使用Matplotlib比较图形中的多条线 - 腾讯云开发者社区

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Python - 使用 Matplotlib 可视化在 NetworkX 中生成的图形

然后，使用“networkx”库中的“Graph（）”子例程创建一个空白的图形变量“G”。为了定义图表的布局，通过“add_edge（）”函数放置两条连接线。...一旦定义完成，图的结构就是这样，程序就会继续使用“networkx”框架中的“draw（）”函数可视化图。“draw（）” 方法接收图形 'G' 作为变量，并生成网络的可视输出。...第 2 步：使用 NetworkX 生成图形。第 3 步：使用 Matplotlib 绘制图形。第 4 步：将图形的绘图保存在文件中。步骤5：显示图形的绘图。...这些库为我们提供了创建和可视化图形的功能和工具。接下来，我们使用 NetworkX 中的 path_graph（）函数创建一个名为 G 的图形对象。...我们使用索引 0 访问第一个子图，并使用 set_title（）函数设置其标题。然后，我们使用 NetworkX 中的 draw（）函数在此子图上可视化原始图形。转到第二个子图，我们重复该过程。

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使用 Meld 在 Linux 中以图形方式比较文件和文件夹

如何比较两个相似的文件来检查差异？答案显而易见，就是使用 Linux 中的 diff 命令。...然而，如果你使用的是桌面 Linux，你可以使用 GUI 应用来轻松比较两个文件是否有任何差异。有几个 Linux 中的 GUI 差异比较工具。...我将在本周的 Linux 应用亮点中重点介绍我最喜欢的工具 Meld。 Meld：Linux（及 Windows）下的可视化比较和合并工具通过 Meld，你可以将两个文件并排比较。...image.png 你也可以使用 Meld 进行三向比较。 image.png 图形化的并排比较在很多情况下都有帮助。如果你是开发人员，你可以用它来了解代码补丁。...，使其可视化使用正则文本过滤来忽略某些差异语法高亮显示比较两个或三个目录，看是否有新增加、缺失和更改的文件将一些文件排除在比较之外支持流行的版本控制系统，如 Git、Mercurial、Bazaar

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matplotlib使用教程(三)：Axes中的绘图

今天我们就来看看Axes中如何进行绘图。一：Axes中的各种对象在本系列的第一篇文章中，我们就了解到，matplotlib有过程式和面向对象式两种使用方法。...官方推荐的最佳实践是使用面向对象的方式。同样在画图时，matplotlib是把各种元素也按照对象进行组织的。...为了有统一的层次结构，matplotlib给所有视觉可见的组件定义了一个统一的基类:Artist。...整个matplotlib中的可见对象如下所示：这幅图虽然很庞大，不要紧，现在先将精力集中在看的懂的组件上就可以了。...另一类就是基本图，即primitives，如线、图、文字等。容器中可以有各种各样的Artists，为了便于管理，会为每一类primitive创建一个列表。

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图形编辑器基于Paper.js教程12：井身结构编辑器，多条完全平行的弯曲线，使用额外平行线来作为弯曲中心线的度量尺

背景对于弯曲的三条平行线，一开始我以为只需要使用中心线，然后复制两条，一个向右下角平移，一个向左上角平移，就能让三条线实现完全平行，每一处的距离都相等。...后来仔细思考后，发现我想错了，因为弯曲处的平行距离是，x移动，y移动的平方根。后来想使用曲线的缩放加上平移来实现三条线段弯曲平行，曲线部分依然无法达到完全平行。...最后请教了ChatGPT，对于曲线的平行线，要使用切线加法线的方式来确定。法线的距离就是平行距离。...案例还有一些小问题，就是末尾的封口时，细节没有处理，只是简单地做作x轴，加减。理想情况是，想中心线作垂直线。然后对最外层的线段连线。附加一个弯曲的中心线度量尺。垂直的井身垂直的井身 <!...// 更新外侧线位置 // // handle.position = segment.point; // 确保操作点跟随移动 // }; // 为中心线的每个点添加拖动事件

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OpenCV在车道线查找中的使用

我使用cv2.undistort（）函数将此畸变校正应用于测试图像，并获得了以下结果：该步骤的代码包含在文件“./camera_calibration.py”中。...要做到这一点，最简单的方法是调查车道线是直线的图像，并找到沿线的四个点，在透视变换之后，从鸟瞰视角使线看起来笔直且垂直。...(histogram) 使用这个直方图，我将图像中每列的像素值相加。...在我的阈值二进制图像中，像素是0或1，所以这个直方图中最突出的两个峰值将成为车道线底部x坐标的良好指标。我可以用它作为寻找线条的起点。...lane_detection.py中的函数render_curvature_and_offset用于将检测到的车道线返回到原始图像上，并使用填充的多边形绘制检测到的车道。

