plt.legend(loc="upper right") plt.title("LSTM sine曲线 预测",fontsize =18) plt.xlabel('Time') 我们可以看到，预测的数据点很好的反映了正弦曲线的变化趋势
正弦曲线绘制示例 首先，创建widget工程，在头文件定义： // widget.h #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H #include #include
这里我选择了正弦曲线来实现。 在讲实现思路之前，我们来回忆一下正弦曲线的基础。...正弦曲线 正弦曲线公式：y = A sin(Bx + C) + D 振幅是 A，A 值越大，曲线更陡峭： 周期是 2π/B，B 值大于 1 时，B 值越大，周期越短，B 值小于 1 大于 0 时，周期变长...： 相移是 −C/B，在 B 不变的情况，C 为正值时，曲线向左移动，C 为负值时，曲线向右移动： 垂直位移是 D，控制曲线上下移动： 实现思路 了解了正弦曲线的一些属性，我们可以把这些属性来控制波浪...前面如果有留意的话，会发现 正弦曲线 y 坐标的计算，最后会加上 canvasHeight / 2 ，其实这里就是设置水位了。...在动画效果上除了正弦曲线的水平移动，我们加上水位上升的动效： componentDidMount() { ...
整体思路 看到波浪的表现特点我第一时间想到的就是正弦曲线（或者说是正弦波，又让我想起了示波器）。 ?正弦曲线（Sinusoid） 「正弦曲线」是三角函数中的一种正弦（Sine）比例的曲线。...正弦曲线表现为一条波浪线，形状犹如海上完美的波浪。 标准的正弦函数公式为： 正弦函数属于周期函数，其值域为 [-1, 1]。 如下图就是一个纯正标准的正弦曲线： ?...而一般我们常用的正弦曲线公式为： 这条公式比标准公式多了几个常数，含义如下： A：「振幅（Amplitude）」，曲线最高点与最低点的差值，表现为曲线的整体高度 ω：「角速度（Angular Velocity...但是由于正弦曲线的周期性特点，曲线的这种形态变化看起来像是曲线进行了位移。 改变曲线的垂直位置 我们可以调整常数 k（偏距）来改变曲线的垂直位置： ? ?...动手实现 明白了正弦曲线的特性之后，接下来我们需要做的就是在代码中运用正弦函数。 慢着！正弦曲线确实如海上完美的波浪般优美，但是正弦曲线是静态的，我们要的波浪是动态的啊！ ?如何让曲线动起来 别慌！
傅立叶变换与快速傅立叶变换 傅立叶是一位法国数学家和物理学家，原名是JeanBaptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier于1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，论文里描述运用正弦曲线来描述温度分布...，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。...拉格朗日是对的：正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号。但是，我们可以用正弦曲线来非常逼近地表示它，逼近到两种表示方法不存在能量差别，基于此，傅立叶是对的。为什么我们要用正弦曲线来代替原来的曲线呢？...用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有原信号所不具有的性质：正弦曲线保真度。一个正余弦曲线信号输入后，输出的仍是正余弦曲线，只有幅度和相位可能发生变化，但是频率和波的形状仍是一样的。
本控件已上传Github，欢迎Star和Fork，项目地址：CircleWaterWaveView 二、设计思路 观察效果图，可以看出，该自定义控件由三个部分构成：外圆、内圆、正弦曲线。...利用内圆与正弦曲线地交集，来绘制。 ?...canvas.drawCircle(mCenterPoint.x, mCenterPoint.y, mRadius, mCirclePaint); if (mStart) { //计算正弦曲线的路径...mCenterPoint.y + mRadius); path.lineTo(0, mH); canvas.save();//保存画布状态 //这里与圆形取交集，除去正弦曲线多画的部分
例3 生成模拟数据，创建两个子图，分别绘制正弦曲线和余弦曲线，把两个子图的图例显示在一起，并显示于子图之外。 ? 运行效果： ?...例4 生成模拟数据，绘制正弦曲线、余弦曲线和两个散点图，然后分别为曲线和散点图设置图例，在一个图形上显示两个图例。 ? 运行效果： ? 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
傅立叶变换与快速傅立叶变换 傅立叶是一位法国数学家和物理学家，原名是JeanBaptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier于1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，论文里描述运用正弦曲线来描述温度分布...，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。...拉格朗日是对的：正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号。但是，我们可以用正弦曲线来非常逼近地表示它，逼近到两种表示方法不存在能量差别，基于此，傅立叶是对的。 为什么我们要用正弦曲线来代替原来的曲线呢？...用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有原信号所不具有的性质：正弦曲线保真度。一个正余弦曲线信号输入后，输出的仍是正余弦曲线，只有幅度和相位可能发生变化，但是频率和波的形状仍是一样的。
，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号可以由一组适当的正弦曲线组合而成。...拉格朗日是对的：正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号。但是，我们可以用正弦曲线来非常逼近地表示它，逼近到两种表示方法不存在能量差别，基于此，傅里叶是对的。...用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有原信号所不具有的性质：正弦曲线保真度。一个正弦曲线信号输入后，输出的仍是正弦曲线，只有幅度和相位可能发生变化，但是频率和波的形状仍是一样的。...且只有正弦曲线才拥有这样的性质，正因如此我们才不用方波或三角波来表示。...但是对于非周期性的信号，我们需要用无穷多不同频率的正弦曲线来表示，这对于计算机来说是不可能实现的。
使用Python+numpy+matplotlib这样的组合，如果要绘制一条正弦曲线，是很容易的事。例如下面的代码： ? 绘制结果为： ?...虽然确实几行代码就画出了正弦曲线，但是这个图也太朴素了，如果我们想得到下面这样的结果，该如何实现呢？ ? 上面图形中的难点在于坐标轴的箭头，可以使用axisartist来辅助实现，参考代码： ?
