打印的话，就很难区分这两条曲线了。如果有类似的需求，可以参考下面的代码思路进行修改： ? 运行结果如图 ： ?
本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形。直接上代码，关键语句配有注释方便理解。...import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot
使用 matplotlib 绘制多彩的曲线 源码及参考链接 效果图 [multicolors_line.png] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot...as plt from matplotlib.collections import LineCollection from matplotlib.colors import ListedColormap..., BoundaryNorm x = np.linspace(0, 3*np.pi, 500) y = np.sin(x) dydx= np.cos(0.5*(x[:-1]+x[1:])) # 两点之间的中点的导数...""" 这里的目的是在两个点之间创建一个“小段”，每个段需要两个点. np.concatenate() 用于将两个数组在指定的轴上进行合并（串联起来） """ points = np.array([...LineCollection 大概是一个“线段集合”的类 matplotlib.collections.LineCollection(segments, *args, zorder=2, **kwargs
推荐图书： 《Python程序设计基础（第2版）》，ISBN：9787302490562，董付国，清华大学出版社，第16次印刷，清华大学出版社2019年度畅销图书 ?...============== 问题描述： 所谓极大值是指函数在某个子区间里的最大值（例如比两侧紧邻的两个值都大的值），也称局部最大值；极小值是指函数在某个子区间里的最小值（例如比两侧紧邻的两个值都小的值
内容简介 这是关于金字塔算法的惟一一本著作。金字塔算法是一种相当有效的方法，它运用一种基于金字塔式递推的动态编程方法，可以理解、分析和计算计算机辅助几何设计中最普遍的多项式和样条曲线曲面等问题。...金字塔式递推算法在显示算法的整体结构上有明显的优势，可以很容易看出它们之间的联系，且学习这种方法只要求具备微分几何学和线性代数学的基础知识以及简单的编程技巧。...阅读完本书后，势必会改变读者进行计算机辅助几何设计的思路以及具体的实现方式。 Goldman博士于麻省理工学院获理学学士学位，于约翰斯·霍普金斯大学获硕士和博士学位。
使用 Matplotlib 绘制函数曲线的编码范式from __future__ import annotationsimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy...生成 x 轴数据（示例：从 0 到 2π，均匀取 200 个点）x = np.linspace(0 , 2 * np.pi , 200)# 生成多个 y 函数（可根据需要添加/修改）# 同时定义每个函数曲线的绘图风格...绘制多条曲线 ====================# 循环绘制所有曲线for curve_func in y_functions: label = curve_func y = y_functions
任务描述： 编写Python程序，使用扩展库Matplotlib绘制三维曲线，实现计算机图形学中的三次贝塞尔曲线。...相关阅读： Python绘制三次贝塞尔曲线 Python+OpenGL绘制任意形状的三次贝塞尔曲线 准备工作： 安装扩展库Matplotlib，安装过程中遇到问题的话请参考：Python扩展库安装与常见问题解决完整指南
任务描述： 创建主坐标系并绘制正弦曲线，然后创建子坐标系模拟放大镜窗口，鼠标在主坐标系中曲线附近移动时在子坐标系中实时显示鼠标附近的曲线，模拟放大镜窗口。 运行效果： 参考代码：
官方介绍: http://matplotlib.org/faq/usage_faq.html#matplotlib-pylab-and-pyplot-how-are-they-related 先来说matplotlib...我们需要注意的是，matplotlib有两个使用接口，一种是状态机( state-machine )层的接口，通过pyplot模块来进行管理。...也就是说，看你想要做什么，如果你不在一个gui的编程界面中（或者说不是一个可交互的后台，没有使用提供的后台交互），你做的只是： import matplotlib.pyplot as plt import...与 from pylab import * 效果一样 现在通常这样用： ipython --matplotlib，这样的话就可以不用一些导入那么多的功能函数，而是需要什么加入什么。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 同样，如果你将matplotlib嵌入到gui中，但你不想导入pyplot使系统运行额外的gui程序
问题描述： 在计算机图形学课程中，B样条曲线属于重要教学内容之一。已知，m+n+1个控制点可以确定m+1段光滑拼接的n次B样条曲线，其中第i段（i=0,1,2,......,m）曲线上点的定义为 上式用来确定曲线上的一个点，其中 表示控制点，基函数的定义为 对基函数进行展开和化简可得，3次B样条曲线的4个基函数分别为 和贝塞尔曲线类似，B样条曲线的控制点确定曲线的大致形状...，曲线的性质则由基函数确定。...以端点性质为例，把t=0和t=1分别代入基函数定义和B样条曲线定义式，可得 下图分别是1段3次B样条曲线和3段光滑拼接的3次B样条曲线，可以看出，与上面推导的结论是相符的。...这一点也可以通过观察3次B样条曲线4个基函数的图像来验证，通过下面的函数图像可知，1段3次B样条曲线起点位置（t=0）由前3个控制点确定（权重或贡献分别为1/6、2/3、1/6），第4个控制点不起作用（