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OpenCV在车道线查找中的使用

我使用cv2.undistort（）函数将此畸变校正应用于测试图像，并获得了以下结果：该步骤的代码包含在文件“./camera_calibration.py”中。...要做到这一点，最简单的方法是调查车道线是直线的图像，并找到沿线的四个点，在透视变换之后，从鸟瞰视角使线看起来笔直且垂直。...检测车道像素，找到车道边界现在有一个阈值扭曲的图像，我们准备绘制出车道线！有很多方法可以解决这个问题，但是在直方图中使用峰值效果很好。...使用这个直方图，我将图像中每列的像素值相加。在我的阈值二进制图像中，像素是0或1，所以这个直方图中最突出的两个峰值将成为车道线底部x坐标的良好指标。我可以用它作为寻找线条的起点。...执行：输出车道边界的视觉显示和车道曲率和车辆位置的数值估计 lane_detection.py中的函数render_curvature_and_offset用于将检测到的车道线返回到原始图像上，并使用填充的多边形绘制检测到的车道

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VueJs中的shallowRef与shallowReactive的使用比较

01 shallowRef()函数如果传入基本数据类型,那么shallowRef与ref的作用基本没有什么区别,也就是浅层的ref的内部值将会原样的存储和暴露,并不会被深层递归地转为响应式但如果是对象的话...,那么就存在区别了的,shallowRef不处理对象类型的数据其实,它就是只处理基本数据类型的响应式,不进行对象的响应式处理性能优化,应用场景:如果有一个对象数据,后续功能不会修改该对象中的属性,而是生的对象来替换...，也就是只处理第一层对象的数据,在往下嵌套的数据,操作数据是不起作用的只考虑对象第一层的数据响应式,在第一层嵌套下的数据不考虑与reactive()不同,没有深层及的转换,一个浅层响应式对象里只有根级别的属性是响应式的...,属性的值会被原样存储和暴露,这意味着值为ref的属性不会被自动解构的性能优化:具体应用场景: 如果有一个对象数据,数据结构比较深,复杂,但变化时只需要外层属性变化,那么就可以使用shallowReactive...与shallowRef在某些特殊的应用场景下,是可以提升性能的,前者针对对象,用于浅层作用的响应式数据处理,而后者只处理基本数据类型的响应式,不进行对象的响应式处理

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vueJs中toRaw与markRaw函数的使用比较

这是一个可以用临时读取而不引起代理访问/跟踪开销,或是写入而不触发更改的特殊方法,在官方文档里,是不建议保存对原始对象的持久引用使用场景:用于读取响应式对象的普通对象,对这个普通对象的所有操作,不会引起页面的更新...,如果没有把整个对象对外暴露出去,模板中使用新增的变量是不生效的(针对setup函数形式) 02 markRaw()函数接收一个原始数据,标记一个对象,使它永远不会再成为响应式对象,也就是数据在逻辑中即使修改变化了.../只读转换,并在状态关系谱中嵌入原始,非代理的对象如果把一个嵌套的,没有标记的原始对象设置成一个响应式对象,然后再次访问它,你获取到的是代理的版本,这可能会导致对象身份风险即执行一个依赖于对象身份的操作...,但却同时使用了同一对象的原始版本和代理版本 const foo = markRaw({ nested: {} }) const bar = reactive({ // 尽管 `foo` 被标记为了原始对象...,将一个响应式数据变为非响应式数据而toRaw只针对响应式对象类型的数据起作用,如果涉及到将一个响应式数据转变为非响应式数据,只用于纯数据的渲染,不引起页面的更新,就可以使用toRaw或markRaw

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vueJs中readonly与shallowReadonly函数的使用比较

01 readonly()函数让一个响应式数据变为只读的,接收一个响应式数据,经过readonly加工处理一下,那么新赋值的数据都不允许修改接受一个对象 (不论是响应式还是普通的) 或是一个 ref...，返回一个原值的只读代理页面没有更新有两种情况 [1]....02 shallowReadonly()函数接收一个响应式数据,经过shallowreadonly的处理,变成一个只读的,只考虑对象的第一层数据,不可以修改,但是第一层嵌套里的深层数据却支持修改让一个响应式数据变为只读能力...+ 总结 readonly与shallowReadonly都是让响应式数据只具备读的能力,后者是浅层次的只读,也就是只对数据对象第一层起作用,深层次的嵌套,当时用shallowReadonl()处理时...,深层次数据支持被修改在不希望数据被修改,或当数据是从别的地方取过来,不希望影响源数据时,使用readonly()或shallowReadonly()就很有用至于数据能不能修改是由写代码的开发者决定的

