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用Python实现光线追踪效果：逼真的光影动画

引言 光线追踪是一种生成高质量图像的技术，通过模拟光线与物体之间的交互来生成逼真的光影效果。在这篇博客中，我们将使用Python来实现一个简单的光线追踪算法，生成一个具有光影效果的三维场景。...本文将带你一步步实现这一效果，并展示如何使用Python编程实现光线追踪。...install numpy pillow 代码实现与解析 导入必要的库 我们首先需要导入Numpy和Pillow库： import numpy as np from PIL import Image 定义光线追踪函数...我们定义一个函数来处理光线追踪的主要逻辑： def normalize(v): norm = np.linalg.norm(v) if norm == 0: return...light_dir), 0) color = intensity * hit_sphere['color'] return color 设置场景和渲染图像 我们定义场景中的球体及其属性，然后进行光线追踪并渲染图像

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    List.append() 在 Python 中不起作用，该怎么解决？

    在 Python 中，我们通常使用 List.append() 方法向列表末尾添加元素。然而，在某些情况下，你可能会遇到 List.append() 方法不起作用的问题。...问题描述虽然 List.append() 方法通常在 Python 中运行良好，但在某些情况下，它可能无法正常工作。以下是一些可能导致 List.append() 方法不起作用的情况：1....变量重新赋值在 Python 中，列表是可变对象，也就是说，它们可以通过引用进行修改。...列表作为函数参数另一个导致 List.append() 方法不起作用的常见情况是将列表作为函数的参数传递。在 Python 中，函数参数传递是通过对象引用实现的。...结论List.append() 方法在 Python 中通常是一个方便且常用的方法，用于向列表末尾添加元素。然而，当遇到某些情况时，它可能不起作用。

    8.3K20

    python脚本根据抗病基因ID和所有基因的bed文件鉴定抗病基因簇

    植物里的抗病基因更倾向于成簇存在，分析抗病基因家族通常也会分析成簇存在的或者单个存在的抗病基因的比例，之前想自己写脚本统计这个数据，但是怎么写代码一直没有想明白，最近看论文 Variation in abundance...of predicted resistance genes in the Brassica oleracea pangenome 这个论文里提供了一个python脚本 脚本的链接 https://github.com...这篇论文里基因簇的定义：Resistance gene candidates were merged into RGA-gene-rich clusters if there was at least...one other resistance gene within 10 upstream or 10 downstream genes using a Python 3 script 某个抗病基因的上游或者下游...10个基因如果存在其他抗病基因，那么就是一个抗病基因簇，这个定义也不是固定的，不同论文里定义基因簇的方法也不太一样 这个python脚本里面获取某个基因上下游的基因用到的是通过python的os模块调用

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    知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据

    知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据 背景 日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列...开发环境 系统：windows10 版本：Python3 内容 本节分享一个在sklearn中使用聚类算法时，比较常用的输出工具，输出各个簇中包含的样本数据，以下是其具体的实现方式：...kmeans_model = KMeans(init="k-means++",n_clusters=t) kmeans_model.fit(tf_matrix) # 训练是t簇，...指定数据源 # 输出各个簇中包含的样本数据 labels = kmeans_model.predict(tf_matrix) clusters...item] = [all_data[n]] n +=1 for item in clusters: print("输出簇：

    1.7K10

    【笔记】《Subpixel Photometric Stereo》的思路

    之所以这么写是由于分辨率低的像素内可能含有复杂的不符合高斯分布的法线结构，这些结构导致了最终光线对这个像素区域的反射不是镜面的，这个大像素的法线分布用GMM来代替，这被称为微表面理论。 ?...按照前面所说的常量假设，在这里A就先认为是一个常量，此模型来解法线分布GMM 但是仅有法线分布还不够，虽然在平时Ks和Km对反射的影响比法线本身小很多，但是当光线聚焦方向大幅改变时Ks的影响就很大了。...这时分为两种情况： 简单的情况即光线(平分线)在半球上均匀采样时，t(h)会变成恒定的t0(每块的面积都相同)，所以采样的权值就是O^k/t0，那加不加权也就无所谓了。...我们使用这些基元的平均值来代表这个簇 可想而知这样每个基元簇就是由很多排列相近而分属于不同像素的基元组成 其中有一些基元是原先同个像素中被划分出来的，也就是有相同的子法线但排列不同，如今属于不同的基元簇...为了最小化这个几何描述，我们使用投票机制，两个不同基元簇间的基元进行投票，在一个阈值的过滤下来自相同像素达到一定数量的基元簇被划分为一个等价类 这样处理后来自相同像素且排列相近的基元就被划入了同个等价类中

