今天要教大家配置一个头文件,graphics.h ,这个头文件的作用是可以使用我们的编程软件来作图,我先来给大家展示一下可以使用代码做成的各种图形。
Logo的原型来自另一个计算机语言LISP,派普特修改了LISP的语法使其更易于阅读。Logo常被称作没有括号的Lisp。
0、前言 turtle 是 python 内置的一个比较有趣味的模块,俗称 海龟作图,它是基于 tkinter 模块打造,提供一些简单的绘图工具,海龟作图最初源自 20 世纪 60 年代的 Logo 编程语言,之后一些很酷的 Python 程序员构建了 turtle 库,让其他程序员只需要 import turtle,就可以在 Python 中使用海龟作图。 1、基本功能介绍 在海龟作图中,我们可以编写指令让一个虚拟的(想象中的)海龟在屏幕上来回移动。这个海龟带着一只钢笔,我们可以让海龟无论移动到哪都使用
turtle是 python 内置的一个比较有趣味的模块,俗称 海龟作图,它是基于 tkinter 模块打造,提供一些简单的绘图工具,海龟作图最初源自 20 世纪 60 年代的 Logo 编程语言,之后一些很酷的 Python 程序员构建了 turtle 库,让其他程序员只需要 import turtle,就可以在 Python 中使用海龟作图。
最近开发当中,通过JAVA对图片进行了很多的操作,之前很少接触这方面的知识,特此记录下来
打开MainActivity,在文件中创建名为MyView的内部类,继承android.view.View类,并添加构造方法和重写onDraw(Canvas canvas)方法,在里面进行作图:
1、https://jhudatascience.org/tidyversecourse/ Tidyverse Skills for Data Science 主要介绍tidyverse的 📷 image.png 2、http://khannay.com/StatsBook/ Introduction to Statistics and Data Science 介绍了R语言的基本知识,还有很多关于统计的例子 📷 image.png 3、https://www.crumplab.com/psyc7709_2
利用之前学过的图形图像绘画技术和图片添加特效技术,我们来实现一个Android放大镜的简单应用。
本文实例通过前面学过的Paint、Canvas等2D绘画技术来实现在手机屏幕上绘制Android机器人。
数据可视化是数据科学分析的重要环节,是有效传达数据价值的重要渠道。辛苦整理了一天,我们一睹Python可视化工具的精彩之处。
WindML - Wind River Media Library。听上去是个多媒体库,但大家一直把它当作图形库,据说当初第一个版本的名字就叫UGL。目前最低版本是支持VxWorks 5.4的WindML 2.0,最高版本应该是VxWorks 6.9里配合Tilcon的WindML5.4吧,Vx7里应该已经没有它了
INSERT INTO sanguozhi VALUES('诸葛亮', 93, 38, 100, 96, 93)
gridExtra包让混合多个图片变得轻而易举。它提供了grid.arrange() 函数来完成 这个任务。它的nrow参数允许指定如何安排布局。
但绝大部分小伙伴仍然是选择躺平,不愿意动手实战,提高自己。对这样的小白来说,各种拥有操作界面的软件可能是更适合,比如orgin和prism等等,其实R里面也有类似的骚操作,比如新手绘图一站式R包 ggpubr ,你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件:
如果没有一个外部组件的支持,在ASP中是不能动态创建图形的,不管它是一个图表,一个横幅或仅仅是一个图形计数器。可喜的是,这一点在ASP.NET中改变了。现在,我们只需要使用内置功能,就能够很容易动态创建图形,并向客户端发送具有最佳配置的图形。 用命令行程序创建图形 在讨论一大堆ASP.NET代码之前,我们先执行一个简单的命令行程序做一个测试,然后使用这些源代码作为 ASP.NET 脚本的基础。实际上,两者的区别在于:命令行程序将图形保存在一个文件中,而ASP.NET 脚本将图形直接发送到客户端。 举例的程序做什么呢?按照惯例,我们从众所周知的"Hello World" 程序开始,把这个文本信息输出到一个图形文件中,这个图形的大小要与当前选中的 "Hello World" 文本的字体和字号完全相同。 下面的脚本pagecounter.cs是一个典型的简单命令行程序:如果忽略包围在其周围的必须的类代码,就只剩下程序运行时要调用的主函数了,这也正是生成图形的代码所在处: using System; using System.IO; using System.Drawing; using System.Drawing.Imaging; public class CTestBitmapFunctionality { public static void Main() { Bitmap newBitmap = null; Graphics g = null ; try { Font fontCounter = new Font("Lucida Sans Unicode", 12); // calculate size of the string. newBitmap = new Bitmap(1,1,PixelFormat.Format32bppARGB); g = Graphics.FromImage(newBitmap); SizeF stringSize = g.MeasureString("Hello World", fontCounter); int nWidth = (int)stringSize.Width; int nHeight = (int)stringSize.Height; g.Dispose(); newBitmap.Dispose(); newBitmap = new Bitmap(nWidth,nHeight,PixelFormat.Format32bppARGB); g = Graphics.FromImage(newBitmap); g.FillRectangle(new SolidBrush(Color.White), new Rectangle(0,0,nWidth,nHeight)); g.DrawString("Hello World", fontCounter, new SolidBrush(Color.Black), 0, 0); newBitmap.Save("c://test.png", ImageFormat.PNG); } catch (Exception e) { Console.WriteLine(e.ToString()); } finally { if (null != g) g.Dispose(); if (null != newBitmap) newBitmap.Dispose(); } } } 在任何情况下,执行上面代码后,就会生成下面的图形test.png,它将存放在C驱动器上: 我们来仔细研究一下源代码,看看这个图形是如何创建的。关键一点是生成的图形必须与文本 "Hello World" 的字体和字号相同。因此,首先要计算文本的尺寸,为此我们使用了一个尺寸为1 x 1的虚拟图形。计算结束之后,再废弃这个虚拟图形并生成一个适当尺寸的图形。 源代码中有一点很有趣,这就是 Graphics 对象。要创建一个位图时,用这个对象做什么呢?奥妙在于:这是可以向其中绘图的上下文环境。我们可以在屏幕上、打印机上和内存中使用一个图形上下文环境,准确地说就是一个位图。图形的上下文环境使我们能够在任何设备上进行绘图操作,甚至是在虚拟设备上。 接着,用DrawString将文本 "Hello World"按照规格输出到一个白色背景的矩形(用 FillRectangle创建的)中。图形完成后,将其保存在磁盘上。凡是亲自研究过图形文件格式的人都知道这有多困难,但是使用 GDI+
前几天有需求要绘制一种势能面的示意图,类似教科书上标出一阶鞍点、 局域极小点那种示意图。
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。
在这些内容的基础上,我们在这个部分为大家介绍一些实用知识,包括描述工作区结构、图形设备以及它们的参数等问题,还有初级编程和数据输入输出。
推荐一个网站给想要了解或者学习人工智能知识的读者,这个网站里内容讲解通俗易懂且风趣幽默,对我帮助很大。我想与大家分享这个宝藏网站,请点击下方链接查看。 https://www.captainbed.cn/f1
图片的处理大概分 截图(capture), 缩放(scale), 设定大小(resize), 存储(save)
这个C#类专门用于图片缩略图处理,除了可以将图片缩小成指定大小的缩略图外,还可以用于给图片打上图片水印,
不过,我做不到,我只能做到的是可以绘制出几乎全部的图表的雏形,而且我个人觉得,把ggplot2学习到这个程度就足够了。一张统计图就是从数据到几何对象(点、线、条形等)的图形属性(颜色、形状、大小等)的一个映射。
今天我们会介绍一下10个适用于多个学科的Python数据可视化库,其中有名气很大的也有鲜为人知的。
从今天开始我准备写一个系列的博客,题目取为《最流行的14款数据可视化库/工具》。下面的可视化库主要是用来作图展示。一图胜千言,让我们用图说话? 计划 总共是14个库,我的计划是花费半年写完,也就是6个
但绝大部分小伙伴仍然是选择躺平,不愿意动手实战,提高自己。对这样的小白来说,各种拥有操作界面的软件可能是更适合,比如orgin和prism等等,其实R里面也有类似的骚操作,比如新手绘图一站式R包ggstatsplot,你就可以看成是一个商业化拥有操作界面的软件:
由于对Drawable、Bitmap、Canvas、Paint和 Matrix 的关系和使用 一直不太清楚,就在网上搜集了一下,摘录一些,主要来看这两篇文章:Drawable、Bitmap、Canvas和Paint的关系以及部分使用方法 和 Android显示系统之Pixel、Bitmap、Drawable、Canvas、Paint和Matrix之间的联系 首先让我们理解下Android平台中的显示类是View,但是还提供了底层图形类android.graphics,今天所说的这些均为graphics底层图
其实我们做分享这近十年,很多资源都是反复分享了,只不过呢很多小伙伴都是关注咱们《生信技能树》时间不长,所以很有必要再次把以前推荐的资料重新发一次。比如:sthda网站的ggplot核心图表示例:
