1. 这里画的是柱状图,column, 准备X-Y对的数据五组。X1-Y1,X2-Y2,....可以在列头使用右键set as X进行操作。
地球近似为一个“椭球体”,在不考虑高程的情况下其实经纬度坐标就是描述了某点在球面的位置。在没有电脑、没有数字化地图的时代最实用的是纸质地图,但纸质地图是平面的,要把地“球”展开到地图的“平面“上(把地球在一张纸上“画”出来)就需要投影(Projection)。
本文介绍了压缩传感的基本概念、原理、分类、应用场景以及压缩传感中的有限等距性质(RIP)。首先介绍了压缩传感的参考模型,然后阐述了压缩传感的测量矩阵和表示矩阵的乘积(传感矩阵A)具有有限等距性质,并给出了两种性质,即能量等距性质和唯一映射性质。最后,本文对压缩传感进行了总结,并展望了未来的研究方向。
本节提要:关于一些不常见的colorbar的仿制:弯曲与环形的colorbar、两端分离的colorbar、收缩colorbar的主副刻度、双刻度列colorbar、截取与拼接cmap、外部颜色引入cmaps与palettable库包、特别的格式定制、levels等距而colorbar刻度距离不等距、其他类型的伪colorbar、使刻度侧的框线与colorbar柱体分离。
相机镜头大致上可以分为变焦镜头和定焦镜头两种。顾名思义,变焦镜头可以在一定范围内变换焦距,随之得到不同大小的视野;而定焦镜头只有一个固定的焦距,视野大小是固定的。鱼眼镜头是定焦镜头中的一种视野范围较大的镜头,视角通常大于180°。如下图所示,在获取更大视野范围的同时,鱼眼镜头成像的畸形变也更大。
1.plot函数 plot(x,y,xlim=c(0,100),ylim=c(0.4,1), type="o",lwd=2,col=2,pch=24,cex=1.5, yaxs="i",xa
路径布局MyPathLayout是MyLayout布局体系中的第7种布局体系,在这种布局体系中您只需要提供一个坐标轴、一个曲线函数、以及视图之间的距离这三个要素就可以构造出来一个非常酷炫的界面布局效果。在了解路径布局之前您可以看看下面几个用路径布局实现的效果实例:
过去一个月实验比较忙,很久没有写点东西了,今天要给amina画图,因此学习了一下R语言的基础画图。ide
今天,看到了于老师发表了一篇文章,《我为中国火星第一图做鱼眼矫正》。各位可以先去看看于老师的文章,于老师也很大方的开了自己的code。于老师代码写的很简洁,效果也很好。其中代码效果如下所示,展示了火星表面是什么样的:
则可以画出多重线。另一种画法是利用hold命令。在已经画好的图形上,若设置hold on,MATLA将把新的plot命令产生的图形画在原来的图形上。而命令hold off 将结束这个过程。例如:
数据处理是根据数据分析目的,将收集到的数据,用适当的处理方法进行加工、整理,形成适合数据分析的要求样式,它是数据分析前必不可少的工作,并且在整个数据分析工作量中占据了大部分比例。数据处理包括数据清洗、数据抽取、数据合并、数据计算、数据分组等操作。在进行数据处理之前,先要了解数据变量。
数组类型 Numpy类型 📷 # --*--coding:utf-8--*-- from numpy import * """ 复数数组 """ a = array([1 + 1j, 2, 3, 4]) # 数组类型 print('type:', a.dtype) # 实部 print(a.real) # 虚部 print(a.imag) # 复共轭 print(a.conj()) """ 指定数组类型 """ a = array([1, 2, 4, 9, 10], dtype=float32) prin
本文主要介绍了在MATLAB中利用绘图函数进行二维图形绘制的方法和技巧,包括曲线、散点图、饼图、条形图等。同时介绍了绘图辅助函数,如图形标记、坐标轴标注等,以及如何进行多图绘制和图形处理。
透视视图 ( Perspective View ) : 近大远小 , 符合正常人眼观察 3D 世界的规律 ;
2.5D等距轴测设计风格出现已经有不短时间了,很多人在群里问我这种风格该怎么做。那么本次我就分享一个PPT中简单的2.5D设计小示例,供感兴趣的朋友们练手参考用
自定义沿坐标轴的刻度值和标签有助于突出显示数据的特定方面。以下示例说明一些常见的自定义,例如修改刻度值的放置位置、更改刻度标签的文本和格式,以及旋转刻度标签。
一个巨大的鸿沟撕裂了现代物理学。一边是量子理论,它将亚原子粒子描述为概率波。另一方面是广义相对论,爱因斯坦的理论,即空间和时间可以弯曲,导致引力。90年来,物理学家一直在寻求和解,一种对现实的更基本的描述,包括量子力学和引力。但这项任务遇到了棘手的悖论。
童年特别想要的小飞机,现在5块一个。。。,找了个朋友,整了一包回来了。想要的也可以私信我,拼着买,才便宜!