傅里叶分析的起源 傅里叶是一位法国数学家和物理学家，他在1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，论文里描述运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成...拉格朗日的观点是：正弦曲线无法组成一个带有棱角的信号。这是对的，但是，我们却可以用正弦信号来非常逼近地表示它，逼近到两种方法不存在能量差异，这样来理解的话，那傅里叶是正确的。 如何表示的？...傅里叶在这里所提出的，任何连续周期信号都可以用一组连续的正弦曲线组合而成，是怎么一个表示法呢，我们用一个例子来进行说明： ?
我们可以通过改变正弦曲线的相位来使波浪左右摆动起来，改变正弦曲线k值改变波浪的高度。...（事实上老司机使用的是三次贝塞尔曲线模拟的正弦曲线，效果相似，只不过OC中没有正弦曲线的封装，想绘制正弦曲线的话会增加很多计算量）。
案例学习：绘制正弦曲线y=sin(x) 本次实验目标是掌握绘制曲线的基本要领，可以在任意窗体或控件上找到各相关点，计算绘制曲线，以正弦曲线为例，首先应找到坐标原点，然后找到每一个曲线上的对应点的坐标，在两点之间画一条直线...u 实验步骤（3）： 接着在坐标轴上画出正弦曲线，以坐标轴的原点为起点 ?...图5-8 正弦曲线 u 实验步骤（4）： 因为窗体中纵坐标的正方向是垂直向下的，和我们在数学中画坐标轴的方向相反，因此，需对纵坐标的值做一些修改。...因为直接根据y=sinx中的x范围画图，画出的正弦曲线很窄，x取值范围是从0-2 为一个周期，也就是几个像素，因此需将曲线放宽，通过改变横坐标来完成。
下面的代码运行后，可以通过左侧的三组单选钮来设置正弦曲线的频率、颜色和线型，并根据新的设置来绘制正弦曲线，每次单击图形下方的按钮，由系统随机设置频率、颜色和线型并绘制新图形，同时根据随机选择的值来设置三组单选钮的选中项
虽然默认配置已经很不错了，但是有时候你可能需要更多的功能，例如下图中的正弦曲线和余弦曲线： # 画正弦曲线和余弦曲线 fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(0...* np.pi); import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import numpy as np # 画正弦曲线和余弦曲线.../ 4)) fig import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import numpy as np # 画正弦曲线和余弦曲线...return r"import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import numpy as np # 画正弦曲线和余弦曲线...return r"import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import numpy as np # 画正弦曲线和余弦曲线
我们再考虑如下情况： 假设一条正弦曲线为sin(2π/t)，频率为1Hz。...我们以2Hz的频率对该曲线进行采样（每隔0.5s），可以得到3个红色采样数据，如下图： 对于这三个点，我们不能确定它对应的正弦曲线是sin(2π/t)，因为sin(4π/t)等倍频曲线也会穿过这三个红色采样点
今天想起一个几年前学习过的程序，是在《编程之美》中提到的，是作为当时微软的面试题，写一个程序来控制CPU的利用率保持在50%,进一步延伸，能够写出程序来画出CPU利用率的正弦曲线。...得到了基本的要求，使得CPU利用率在50%左右，我们可以得到一个更为复杂的例子，就是画出正弦曲线来。 这个例子在本地测试基本得到了预期的效果。
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