放假了,近来无事,就复习了一下mathematica相关知识点。已经玩了很多东西,不过大概还是很熟悉。 Mathematica(我简称mma),可以通过交互方式,实现函数作图,求极限,解方程等,也可以用它编写像c那样的结构化程序。Mma在系统定义了许多强大的函数,我们称之为内建函数,分二类,一是数学意义上的函数,如绝对值函数 Abs[x],正弦函数Sin[x]等;二是命令意义上的函数,如作图函数Plot[f[x],{x,xmin,xmax}],解方程函数Solve[eqn,x],求导函数D[f[x],x]
这里大部分都是英文的书。国内对于R的书籍的翻译中文几乎可以忽略的说。 1.入门级读物 R的帮助文档中提供了一些入门的读物,比如《Anintroduction to R》,是R早期入门的权威读物,这本书有中文版,叫做《R导论》 。另一本早期的著名入门读物是《R for beginners》,也有中文版,译名《R入门》 。国内关于R的一本早期的经典读物是《统计建模与R软件》,写得比较全面,特别是适合做概率统计和多元统计的参考书来用。 新近的一些比较好的入门书比如《R in action》,是Manning出
本教程旨在告诉大家如何使用cytoscape根据Node信息表格制作带有barplot信息节点的网络图。以安装文件夹下的样例数据为例。
CorelDRAW Graphics Suite2023是Corel公司的平面设计软件;该软件是Corel出品的矢量图形制作工具软件,这个图形工具给设计师提供了矢量动画、页面设计、网站制作、位图编辑和网页动画等多种功能。在日常科研绘图中,若较为轻量,通常我都使用Coreldraw,而懒得开AI。
阅读目录 GIF(Graphics Interchange Format) PNG(Portable Network Graphics) JPG(Joint Photographic Experts Group) base64 APNG GIF/PNG/JPG/WEBP/APNG都是属于位图(位图 ,务必区别于矢量图); GIF/PNG和JPG这三种格式的图片被广泛应用在现今的互联网中,gif曾在过去互联网初期慢速的情况下几乎是做到了大一统的地位,而现如今随着互联网技术应用和硬件条件的提高,png和
插图功能是利用 TeX 的特定编译程序提供的机制实现的,不同的编译程序支持不同的图形方式。不同 LaTeX 编译程序对应的插图格式如下表所示:
再比如前面笔记两次单细胞差异分析后的结果进行相关性散点图绘制提到的两次差异分析结果的对比,就使用了ggpubr包的ggscatter函数绘制了相关性散点图:
1 什么是ggplot2 ggplot2是用于绘图的R语言扩展包,其理念根植于《Grammar of Graphics》一书。它将绘图视为一种映射,即从数学空间映射到图形元素空间。例如将不同的数值映射到不同的色彩或透明度。该绘图包的特点在于并不去定义具体的图形(如直方图,散点图),而是定义各种底层组件(如线条、方块)来合成复杂的图形,这使它能以非常简洁的函数构建各类图形,而且默认条件下的绘图品质就能达到出版要求。 2 与lattice包的比较 ggplot2和lattice
在WinForm中,可以使用Graphics类的DrawImage方法来绘制图像。具体步骤如下:
「计算机图形学」(computer graphics)可以用来描述通过计算机来创造与操作图像的任何用途。本书介绍了创造与操作这些图像的基本算法与数学工具,特别是用于产生三维物体与场景合成图像的算法与工具。
SVG,全称Scalable Vector Graphics,即可缩放矢量图形,在Power BI中有着广泛的用处。本文将用法总结为三类,并详述在每种用法使用什么图表插件。
R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写,功能非常强大,主要由 graphics 包和 grDevices 包组成,它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数,一类是高水平作图函数,另一类是低水平作图函数。
基本形状的绘制,我们可以从图形类提供的方法中找到解决方案,比如三角形即画三条相互连接的直线,心形则依次画几个半圆形组合,关键问题是找准其中的连接点位置,常见图形都可以通过基本方法调用画出。但是一些数学曲线的处理就较为繁琐,不是标准的形状组成,需要两点一线逐一绘制,这里我们以一些常用曲线及图表为例。
简易画板代码:https://github.com/liuchenyang0515/SimpleDrawingBoard
在进行正式的数据分析之前,通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的,之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等,可以使用data()进行查看,接下来我们以R内置数据mtcars(32辆汽车在11个指标上的数据)为例进行分析,如下所示:
原文作者 | 西蒙·罗杰斯(Simon Rogers) 来自《卫报》 Lineker译 《卫报》数据博客编辑西蒙·罗杰斯(Simon Rogers)精选了十个可以在线欣赏“迷人”数据的网站。 Information is Beautiful Data journalist and design whiz David McCandless’ Information is Beautiful blog is a treasure-trove of cool visualisations and mash-ups
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