之前发过一个划分均匀三角形网格的例子。下面结合一个悬臂梁说说如何在规则区域划分均匀矩形网格。 将一个矩形平面区域划分成相同大小的矩形。X方向等分nex,Y方向等分ney,X方向单元长度为dx,Y方向单
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果,并提供了一个简单高效的裁剪方法,具体内容点击链接:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
本文介绍fabric.js框架使用,以及使用fabricjs打造一个高级画板程序. 高级画板功能介绍 全局绘制颜色选择 护眼模式、网格模式切换 自由绘制 画箭头 画直线 画虚线 画圆/椭圆/矩形/直角
plot3 基本的三维曲线图绘制 plot3(x,y,z),x,y,z均为相同长度的向量,会得到三个向量相同下标构成的的三维坐标(xi,yi,zi)(i=1~n)连的曲线
Processon 是一款在线画图软件,当然它的功能在不断迭代,现在功能非常丰富。我是 ProcessOn 的重度用户,写文章和工作上都是用它画图,这个软件我用了 4 年了~安利给大家~
canvas是一个很实用的工具,难可以难到头发掉光,简单可以简单到几行代码就能给人眼前一亮的效果。这里是作者在开发canvas的道路上遇过的坑,以及如何用简易地使用canvas做一些日常任务,比如分享图片的自定义,又比如大家喜欢的X炸天的粒子特效(不知道算不算,反正很COOL就是了)。
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像,是用Python画图的必备技能。对于这个教程,大家最好亲自码一遍代码,这样可以更有收获。
这次大会于 2016 年 12 月 17 日在广州的天虹酒店举办。演讲嘉宾有大漠,勾三股四等一些业界大牛们。特邀嘉宾有 Andrey Sitnik(PostCSS 的作者)和 Hax(贺师俊)。
今天给大家推荐2个我最常用的工具,因为写设计文档,程序员不可避免的要画很多流程图之类的,这2个工具,超级简洁,功能也很全面,
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程,详细内容可见如下:
在onSizeChanged()中, 根据View的长宽, 获取整个布局的中心坐标, 以及计算网状多边形的半径, 后续整个蜘蛛网都是从这个中心坐标开始绘制的:
看过我以往文章的小伙伴可能会发现,我的大部分文章都有很多配图。我的文章风格是图文相结合,更便于大家理解。
由于我们只能一个一个球的画,所以我们需要让之前画的球保留下来,让所有画的球在一个地方出现。
FlipaClip是一款绘制动画的软件,通过一帧帧的图像最后合成动画。就像小时候的动画片一样,靠着无数张图画构成了动起来的动画。
划分单元网格是随心所欲的,所遵循的原则就是尽量提高计算精度。下面是一个规则区域划分均匀三角形网格的例子。 如图所示,将一个矩形平面区域划分成相同大小的直角三角形。X方向等分nex,Y方向等分ney,X
本科毕设论文写作过程中,老师指出我用matlab画的图太丑,需要好好改改。于是我这几天参考网上资料,对画图的一些细节进行了设置,得到的图确实比以前好了些。而且我matlab用的不多,很多东西这次用过,下次碰可能要过很长时间,许多之前记得的东西都忘了,所以写下来是很有必要的。另外我现在画的图也只是比之前稍微好点,所以就起了这样一个题目。
好吧,其实一直想写关于canvas的博文,但是奈何一直觉得看不太明白,总感觉是不是少了点什么,今天先粗略的介绍一下canvas-画布,写的哪里有问题的希望可以提出来,一起学习!