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。
2,plot(x,y):创建2维直线图。例如(以下代码都是在command窗口敲的):
首先,祝大家情人节快乐。不过,对于单身程序猿来说,情人节或许并不快乐。情人节可以说是程序猿们永久的伤痛了。即使是热爱数学的你,或许看到已经被转发到烂的“心之函数”今日再度走红,心中也会觉得不爽:我们发明出来的 Geek 玩物,竟然都被你们这些非 Geek 人士拿去装 Geek 泡妞用了,最终情人节宅在家里面向显示器编程度过平凡一天的反而还是我们这群 Geek 。
Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。使用Matplotlib,可以使用各种图表类型(包括折线图、条形图、饼图和散点图)绘制数据。
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求助如何绘制垂直剖面的流线图,例如V-W的剖面,想尝试用流线图画个类似的经圈环流图
在学术界和金融界,分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础,也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据,高频时代采用了最先进的技术,用于清洗和匹配交易和报价,以及基于高收益的流动性的计算和预测。
父盒子 中 如果有 子盒子 , 假如 父盒子 有 3D 变换 的 效果 , 那么子盒子的 3D 效果 则需要使用 特殊的属性 transform-style 进行设置 ;
发那科系统无完善的程序断点启动功能,机床中断加工后,不将程序光标恢复到程序头的话,机床只会机械地执行下一行语句,需要很仔细的检查刀具补偿数据、工件坐标系、B轴角度、主轴位置、冷却液开启情况等条件十分正确才能这样做,对经验不足者不推荐使用断点启动。卧式机床使用已知直径和长度的标准量棒检测各轴坐标原点。
本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业(电新+环保)周报20210801》中的图表为例,简述图表定制的基本流程。
语言的结构是离散的,而神经网络则基于连续数据运作:高维空间中的向量。成功的语言处理网络必须要能将语言的符号信息转译为某种几何表征——但是这种表征该是怎样的形式呢?词嵌入提供了两种著名的示例:用距离编码语义相似度,特定的方向则对应于极性(比如男性与女性)。
上文介绍了scatter plot绘图,相信大家对plot模块有了一定的了解。今天小编将介绍line plot 的绘图内容。
分布分析(cut+groupby) 根据分析目的,将数据(定量数据)进行等距或者不等距的分组, 进行研究各组分布规律的一种分析方法。 import numpy import pandas data = pandas.read_csv( 'C:/Users/ZL/Desktop/Python/5.3/data.csv' ) aggResult = data.groupby( by=['年龄'] )['年龄'].agg({ '人数': numpy.size }) data
Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。使用Matplotlib,可以使用各种图表类型绘制数据,包括折线图、条形图、饼图和散点图。
有时,使用等高线或颜色编码的区域,在二维中显示三维数据是有用的。有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务:`plt.contour用于等高线图,plt.contourf用于填充的等高线图,plt.imshow``用于显示图像。本节介绍使用这些的几个示例。 我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数:
在本文中,在学术界和金融界,分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 不管是生活还是工作中,定制都很常见。一谈到定制,会油然而生出一种专业感和高级感。 定制代表着量体裁衣,定制代表着充分适配,定制代表着专属设计。 图表也可以进行量身定制,定制后的图表标识性更强、更适合传播,能更好地为工作服务。 本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业(电新+环保)周报20210801》中的图表为例,简述图表定制的基本流程。 01. 光大证券的图表优势 ---- 光大证券报告的图表格式统一、配色统一、区域划分统一,巧妙地运用线条、文字