任务描述： 编写Python程序，随机生成20个顶点坐标，根据这些顶点拟合5次埃尔米特多项式，绘制这些顶点和拟合得到的5次埃尔米特多项式曲线。 参考代码： 运行结果：
1. python三维图表绘制方法简介 python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本，本质上和二维图表的绘制并无差别，唯一的区别在于使用的库略有差异。...三维曲线图绘制 首先，我们来看一下三维曲线图的绘制。...三维曲线图的绘制和二维曲线图的绘制方法极其相似，只是我们需要做以下两点修改： 将画布修改为三维坐标系； 传参时同时传入x、y、z三个维度的坐标信号。...三维曲面图绘制 三维曲面图的绘制与三维极其类似，只需要将Axes3D.scatter函数替换为Axes3D.plot_surface函数即可。...参考链接 https://matplotlib.org/tutorials/toolkits/mplot3d.html Python三维绘图–Matplotlib
在使用 Matplotlib 绘制三维曲面图时，可能会遇到一些常见的问题。今天我将全程详细讲解下遇到问题并且找到应对方法的全部过程，希望能帮助大家。...1、问题背景在使用 matplotlib 绘制三维曲面图时，遇到了一个问题。...plt.show()运行这段代码时，出现了如下错误：n1 = complex(n[0], n[1])TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python...为了解决这个问题，可以将 n 中的第一个元素和第二个元素分别作为实部和虚部传给 complex 函数，即：n1 = complex(n[0], n[1])修改后的代码如下：import matplotlib.pyplot...通过仔细检查并尝试解决上述问题，你应该能够成功绘制出所需的三维曲面图。如果问题仍然存在，可以考虑查阅 Matplotlib 官方文档或在相关的社区论坛上寻求帮助。
导读：在互联网行业，每隔一段时间就会有一批新的产品模式崛起。而随着互联网产品的升级，用户的生活方式也随之改变，这种改变又给产品带来进一步的提升，最终产生了用户和互联网产品之间互相影响的现象。...作者：汪雪飞 来源：大数据DT 用户运营在关注用户拉新的环节时，除了衡量拉新的成本，还需要关注两条周期曲线——产品生长周期曲线和用户生命周期曲线，如图1所示。...▲图1 产品和用户两条生命线 产品生长周期曲线可以让用户运营在分析用户留存指标时，在关注基本的拉新成本的同时还关注用户质量对后续运营的影响，从而反馈给渠道投放策略该如何调整。...而用户生命周期曲线则可以根据用户类型的分布变化分析其对运营成本的影响，从而调整运营策略。 01 产品生长周期曲线 产品生长周期曲线用于表示一款产品从起步到衰退的整个过程。...第二阶段：成长期 经过用户运营进行的一系列拉动用户留存的活动和成长体系建设，用户逐步熟悉产品并开始活跃，与产品之间的连接更深入，带来的价值持续升高。
昆氏曲面：（COONS）是由熔接4个边界曲线生成的许多个曲面片组成的。通过选取各曲面片4条边界曲线串连，根据指定的熔接方式来生成各曲面片。...自动串连方式：通过选取3条边界曲线来定义各COONS曲面片的边界曲线串连；这3条边界曲线分别是左上角的两条曲线串连和右下角一条曲线串连，同时还需指定最小的分枝角度一起供系统用来分析选择各曲面片要串连的边界曲线...（2）系统弹出的 Automatic Coons Chaining对话框，单击Yes按钮。 （3）若要改变最小分枝角，则选择Angle选项输人最小分枝角。 （4）选取左上角两条相交的边界曲线。...选取的前两个边界曲线必须交于一个角点，选取点应尽量靠近该角点；选 取的第3条边界曲线应为交于对角点的两条边界曲线中的一条， Coons surface子菜单中的 Blending选项用来设置产生昆氏曲面时的熔接方式...「参数式」一词指的是模型中所有组件之间的关系， 这个关系可让您运用软件所提供的协调及变更管理功能 这些关系可由软件自动建立，或由使用者在工作时自行建立 扫描曲面：将选取的截面外形沿着扫描路径移动并变形而生成的一个曲面
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import requests url='https://api.github.com/search...q=language:python&sort=stars' r=requests.get(url) print('数据访问状态值:',r.status_code) print('成功，正常获取网站数据'...ax.set_ylabel('stargazers_count') #y轴标题 ax.set_xlabel('Github Reponstorys') #x轴标题 ax.set_xticks(x) #设置每一个x的标题...这个其实比较简单，就是将json数据拿出来，并用matplotlib可视化一下就ok了
下面是一个使用Python实现显函数、隐函数及复杂曲线交互式绘图的完整解决方案。这个程序利用Matplotlib和NumPy进行数学可视化，并添加了交互控件让用户探索不同类型的数学函数。...）极坐标函数（如玫瑰线）3D曲面（如双曲面）交互控件：参数滑块：调整函数的不同参数函数类型选择：通过单选按钮切换不同函数类型颜色选择器：改变函数曲线的颜色密度控制：调整曲线绘制的精细度重置按钮：恢复所有参数到初始值可视化效果...：高质量的函数曲线绘制自适应坐标轴网格和背景美化3D曲面带等高线投影实时函数表达式显示使用说明在左上角选择要可视化的函数类型使用底部滑块调整函数参数使用右侧垂直滑块改变曲线颜色调整"密度"滑块改变曲线精细度...（特别对隐函数和参数方程重要）点击"重置参数"按钮恢复默认设置这个程序展示了Python在数学可视化方面的强大能力，结合了Matplotlib的绘图功能和交互控件，为探索数学函数提供了直观的界面。...要运行此程序，您需要安装以下Python库：>numpy matplotlib scipy sympy
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