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使用Python+pillow绘制矩阵盖尔

盖尔是矩阵特征值估计时常用的方法之一,其定义为: 与盖尔有关的两个定理为: 定理1:矩阵A的所有特征值均落在它的所有盖尔的并集之中。...定理2:将矩阵A的全体盖尔的并集按连通部分分成若干个子集,(一个子集由完全连通的盖尔组成,不同子集没有相连通的部分),对每个子集,若它恰好由K个盖尔组成,则该子集中恰好包含A的K个特征值。...与盖尔定理有关的几个推论为: 推论1:孤立盖尔中恰好包含一个特征值。 推论2:实矩阵的孤立盖尔恰好包含一个实特征值。 推论3:盖尔方法中盖尔半径可以按列求和。...(因为方阵转置后特征值不变) 下面的代码使用Python+pillow绘制给定矩阵的盖尔: 当输入矩阵[[10,20,30],[30,40,50],[50,65,70]]时,得到的图形如下: 当输入矩阵

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Flutter 绘制番外篇 - 中取形

前言: 对一些有趣的绘制 技能和知识, 我会通过 [番外篇] 的形式加入《Flutter 绘制指南 - 妙笔生花》小册中,一方面保证小册的“与时俱进” 和 “活力”。...一、正 N 边形的绘制 1. 正三角形绘制 对于正 N 形而言,绘制的本质就是对点的收集。如下图,外接上,平均等分三份,对应弧度的上坐标即为待收集的点。将这些点依次相连,即可得到期望的图形。...正 N 边形 和 正三角形 同理,改变上面的 count 值,就可以将等分成 count 份,再对上对应点进行收集即可。...N 角星的绘制 五角星完成了,其它的也就水到渠成。...本例全部源码位于: 04_n_star // ShapePath 成员变量 late ShapePath shapePath = ShapePath.star( n: n, outRadius

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使用Python+pillow绘制矩阵盖尔

盖尔是矩阵特征值估计时常用的方法之一,其定义为: 与盖尔有关的两个定理为: 定理1:矩阵A的所有特征值均落在它的所有盖尔的并集之中。...定理2:将矩阵A的全体盖尔的并集按连通部分分成若干个子集,(一个子集由完全连通的盖尔组成,不同子集没有相连通的部分),对每个子集,若它恰好由K个盖尔组成,则该子集中恰好包含A的K个特征值。...与盖尔定理有关的几个推论为: 推论1:孤立盖尔中恰好包含一个特征值。 推论2:实矩阵的孤立盖尔恰好包含一个实特征值。 推论3:盖尔方法中盖尔半径可以按列求和。...(因为方阵转置后特征值不变) 下面的代码使用Python+pillow绘制给定矩阵的盖尔: 当输入矩阵[[10,20,30],[30,40,50],[50,65,70]]时,得到的图形如下: 当输入矩阵

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科研绘图之用matlab实现离散状态图绘制

小编之前在浏览美国总统选举开票过程中在Foxnews中看见上面的实时开票状态图,也不知该图的学名叫什么,姑且就叫离散状态图。...下面小编就来给大家念叨念叨如何实现的: 首先需要编写一个绘制圆形的程序用来专门绘制各个状态,其次需要定义各个的相对位置,再则需要在中添加数据标签,最后添加相应的背景颜色。...细心的小伙伴应该发现,有的上还有小圆,而且颜色也是自定义的,这个其实只要搞定前面的步骤就能迎刃而解。...getLoc; % 获取州名、状态以及选举人票数 fig = figure('Position',[395 86 894 700],'Name','美国总统大选状态图绘制...美国总统选举结果离散状态图动态展示 本文仅是抛砖引玉,小伙伴们可以根据小编上方讲到的步骤去实现。