    1.1K30

    最速降线问题？数学家们吵疯了

    借助微积分，人们可以求出一个函数的极值；但最速降线问题要求的并不是某个传统函数的极值点，而是要在一簇曲线（过 A、B 两点的所有曲线）中，求出能让质点运动时间最短的那条。...他利用了费马原理（Fermat's principle），将小球的运动类比成光线的运动。费马原理又叫做“最短光时”原理，说的是光线在传播时总会选择光程极短的那条路径。...那么，“最速降线”就是在光速随高度下降而增加（加速度恒为重力加速度 g）的介质里光线传播的路径。用这样的类比思想，约翰成功地算出了这条曲线就是前面提到的摆线。...注意，在这里我们同样是在一簇曲线中，求出一条曲线使得某个量达到极值。这种在一簇曲线中，求出某条曲线使得函数取到极值的思想就是变分的核心思想。也就是说，我们又是在用变分求泛函的极值。

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    如何正确选择聚类算法？

    簇数（k）是随机选择的，这可能是该方法的最大问题。 由于与k最近邻居（kNN）相似，该k均值算法在机器学习中特别受欢迎。...重复算法的上一步，但是计算中要使用簇的新中心点。除非达到某些条件，否则此类迭代将继续。例如，当簇的中心距上次迭代没有移动或移动不明显时，聚类将结束。...它们都需要手动输入簇数，这是此类方法要面对的主要问题。除此之外，计算原理（对于GMM或k均值）很简单：簇的近似范围是在每次新迭代中逐渐更新的。...但是，该算法对于不服从高斯分布的数据集根本不起作用。这也是该方法的主要缺点：它更适用于理论问题，而不是实际的测量或观察。 最后，基于数据密度的聚类成为数据科学家心中的最爱。...用DBSCAN确定的簇可以具有任意形状，因此非常精确。此外，该算法无需人为地设定簇数 —— 算法可以自动决定。 尽管如此，DBSCAN也有一些缺点。

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    独家 | 如何正确选择聚类算法？

    簇数（k）是随机选择的，这可能是该方法的最大问题。 由于与k最近邻居（kNN）相似，该k均值算法在机器学习中特别受欢迎。...重复算法的上一步，但是计算中要使用簇的新中心点。除非达到某些条件，否则此类迭代将继续。例如，当簇的中心距上次迭代没有移动或移动不明显时，聚类将结束。...它们都需要手动输入簇数，这是此类方法要面对的主要问题。除此之外，计算原理（对于GMM或k均值）很简单：簇的近似范围是在每次新迭代中逐渐更新的。...但是，该算法对于不服从高斯分布的数据集根本不起作用。这也是该方法的主要缺点：它更适用于理论问题，而不是实际的测量或观察。 最后，基于数据密度的聚类成为数据科学家心中的最爱。...用DBSCAN确定的簇可以具有任意形状，因此非常精确。此外，该算法无需人为地设定簇数 —— 算法可以自动决定。 尽管如此，DBSCAN也有一些缺点。

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    如何正确选择聚类算法？ | CSDN博文精选

    簇数（k）是随机选择的，这可能是该方法的最大问题。 由于与k最近邻居（kNN）相似，该k均值算法在机器学习中特别受欢迎。...重复算法的上一步，但是计算中要使用簇的新中心点。除非达到某些条件，否则此类迭代将继续。例如，当簇的中心距上次迭代没有移动或移动不明显时，聚类将结束。...它们都需要手动输入簇数，这是此类方法要面对的主要问题。除此之外，计算原理（对于GMM或k均值）很简单：簇的近似范围是在每次新迭代中逐渐更新的。...但是，该算法对于不服从高斯分布的数据集根本不起作用。这也是该方法的主要缺点：它更适用于理论问题，而不是实际的测量或观察。 最后，基于数据密度的聚类成为数据科学家心中的最爱。...用DBSCAN确定的簇可以具有任意形状，因此非常精确。此外，该算法无需人为地设定簇数 —— 算法可以自动决定。 尽管如此，DBSCAN也有一些缺点。

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    4种基本聚类算法应如何正确选择？这份攻略值得你收藏