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

在此matplotlib教程中，我们将绘制一些图形并更改一些属性，例如字体、标签、范围等。首先，我们将安装matplotlib，然后开始绘制一些基本的图形。...本节简要说明了matplotlib中的某些Plot Types。 Line Plot Line Plot是图形中的简单2D线。...假设在环境变量中设置了Python的路径，则只需使用pip命令安装matplotlib软件包即可上手。使用以下命令： $ pip安装matplotlib ? 在我的系统中，该软件包已经安装。...要绘制多条垂直线，我们可以创建一个x点/坐标的数组，然后遍历该数组的每个元素以绘制多条线：导入matplotlib.pyplot作为plt xpoints = [0.2，0.4，0.6] 对于xpoints...这两个数组都使用zip（）函数合并在一起，遍历最终数组，并且用axhline（）绘制线，如下面的输出所示： ? ? 保存图形 ? 绘制图形后，如何保存输出图形？

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画出你的数据故事：Python中Matplotlib使用从基础到高级

摘要： Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，用于创建各种类型的图表和图形。...安装Matplotlib在开始之前，您需要安装Matplotlib库。如果您使用的是Anaconda发行版，通常已经预装了Matplotlib。...否则，可以使用以下命令安装：pip install matplotlib3. 基本绘图在Matplotlib中显示中文字体需要特殊的设置，因为默认情况下Matplotlib可能无法正确显示中文字符。...配置Matplotlib：在绘图之前，需要在Matplotlib中设置中文字体。可以使用rcParams来设置字体，这样在整个Matplotlib会话中都会生效。...总结Matplotlib是Python中强大的数据可视化工具，可以创建各种类型的图表和图形。

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视频中的TS时间比较长，影响客户使用

背景知识点: hls格式视频一般是由列表索引文件*.m3u8，实体碎片文件*.ts组成的，正常逻辑会通过索引文件获取到真实的ts进行访问问题描述：客户反馈TS时间比较长原因分析： 1.复现现象能够复现...image.png 2.对比源站和节点的访问行为现象节点现象控制索引的文件一直不变 image.png 源站现象控制索引的文件一直在变 image.png 3.问题分析如上已经说过...hls协议的基本，客户的协议是类似一个hls的访问方式，但是原理相同。...对应的文件本身就可以认为是相关的m3u8，获取到正确的索引，才能取到正确的视频碎片文件（.ts），看如上现象，节点层明显是缓存了索引文件，导致索引文件不更新，无法获取到新的ts，所以视频一直无法加载出来...4.结论重新配置索引相关文件的缓存策略，播放恢复正常具体m3u8和ts的缓存时间需要以实际业务为主如直播类，那么ts一般配置5分钟，m3u8配置0-3秒为宜点播类看索引的实际情况，按需配置

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python基础之Matplotlib库的使用一（平面图）

在我们过去的几篇博客中，说到了Numpy的使用，我们可以生成一些数据了，下面我们来看看怎么让这些数据呈现在图画上，让我们更加直观的来分析数据。...plt.title("Matplotlib demo") 设置了图形（坐标）的名字 plt.xlabel("x axis caption") 设置了X轴的名字 plt.ylabel("y axis caption...就这样我们就得到了一个最简单的线形图注意，我们一般在使用Matplotlib时一般都叫做plt，所以大家就别乱起名字了，就用这个吧，通俗易懂。...我们再由这个线来扩展一些，我们要输入虚线，我们可以plt.plot(x,y,'--')，我们还要把这个线设置成红色，我们可以plt.plot(x,y,'r--')....("y axis caption") plt.plot(x,y,'--') plt.plot(x,k) plt.show() 我们也可以这样，同时画出多条线，还有很多高级的操作，饼状图，柱状图，我就不一一列举了

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Python使用matplotlib绘制龟兔赛跑中兔子和乌龟的行走轨迹

参考代码：运行结果：

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SpringBoot 2.X中的@Async和Java8中的completableFuture的使用比较

背景看到項目中有使用到Async注解和completetableFuture的runApply方法的使用。兩者都是異步提交方法的方式。那他两都分别在什么场景底下比较适用呢?...Async 产生的默认使用的线程池是不一样的。一个是forkJoinPool 一个是AsyncTaskExecutor。...@Async驱动Spring使用的异步调用，其中的默认线程池也就是AsyncTaskExecutor，默认参数为无限大（首先简单百度了下，网上提到@Async默认异步配置使用的是SimpleAsyncTaskExecutor...是的forkJoinPool的默认核心线程数是根据CPU的核数来穿建的使用Java8中的completableFuture的使用demo /** * @author yuanxindong * @...总结个人感觉Java 8的completeTable比较好用一些，也支持自定义。 Spring的也是OK的，具体情景具体选择吧 @Async的时候一定要设置线程数，以防万一OOM

