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LaTeX论文SVG和EPS矢量图转换方法详解

因为我们在画图或编程生成实验效果图过程中,通常会利用Visio、Excel或编写Python代码。...本文主要介绍常见的EPS矢量图转换方法,其核心流程为: 将图片转换为SVG,再转EPS矢量图和生成PDF文件,最终在LaTeX中显示 后续内容包括: Visio转矢量图EPS至LaTeX Matplotlib...绘制图转矢量图EPS至LaTeX Excel转矢量图EPS至LaTeX AI和PS转矢量图EPS至LaTeX 此外,大家尤其需要注意:(1)不要直接用PNG转EPS矢量图,因为大部分转换会失败,即使是EPS...---- 三.Matplotlib绘制图转矢量图EPS至LaTeX 在实验过程中,我们通常会撰写Python代码绘制实验效果图,其中画图会调用Matplotlib库实现。...) plt.ylim(0.7000, 1.0000) plt.savefig('result-acc.svg', format='svg', dpi=1000) plt.show() 第一步,撰写Python

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【技术】无人机倾斜摄影1:500地形图测绘作业流程(CC+EPS

图5 实景三维模型 3.2 大比例尺地形图测绘 大比例地形图测绘主要基于EPS无人机三维模块,利用三维实景模型的空间量测功能,直接进行地形、地物的采集工作。具体步骤如下所示。...(1)EPS软件加载三维实景模型 在EPS无人机测量模块中利用模型转换功能将Smart3D生成的OSGB格式的模型转换成DSM高程模型,然后加载DSM模型从而实现实景三维模型的加载,如图6所示。...图6 EPS加载三维模型 (2)地形图绘制 如图7所示,基于三维实景模型的地形图制作,借助模型的空间尺寸信息,直接进行空间量算及采集,同时通过模型旋转及多角度观察等功能实现自动房檐改正,免去大量的外业实测及调绘工作...图7 基于EPS绘制地形图 4 精度分析 4.1 空中三角测量精度 由表1控制点和检查点的精度表可知,控制点水平中误差为0.007m,高程中误差为 0 m,点位中误差0.007m,检查点水平中误差0.038m

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Numpy(六)控制、测试

参考链接: Python中的numpy.less_equal TDD(Test Driven Development,测试驱动的开发)是软件开发史上最重要的里程碑之一。...np.finfo(float).eps print "EPS", eps # (2) 使用assert_array_almost_equal_nulp函数比较两个近似相等的浮点数1.0和1.0+ eps...= np.finfo(float).eps print "EPS", eps # (2) 与前面的“动手实践”教程做相同的比较,但这里我们使用assert_array_max_ulp函数和适当的maxulp...Python中有用于单元测试的PyUnit API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)。  ....-])[Tt]est)的Python源代码文件、文件夹或库都将被收集用于测试”。nose充分利用了装饰器(decorator)。Python装饰器是有一定含义的对函数或方法的注解。

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从零开始学Python【31】—DBSCAN聚类(实战部分)

前言 ---- 在《从零开始学Python【30】--DBSCAN聚类(理论部分)》一文中我们侧重介绍了有关密度聚类的理论知识,涉及的内容包含密度聚类中的一些重要概念(如核心对象、直接密度可达、密度相连等...在本次文章中,我们将通过一个小的数据案例,讲解如何基于Python实现密度聚类的实战。...函数说明 ---- 在Python的sklearn模块中,cluster子模块集成了常用的聚类算法,如K均值聚类、密度聚类和层次聚类等。...首先,将数据读入到Python中,并绘制出生率和死亡率数据的散点图,代码如下: # 导入模块 import pandas as pd form matplotlib.pyplot as plt # 读取外部数据...结语 ---- OK,关于使用Python完成密度聚类的实战我们就分享到这里,在我的新书《从零开始学Python数据分析与挖掘》中,对密度聚类算法的落地也作了更多的讲解。

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利用Python的pip命令安装nump

python安装目录中的script的目录导入到环境变量path中 》在Windows的DOS窗口执行:pip     》》将出现pip的相关信息 》在Windows中的DOS界面中执行:pip install...》》python3.5.2下载链接:python官网 》测试案例: # import the necessary packages import numpy as np def chi2_distance...(histA, histB, eps = 1e-10):         # compute the chi-squared distance     d = 0.5 * np.sum([((a - b...) ** 2) / (a + b + eps)         for (a, b) in zip(histA, histB)])     Sum = 0;     for (a,b) in zip(histA..., histB):         E  = ((a - b) ** 2) / (a + b + eps)         Sum += E         print Sum/2     # return

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DBSCAN聚类教程:DBSCAN算法原理以及Python实现

两个参数:eps和minpoints DBSCAN算法主要有2个参数: eps:两点之间的最小距离。这意味着如果两点之间的距离低于或等于该值(eps),则这些点被认为是相邻。...因此应该根据数据集的距离来选择eps,一般来说eps值尽量取小一点。 minPoints:表示形成密集区域的最小点数。...这两个参数是距离阈值eps和MinPoints。 k-means运行多次迭代以汇聚到一组良好的集群上,并且集群分配可以在每次迭代时发生变化。...Python实现 下面通过Python代码实现来帮助大家更好地理解DBSCAN的算法原理,实现的重点在于说明算法,例如距离的优化计算。详细代码可以参见Github。...def regionQuery(D, P, eps): """ Find all points in dataset `D` within distance `eps` of point

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