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ArcGIS绘制矢量要素的最小外接矩形、外接

本文介绍在ArcMap软件中,基于一个面图层,绘制其中面要素的最小外接矩形、最小外接等的方法。   首先,我们来看一下本文需要实现的需求。现有一个面要素图层,其中包含多个面要素,如下图所示。...我们希望绘制这个面要素图层的最小外接矩形——既包括这个完整的面要素图层的最小外接矩形(即最后得到一个矩形),也包括这个图层中,每一个面要素的最小外接矩形(即最后得到多个矩形)。   ...“Minimum Bounding Geometry”是ArcGIS中的一个工具,可以用来为面要素图层绘制最小外接矩形、最小外接、椭圆、旋转椭圆等几何图形;使用这一工具,可以帮助我们更好地理解面要素图层的分布情况和空间特征...例如,我们可以利用该工具为某个行政区域内的房屋建筑物绘制最小外接矩形,从而了解建筑物的分布情况、面积大小和长宽比等信息,帮助规划城市建设、优化基础设施和改善居民生活。   ...Geometry Type:选择要创建的几何对象类型,包括最小外接矩形、旋转矩形、最小外接、椭圆等多种形状。 Rectangle By Area:根据面积最小的矩形计算。

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pyecharts-10-箱绘制

Pyecharts-10-绘制图 本文中介绍的是如何利用pyecharts绘制图。由于箱线图不像柱状图、折线图那样简单常见,许多人都对它敬而远之。...两种数据 连续数据 离散数据 箱图介绍 5个统计量 绘图 常见的两种数据 在数值数据中,常见的数据类型有两种:连续数据和离散数据,分别解释为: 连续数据 连续数据:在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量...离散数据 离散数据:数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量。 例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,数值一般用计数方法取得。...反映一组或多组连续定量数据分布的中心位置和散布范围 分析不同类别数据各层次水平差异,还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等 5个统计量 箱图中存在5个统计量,它们分别是: 最小值 下四分位数Q1...特点 箱图的最大特点就是不受异常值的影响,能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况,同时也利于数据的清洗。 如果数据中存在异常值,箱图会自动识别为异常。

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Python-matplotlib 学术散点图绘制

引言 本期推文只要介绍学术散点图的绘制教程,涉及的内容主要还是matplotlib散点图的绘制,只不过添加了相关性分析,拟合关系式和颜色映射散点密度(大多数的英文文章中多出现此类图表)。...下面我们就用python-matplotlib 进行此类相关性散点图的绘制教程。 02....可视化绘制01: 可视化的绘制过程还是和之前的教程推文差不多,这里我们主要讲解新的内容,绘制完整代码如下: ?...解释如下: (1)12-18行,使用numpy.linespace()和scipy的optimize.curve_fit()方法绘制拟合公式,并以此绘制散点拟合线和散点对角线; (2)33-35行,...总结 本期推文介绍了学术性散点图的绘制过程,基本上符合一般论文的图表要求,主要涉及的知识点不多也不是很难,后面也会陆续推出学术图表的绘制教程推文,其目的就是一个,给大家提供灵感和些许绘图技巧,当然,如果能在论文书写中帮到大家那就最好不过啦

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级气密封装的MEMS硅光芯片

这篇笔记介绍MEMS硅光芯片封装的一则最新进展,瑞典皇家理工学院KTH研究组联合洛桑联邦理工学院EPFL、爱尔兰的Tyndall、IMEC等多个机构,共同开发了MEMS硅光芯片晶级的气密封装技术(hermetic...(图片来自文献1) 在另外一片直径100mm的SOI晶上加工出25um厚的Si作为密封盖(sealing cap),并沉积2um厚的金层。...而在硅光芯片上利用顶层金属加工出相匹配的金属图案,然后作为密封盖的SOI晶bonding到硅光芯片上(利用各自的金属层),最后去除handle wafer, 在需要保护的MEMS波导区域形成所需的硅密封盖...密封盖的形状也可以根据需要进行灵活设计,不局限于矩形,可以为L、三角形等。下图为甜甜圈盖板的设计,盖板两侧放置了金属pad进行电学特性的测试。...KTH的这一晶级气密封装方案无疑为MEMS硅光芯片的实用化打开了一扇大门,下一步应该会验证电芯片flip-chip到气密封装后的MEMS硅光芯片。

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