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使用matplotlib绘制折线图，柱状图，柱线混合图「建议收藏」

文章目录 matplotlib介绍 matplotlib绘制折线图 matplotlib绘制柱状图 matplotlib绘制柱线混合图 matplotlib介绍 Matplotlib 是 Python...它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。...matplotlib绘制折线图绘制一条折线的折线图 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt #...绘制多条折线 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['...： matplotlib绘制柱线混合图绘制柱线混合图 # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt

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【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）

坐标轴 (Axes)：图表中的数据区域，它可以包含多条曲线或数据点。曲线 (Line)：用来展示数据的线段。刻度 (Ticks)：坐标轴上显示的数据标记。...在进行可视化之前，确保数据是干净的。 4.2 绘制多个数据系列有时候我们需要在同一个图表中展示多个数据系列，来进行对比或分析。我们可以通过在 matplotlib 中绘制多个数据线来实现这一点。...示例：绘制多条折线假设我们有两个产品的销售数据，并想在同一个图表中展示。...plt.legend()：显示图例，以便区分不同的产品线。通过这个例子，我们学会了如何在同一个图表中绘制多个数据系列，这在多维数据的分析中非常有用。...4.3 创建子图布局当我们有多组数据想要展示在同一个窗口时，可以使用子图布局。在 matplotlib 中，子图功能允许我们将同一个图表窗口划分为多个区域，每个区域展示不同的数据。

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matplotlib入门（二）

本篇接着讲解更多的matplotlib中的图形元素和有关属性。..., alpha =0.8 ) 可设置刻度线的线型、线宽、颜色、不透明度 plt.axhline(y=0, ls="--", lw=2,c ="r") 添加水平参考线，设置位置，线型,线宽和颜色 plt.axvline...常用的arrowstyle还有： '-'，“”，"fancy", "simple", "wedge" 我们综合到一起看一下效果： import matplotlib.pyplot as...,ls="--",lw=2,c="r")#可添加多条参考线 #添加无指向性注释文本，设置文本的x和y坐标(文本左下角），文本类容，粗细风格和颜色 plt.text(0, 1, " y = sin(x)...", weight ="bold" ,color ="b") #添加指向性注释文本，被注释图形内容的位置，文本的位置，粗细风格和颜色， #箭头的属性字典 plt.annotate("maximum",

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数据科学 IPython 笔记本 8.4 简单的折线图

与以下所有部分一样，我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的包： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('...在最简单的形式中，可以按如下方式创建图形和轴域： fig = plt.figure() ax = plt.axes() 在Matplotlib中，图形（plt.Figure类的实例）可以视为单个容器，...)); 或者，我们可以使用pylab接口，让我们在后台创建图形和轴域（参见“一个功能的两个接口”，那里讨论了这两个接口）： plt.plot(x, np.sin(x)); 如果我们想要创建一个包含多条直线的单个图形...更多信息请参阅 Matplotlib 文档以及每个函数的文档字符串。当在单个轴中显示多条线时，创建标记每种线条类型的图例是很有用的。...指定和格式化图形图例的更多信息，可以在plt.legend的文档字符串中找到；此外，我们将在“自定义图例”中，介绍一些更高级的图例选项。

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使用presto数据库在字符数字比较中遇到的坑

1.事情的始末公司的sql查询平台提供了HIVE和Presto两种查询引擎来查询hive中的数据，由于presto的速度较快，一般能用presto跑就不用hive跑（有的时候如果使用了hive的UDF...有一个需求需要统计某个时间小于100000s的所有记录，这个时间存在一个map中，然后自然想到的就是where map["stat_time"] 的数据特别少...相信看到这里就已经比较清晰了，这presto种字符串和数字比较，是把数字转化成字符串进行比较，也就是"10000" 和 23比，"10000" 小，由于hive和很多语言以及框架上，这种情况都是把字符串转化成数字...try_cast(value AS type) → type 与cast类似，不过，如果转换失败会返回null，这个只有presto有另外需要注意的是 hive中的int类型是就是int，而presto...中是包装类型Integer，如果cast的type写错也会报错

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使用 Meld 在 Linux 中以图形方式比较文件和文件夹

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OpenCV在车道线查找中的使用

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