    簇数（k）是随机选择的，这可能是该方法的最大问题。 由于与k最近邻居（kNN）相似，该k均值算法在机器学习中特别受欢迎。...重复算法的上一步，但是计算中要使用簇的新中心点。除非达到某些条件，否则此类迭代将继续。例如，当簇的中心距上次迭代没有移动或移动不明显时，聚类将结束。...它们都需要手动输入簇数，这是此类方法要面对的主要问题。除此之外，计算原理（对于GMM或k均值）很简单：簇的近似范围是在每次新迭代中逐渐更新的。...但是，该算法对于不服从高斯分布的数据集根本不起作用。这也是该方法的主要缺点：它更适用于理论问题，而不是实际的测量或观察。...用DBSCAN确定的簇可以具有任意形状，因此非常精确。此外，该算法无需人为地设定簇数 —— 算法可以自动决定。 尽管如此，DBSCAN也有一些缺点。

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    如何用Python实现iPhone X的人脸解锁功能？

    此外，它还引入了红外相机来捕捉用户脸部图片，它拍摄到的图片对外界环境的光线和颜色变化具有更强的鲁棒性。通过深度学习，智能手机能够非常详细了解用户脸部信息。所以当用户接电话时，手机就会自动识别并解锁。...FaceID 能自动适应脸部变化 下面，我将介绍如何在 Python 中用 Keras 框架来实现上述过程。 ▌用 Keras 实现 FaceID 对于所有的机器学习项目而言，首先需要的是数据。...值得注意的是，使用 t-SNE 算法进行可视化时，簇（cluster）与簇之间的距离没有意义。此外，当你使用 PCA 降维算法进行可视化时也会看到一些有趣的现象。...使用 t-SNE 算法在嵌入空间生成不同的人脸簇。每一种颜色代表不同人脸(这里部分颜色被重复使用) 使用 PCA 算法在嵌入空间生成不同人脸簇。...所有相关 Python 代码都在这里，收好不谢！

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    使用 HyperTools 的正确姿势! | Kaggle 实战教程

    编者按：世界首屈一指的机器学习竞赛平台 Kaggle，在今年早些时候推出了基于 Python 的高维数据降维以及可视化处理工具 HyperTools，并将其作为 Kaggle Kernels 的一部分免费提供给开发者...人眼睁开的每一秒钟，都有无数的数据点（到达视网膜的光线图形）蜂拥至大脑的视觉区域。对于识别沙滩上的一枚完整贝壳，或是人群中朋友的脸，人脑能轻松完成。这一点其实十分了不起。...用这种方式做 DataFrame 可视化，一件事马上变得很清楚：数据中有多组簇。换句话说，蘑菇特征的所有组合并不是等可能的（equally likely），而特定的组合，会倾向于聚到一起。...红色代表有毒，绿色无毒 用这种方式可视化，可以清楚看出，每个簇中的蘑菇是否有毒都是稳定的。但不同之处在于簇与簇之间。另外，看起来有好几个十分明确的“有毒”以及“可食用”的簇。...蘑菇数据集的观察值形成了独立的簇，我们通过 HyperTools 来发现这些簇。类似这样的探索和可视化，能够指导我哦们的分析决策，比如，是否要用一个特定种类的分类器，来区分有毒 vs 可食用的蘑菇。

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    使用 HyperTools 的正确姿势! | Kaggle 实战教程

    编者按：世界首屈一指的机器学习竞赛平台 Kaggle，在今年早些时候推出了基于 Python 的高维数据降维以及可视化处理工具 HyperTools，并将其作为 Kaggle Kernels 的一部分免费提供给开发者...人眼睁开的每一秒钟，都有无数的数据点（到达视网膜的光线图形）蜂拥至大脑的视觉区域。对于识别沙滩上的一枚完整贝壳，或是人群中朋友的脸，人脑能轻松完成。这一点其实十分了不起。...用这种方式做 DataFrame 可视化，一件事马上变得很清楚：数据中有多组簇。换句话说，蘑菇特征的所有组合并不是等可能的（equally likely），而特定的组合，会倾向于聚到一起。...红色代表有毒，绿色无毒 用这种方式可视化，可以清楚看出，每个簇中的蘑菇是否有毒都是稳定的。但不同之处在于簇与簇之间。另外，看起来有好几个十分明确的“有毒”以及“可食用”的簇。...蘑菇数据集的观察值形成了独立的簇，我们通过 HyperTools 来发现这些簇。类似这样的探索和可视化，能够指导我哦们的分析决策，比如，是否要用一个特定种类的分类器，来区分有毒 vs 可食用的蘑菇。

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