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盒模型:用Python编写的应用

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简介:
盒模型:用Python编写的应用是一款基于Python语言开发的实用工具软件。该应用通过模拟CSS盒模型的概念,帮助开发者更好地理解和处理网页布局中的元素关系和样式设计问题。 同位素盒模型是用Python编写的一种数值模拟方法。此方法允许计算具有不同盒质量、同位素比、分配系数以及通量的多盒系统的演化过程。最初,该模型是为了对人体中的Fe比例进行建模而开发出来的。 要使用这个包,请确保安装了以下软件和库:python 2.7版本,numpy版本1.7.1,scipy版本0.12,matplotlib版本1.2.1,pydot版本1.0.28以及execo版本2.4.3。在Debian或Ubuntu系统上可以使用如下命令安装所需的软件包: ``` apt-get install graphviz python-setuptools python-graphviz python-scipy python-numpy python-matplotlib python-networkx ``` 最后,运行`easy_install execo`来完成所有必要的库的安装配置工作。

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  • Python
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    盒模型:用Python编写的应用是一款基于Python语言开发的实用工具软件。该应用通过模拟CSS盒模型的概念,帮助开发者更好地理解和处理网页布局中的元素关系和样式设计问题。 同位素盒模型是用Python编写的一种数值模拟方法。此方法允许计算具有不同盒质量、同位素比、分配系数以及通量的多盒系统的演化过程。最初,该模型是为了对人体中的Fe比例进行建模而开发出来的。 要使用这个包,请确保安装了以下软件和库:python 2.7版本,numpy版本1.7.1,scipy版本0.12,matplotlib版本1.2.1,pydot版本1.0.28以及execo版本2.4.3。在Debian或Ubuntu系统上可以使用如下命令安装所需的软件包: ``` apt-get install graphviz python-setuptools python-graphviz python-scipy python-numpy python-matplotlib python-networkx ``` 最后,运行`easy_install execo`来完成所有必要的库的安装配置工作。
  • Python于统计学LDA实战案例
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    本实战案例深入讲解使用Python编程语言实现主题模型中的LDA算法在统计学领域的应用,通过具体实例帮助读者掌握其建模过程与实践技巧。 在这个实战案例中,我们使用Python实现统计学中的线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)模型。LDA是一种经典的降维和分类方法,旨在通过找到一个最优的线性变换来最大程度地分离不同类别的样本数据,在金融领域如股票市场预测中有广泛的应用。 首先导入Pandas库并通过`pd.read_csv()`函数读取名为Smarket.csv的数据集,该数据集包含1250条记录和9个特征。我们选择了两个重要特征Lag1和Lag2作为预测变量,并根据年份将数据分为训练集(使用2005年前的所有数据)与测试集(仅包括2005年的数据)。 接着,为了构建LDA模型,我们需要导入`sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis`模块。通过调用该模块中的`LDA()`函数创建一个实例,并利用训练数据进行拟合操作。在这个过程中,我们获取了两类样本的概率(lda.priors_)、类别均值(lda.means_)以及线性判别向量(lda.coef_),后者表示如何将原始特征转换为新的判别特征。 模型训练完成后,使用`predict()`方法对测试集进行预测,并计算出预测准确率和混淆矩阵以评估模型性能。在本案例中,LDA模型的预测准确率为55.95%,表明其分类效果一般。 此外,我们还利用Matplotlib和Seaborn库绘制散点图来直观展示Lag1与Lag2特征值之间的关系及其对应的类别分布情况,并标记出两类别的均值。这些可视化结果有助于理解模型如何根据这两个特征进行分类决策的依据。 整个案例展示了从数据预处理、模型训练到预测及评估的一整套流程,适用于在实际应用中调整参数或尝试其他分类算法以进一步优化性能。
  • 使Python神经网络源码
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    这段简介描述的是一个用Python编程语言实现的神经网络模型的源代码。该代码为研究人员和开发者提供了一个强大的工具,用于构建、训练并优化各种类型的机器学习任务中的深度神经网络模型。 压缩包内包含一段用于识别手写数字的神经网络模型源代码以及两个训练数据文件和两个测试文件。要使用该模型进行测试,可以采用自己手写的图片作为输入(图片像素需为28*28)。此代码在Anaconda上的NoteBook编辑器中运行良好;若计划在PyCharm编辑器上使用,则需要删除所有涉及matplotlib.pyplot模块的代码。
  • VRML手椅
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    本作品采用VRML技术构建了一个逼真的手椅三维模型,旨在展示虚拟现实建模语言在家具设计领域的应用潜力。 一个用VRML语言开发的椅子资源非常形象。
  • Python拟时钟
    优质
    这是一款使用Python语言开发的模拟时钟程序,能够实时显示当前时间,并且具有简洁美观的设计界面。适合编程爱好者学习和实践。 第一个Python程序简单的模拟指针时钟。
  • OpenGL地球仪