Create 绘图 绘制图素,建立2D,3D几何模型并完成工程作图
本来没有打算写这一篇的,因为在一幅图表中使用双坐标轴确实不是一个很好地习惯,无论是信息传递的效率还是数据表达的准确性而言。 但是最近有好几个小伙伴儿跟我咨询关于ggplot2的次坐标轴问题,平时的一些业务分析中,有些场景出于数据呈现的需要,或者阅读习惯等,往往需要在一幅图中呈现两个量级不等的坐标。 所以我觉得这一篇推送很有必要,确实在最新版的ggplot2(ggplot 2.2.0以上版本)中,已经加入了次坐标轴参数,通过这个次坐标轴的转换,我们可以模拟出不同数量级的次坐标轴效果。 因为其中用到了英文月份简
(new XYZ(0, 0, 0), new XYZ(0, 2000, 0))是两个端点的坐标;
引言: 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的)。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。 目前大部分降维算法处理向量表达的数据,也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所以使用降维后的数据表示是因为:①在原始的高维空间中,包含有冗余信息以及噪音信息,在实际应用例
合理地选择进给路线不但可以提高切削效率,还可以提高零件的表面精度,在确定进给路线时,首先应遵循数控工艺所要求的原则。对于数控铣床,还应重点考虑几个方面:能保证零件的加工精度和表面粗糙度的要求;使走刀路线最短,既可简化程序段,又可减少刀具空行程时间,提高加工效率;应使数值计算简单,程序段数量少,以减少编程工作量。 1、铣削平面类零件的进给路线 铣削平面类零件外轮廓时,一般采用立铣刀侧刃进行切削。为减少接刀痕迹,保证零件表面质量,对刀具的切入和切出程序需要精心设计。
换种表达方式,线性无关是说:其中任意一个向量都不在其他向量张成空间中,也就是对所有的
假设某个点在视野中与光轴的夹角是 \theta,这个点在底片上成的像距离底片中心为 y 那么,对普通镜头来说,y = f * tan(\theta),这里 f 是焦距。由于底片大小是一定的,也就是 y 的最大值是定死的,所以 \theta 的最大值就和焦距 f 是对应的,f 越短,\theta 的最大值就越大,也就是视野越广。
---- 概述 最近一直在学习数据挖掘和机器学习,无论是是服务端开发人员还是web开发人员,个人觉得最起码都要都一些最基本的数据挖掘和机器学习知识。废话少说,我们先来学习一下数据挖掘的是什么意思?个人的理解是从业务数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。也就是说我们从数据中挖掘到符合我们所需的目标。 数据挖掘的分解 目标定义-》数据采样-》数据整理-》模型评价-》模型发布。 所谓目标定义即定义我们到底需要做什么,目标的定义往往来源于需求,这里不去具体的阐述。 为了确保数据完整、各项属
在一些杀毒或文件扫描类的软件上,我们可能会看到一些雷达扫描的UI样式,例如下图所示
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主要是理解相关数学概念,不偏倚语言。为了让掌握或学习不同语言的读者都能阅读,本号特提供两种语言版本。
本文举例讲解最近项目合作用到运动控制的使用方案,不是唯一的方法。希望对大家后面做项目又帮助。
导语 | 后处理(Post-processing),是针对原有的游戏画面进行算法加工,达到提升画面质量或增强画面效果的技术,可通过着色器Shader程序实现。 一、概述 变形特效是处理和增强画面效果的一类后处理技术,经常被应用在各类相机短视频app特效中,如美颜瘦身、哈哈镜特效。 本文主要从各类美颜相机中梳理了以下几种常用的变形特效: 局部扭曲 (twirl effect) 局部膨胀 (inflate effect) 任意方向挤压 (pinch effect) 其中,扭曲可用在眼睛的局部旋转,膨胀
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