你还记得几百年前,大部分人相信地球是平的吗?(老美还有一大批人有这个想法。。。。。。) 所以说,我们每个人都有会有自认为是正确的,但是其实是错误的观点。。。。 这类观点来自你于的家庭,你的成长环境,甚
solidworks 2023是一款基于Windows开发的三维CAD智能化软件,主要提供强大的设计、分析以及准备功能,拥有先进的建模技术以及广泛的模块来提高产品的质量和性能,让设计师能够大大缩短产品的设计时间,让产品可以更加快速、高效的投向市场,也让厂商能够快速得应有的利润,并节省大量的成本。
1、在一些图形层上做了一些无用的连线,本来是四层板却设计了五层以上的线路,使造成误解。
我们下面会学习使用直线画一个网格出来,为了更好的理解这个网格在空间中的位置,我们是时候,讲一讲空间坐标系了。
要画20个流程(时序)图,于是昨天捣鼓了到半夜,安装了plantUML + vscode,虽然丑了些,但勉强能看,目前已用plantUML完成了10个。
前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法,并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文,详细内容如下:
我在思考怎么用积分推出球表面积计算公式的时候,想找个图配合一下,没想到网上没有找到满意的,然后去学怎么画一个球,先是用word画了一个:
1.plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图,要提供一组x坐标和对应的y坐标,可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例:
如何画个球?好像 JS 和 CSS 并没有提供这个能力,当然也不可能为了画个球引入 Threejs。这篇文章将介绍 4 种画球的方法,每种方法都有不同的特点,生成球的数据可以使用任何方式渲染,可以在 canvas 中渲染,也可以使用 DOM 来渲染来实现一些博客里面的标签球效果。文章的最后将结合前面的知识,来画出更加复杂酷炫的 3D 形状。
本文将从各个角度来对动画整个体系进行分类,并且介绍各种前端动画的实现方法,最后我们将总结在实际开发中的各个场景的动画选择方案。
是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多元数据的图形方法。
这里我们要讲的是画一些与对数(log)有关的图像,这里的log,既可以是图像是log,又可以是坐标轴是log,我们接下来用一个例子来说明
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
文章:RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
前面介绍了柱状图、折线图、饼图3种最为常见图表的绘制和使用:【数据可视化】Echarts最常用图表,但是没有介绍在遇到问题时如何寻求帮助,也没有详细介绍图表中组件的使用。这次来介绍ECharts中官方文档、常用组件的使用方法,可以更加快捷地创建清晰明了、实用的图表。 以下代码均在VScode中使用。
论文、博客写好了,里面的图可怎么画?对于很多研究人员和开发者来说,内容的「可视化」是一个大问题。如果从头开始画,配色、空间布局都很伤脑筋,而且画丑了也拿不出手,要是有模板可以套就好了。
本人是一位数学科研工作者,平时的文章采用的是latex编写,里面图形的生成主要来自于Matlab(个人对Matlab非常喜欢,感觉上手比较容易,更亲民)。对于图形的处理比较频繁,而且总会有一些特殊的需求,每次都要上网搜查,或者查以前用过的命令,经常花了很多时间,实现了一点小要求,事后回想有点得不偿失。因此借助这个平台,记录自己在Matlab使用过程中碰到的一些问题,给出我找到或者知道的解决办法,不过方法不是唯一的,也希望广大网友能有更好的思路提供。后续碰到的问题我也会继续更新(如果我有时间的话哈)。
PornHub的FE,分享了P站前端一些实践,英文比较晦涩难懂,故翻译整理了一下,很多同学对前端技术不是很熟悉,故加入了简单解释,希望对大家理解相关技术有帮助。
虽然 Matplotlib 默认的坐标轴定位器(locator)与格式生成器(formatter)可以满足大部分需求,但是并非对每一幅图都合适。此次我将通过一些示例演示如何将坐标轴刻度调整为你需要的位置与格式。
上一次是于老师要求我做一次备课,讲一节课,上周于老师又自己准备了这个课程,这里放一下于老师课上补充的知识点
绘制柱状图和绘制水平柱状图用同一个函数实现,都是draw_barChart(),只是其中的参数不同
axisoff;%去掉坐标轴axistight;%紧坐标轴axisequal;%等比坐标轴axis([-0.1, 8.1, -1.1, 1.1]);%坐标轴的显示范围% gca: gca, h=figure(…);
上篇博文我们实现了两百行代码实现贪吃蛇游戏,这次我们来实现一个代码量更加少,功能却更加完整的
在THREEjs中,渲染一个3d世界的必要因素是场景(scene)、相机(camera)、渲染器(renderer)。渲染出一个3d世界后,可以往里面增加各种各样的物体、光源等,形成一个3d世界:
零、前言 画箭头?逗我吧,箭头有什么好画的,其中还是有东西讲的,算是LogicCanvas向量绘制的引入吧 数学老师:“安逸的你们,是否已经忘记了曾经被向量支配的恐惧?”(开玩笑的) 案例代码在
全球知名网站 PornHub 有海量用户和流量,所以大家都说成人网站是各种前沿 IT 技术的试炼场。
在数据分析报告中,条形图是很常见的一种表现形式,可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中,为了更加直接、美观,对图表的展现形式也有了越来越高的要求。通过强大的ggplot2包,也可以画出有特色的条
修改绘图参数,如 par(mfrow = c(2,2)) 或 par(mfcol = c(2,2));
做数据分析和做科普是类似的,科普的意义在于将晦涩难懂的科学知识,以让大众更易接受和理解的方式呈现。而数据分析中的数据可视化做的正是如此关键中的关键,即是将数据的特点以一种显而易见的形式进行呈现。但也不必说的那么高级,我们可以说数据可视化就是“画图”。
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