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    本作品采用OpenGL技术构建了一个逼真的地球仪三维模型,用户可以通过旋转、缩放等操作从不同角度观察世界地图和地形特征。 OpenGL编写的地球仪模型利用计算机图形学技术来展示地球表面的3D应用。作为一种跨语言、跨平台的编程接口,OpenGL能够渲染2D及3D矢量图形。在这个项目中,开发者使用了OpenGL的功能创建了一个可以旋转并可以通过键盘交互调整大小的地球模型。 首先来看一下OpenGL在地球仪模型中的作用:它提供了基本图元(如点、线和三角形)以及颜色、纹理等特性,用于构建复杂的3D几何体。对于这个地球模型来说,开发者可能使用了大量的三角面片来近似球状表面,并应用了纹理映射技术将真实地图贴合到这些面上以增加真实性。 为了实现旋转效果,开发人员会利用OpenGL的旋转矩阵和时间变量计算随着时间变化的角度并更新模型的旋转状态。这使得地球看起来像是在自转或公转一样。通常使用glRotatef函数来指定轴心及角度进行精确控制。 交互性是该模型的关键要素之一:用户可以通过键盘输入改变其大小,这一操作需要监听键盘事件,并根据用户的输入调整缩放比例;OpenGL中的glScalef函数接受沿x、y和z三个方向的参数以实现这一点。 “Rolling-earth.sln”与“Rolling-earth.ncb”可能是Visual Studio解决方案及项目文件,“debug”目录则通常存放编译生成的调试版本可执行文件及其他相关资源。在开发这个模型时,开发者还需掌握OpenGL上下文管理、视口设置等知识,并进行投影和模型视图变换、光照建模以及纹理坐标映射等工作。 为了使该地球仪更加动态化,则需要控制动画帧率并优化流畅度。总的来说,“OpenGL编写的地球仪模型”是一个集3D图形渲染技术与交互设计于一体的综合性项目案例,通过学习这一实例可深入理解OpenGL工作原理,并提升在三维编程领域的技能水平。
  • 简易版:Python简明建筑能耗
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    本作品为一款利用Python语言开发的精简型建筑能耗分析工具,旨在通过简洁高效的算法模拟和预测各类建筑设计下的能源消耗情况。 我实现了梦想中的房子的简单建筑能耗模型,该模型使用Python编写,并基于ISO 13790标准中的每小时动态模型构建。此模型仅包含一个容量和阻力。 与ISO 13790相比,没有考虑内部热量增加的因素,建筑物完全遮阴且无直接或间接阳光照射的影响;此外,在此模型中没有任何门窗以及通风系统的设计,空气和表面之间实现了即时的热传递效果。 θm ,t = θm ,t-1 × (1 - Δt / C m × H tr, em) + Δt / C m × (ΦHC , nd, t-1 + H tr, em × θe, t - 1) 输出变量: ΦHC ,nd,t :在时间t的制冷或加热功率 状态变量: θm ,t :在时间t的建筑物温度[℃] 参数包括: θe,t :在时间t的外部温度[℃] A f :调节后的建筑面积[m²] C m :建筑热质容量[J/K] Δt:时间步长[s] H tr, em:向外界传递热量[W/K]
  • 中文识别_CNNPython Flask中
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    本项目采用CNN模型实现手写中文字符的精准识别,并通过Python Flask框架提供便捷的API接口服务,适用于多种应用场景。 使用Python和Flask构建了一个网站,用户可以在网页的写字板上手写汉字,系统会将鼠标书写的汉字经过转码后传回后台,并进行图片裁剪处理。接着,这些预处理后的图像会被输入到一个基于CNN的手写中文识别模型中进行识别。最后,使用PIL库生成包含识别结果的图片并异步返回给前端展示。 该项目主要针对3755个常用汉字进行了训练和测试。尽管总的汉字数量超过五万多个,但重点放在了这三千七百五十多个常见字符上。
  • ARCHPython
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    本文章介绍了ARCH(自回归条件异方差)模型及其在Python编程语言中的实现方法和应用场景,旨在帮助读者理解和利用该模型进行金融时间序列分析。 用Python编写的自回归条件异方差(ARCH)和其他用于金融计量经济学的工具(使用Cython和/或Numba来提高性能)。最新发布的版本支持Python 3,并且4.8版是支持Python 2.7的最终版本。 文档发布后的资料位于指定位置,而master分支上的最新文档则托管在相应的服务器上。关于ARCH的信息可以在相关注释和研究中找到。对于贡献者来说,有许多层面可以参与: - 实现新的波动率过程(例如:FIGARCH) - 改进不清楚或有错字的文档字符串 - 提供示例代码,最好是IPython笔记本的形式 在模型方面,包括均值模型、常数均值异构自回归(HAR)、自回归(AR)及零均值有和没有外源回归模型。波动率模型则涵盖拱GARCH、搜寻爱格EWMA/风险指标发行版以及正常学生的T分布和广义误差分布等。 要了解更完整的概述,请参阅相关文档。 导入所需库的示例代码如下: ```python import datetime as dt import pandas_datareader.data as web ``` 以上是重写后的文本,去除了所有的链接、联系方式和其他非必要信息。
  • Ising :在 Python
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    本文介绍了如何使用Python编程语言实现和分析经典的伊辛模型(Ising model),探讨了该模型在统计物理中的应用,并提供了具体的代码示例。 在Python中实现伊辛模型有四组代码:`regular2D.py` 使用Metropolis算法运行1或2维方形网格Ising模型。变量可以在文件内进行调整;对于一维模型,将n 或 m设置为1。 另外还有 `HexagonalLattice.py` 用于使用Metropolis算法在二维六边形晶格上运行伊辛模型。“三角”是作业中的说法,但每个单元有六个邻居,所以我们称它为“六角”。 另一个文件是 `lattice.py` ,它可以创建任意维度的晶格,并随机填充-1和1。此文件还包含作用于该晶格的一系列函数。 最后一个代码模块叫做 `MetropolisModule.py` 。这个程序使用 Metropolis 算法来运行任何大小、任意维数的“方形”Ising模型。它在 lattice.py 中绘制了用法:[时间步长] [温度] [维度1中的长度] [维度2中...