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Python绘图详解:二维与三维图形

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简介:
简介:本书详细讲解了使用Python进行二维和三维图形绘制的方法和技术,适合编程爱好者及数据可视化专业人士阅读。 各位工程师辛苦了吗?这里推荐一个能帮助你们提升技术能力的网站“持久男”。以下是两个示例: 1. 二维绘图 a. 使用一维数据集进行绘制,可以采用 Numpy ndarray 来存储数据,并通过 ply1 库来展示。以下是一个简单的例子: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print(y =, y) x = range(len(y)) print(x=, x) plt.plot(y) plt.show() ``` 2. 操纵坐标轴和 这段描述似乎没有完整提供操纵坐标轴的具体示例或代码,但以上就是绘制二维图的基本步骤。

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客服
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  • Python
    优质
    简介:本书详细讲解了使用Python进行二维和三维图形绘制的方法和技术,适合编程爱好者及数据可视化专业人士阅读。 各位工程师辛苦了吗?这里推荐一个能帮助你们提升技术能力的网站“持久男”。以下是两个示例: 1. 二维绘图 a. 使用一维数据集进行绘制,可以采用 Numpy ndarray 来存储数据,并通过 ply1 库来展示。以下是一个简单的例子: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print(y =, y) x = range(len(y)) print(x=, x) plt.plot(y) plt.show() ``` 2. 操纵坐标轴和 这段描述似乎没有完整提供操纵坐标轴的具体示例或代码,但以上就是绘制二维图的基本步骤。
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    本书《C#二维与三维图形绘制项目实战指南》旨在通过丰富的实例讲解如何使用C#进行图形绘制,涵盖从基础到高级的各种技巧和方法。适合希望提升图像处理能力的开发者阅读。 书名版权前言 第一部分 C#的基本数据类型、数组类型及图形基础 第1章 C#语言基础 1.1 数据类型 1.1.1 简单类型 1.1.2 结构类型 1.1.3 枚举类型 1.1.4 数组类型 1.1.5 类型转换 1.2 类 1.3 接口 1.4 委托与事件 第2章 图形基础 2.1 笔和画刷 2.1.1 Pen类 2.1.2 Brush类 2.2 基本图形形状 2.2.1 点 2.2.2 直线和曲线 2.2.3 矩形、椭圆形及圆弧形 2.2.4 多边形 2.3 颜色 2.4 双倍缓存 第3章 坐标系统与颜色变换 3.1 坐标系统 3.2 颜色变换 第二部分 二维图形的基本算法 第4章 二维矩阵及变换 4.1 矩阵基础和变换 4.2 齐次坐标 4.2.1 齐次坐标中的缩放 4.2.2 齐次坐标中的平移 4.2.3 齐次坐标中的旋转 4.2.4 变换组合 4.2.5 C#中矩阵的定义 4.2.6 C#中的矩阵操作 4.2.7 C#中基本的矩阵变换 4.3 C#中图形对象的基本变换 4.4 多个对象之间的C#变换 4.5 文字变化 第5章 二维线形图 5.1 序列化和反序列化及二维图形的基础框架 5.1.1 C#中的序列化与反序列化 5.1.2 基础的二维图形框架 5.2 具体实例 5.2.1 简单案例 5.2.2 图例 5.2.3 符号 5.2.4 对数比例 5.2.5 图形修饰 5.3 阶梯状图 5.4 多Y轴图形 第6章 各种二维及三维图形的C#实现 第9章 应用程序中的Excel图表 9.1 Excel和C#间的互操作 9.2 C#应用程序中的Excel示例 9.2.1 Excel图表对象模型 9.2.2 创建独立与嵌入的Excel图表 9.3 更多种类的Excel图形 9.3.1 柱状图 9.3.2 饼状图 9.3.3 区域图 9.3.4 环形图 9.3.5 雷达图 9.3.6 股价图形 9.3.7 表面图表 9.3.8 颜色映射 9.4 整合Excel图表到Windows Forms应用程序中 9.4.1 Windows窗体上的独立与嵌入的Excel图表 第五部分 实现文件的相关知识 第10章 文件读写 10.1 C#中的常用文件读/写类 10.2 基于流输入输出的C#继承结构 10.3 涉及到文件操作的各类对象 10.4 解决常见问题的方法 参考文献
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    本文探讨了基于遗传算法的二维和三维图像分形维数计算方法,并详细介绍了如何利用该技术有效求解复杂图形中的三维及二维分形维度。 在IT领域内,分形维数是一种衡量复杂度的数学概念,在计算机图形学、图像处理及数据分析中有重要意义。这里提供了一个用Java编写的程序来计算二维与三维图像的分形维数,这对于理解并研究图像中的复杂性、自相似性和模式识别等方面非常有帮助。 首先需要了解什么是分形维数:在传统的欧几里得几何中,我们习惯于使用一维(线)、二维(面)和三维(体)来描述空间结构。然而,分形维数超越了这些限制,能够用来描述那些不规则且具有自相似性的形状。除了适用于几何对象外,它还可以用于衡量数据集的复杂性,比如图像中的纹理与结构。 对于二维分形维数计算通常采用盒计数法(Box-Counting Method)。该方法通过不断将图像划分为越来越小的正方形或矩形,并统计每个尺寸下包含非空白像素的盒子数量。然后根据这些数据进行拟合来得出分形维数,这反映了图像细节的丰富程度和复杂性。 三维分形维数计算则更加复杂,因为它涉及到立体空间的划分。可以使用球体计数法(Sphere-Counting Method)或者立方体计数法来进行这种处理。这种方法会以不同的半径或边长来划分空间,并统计包含非空白像素的球体或立方体数量,从而得出分形维数。 Java作为一种通用编程语言提供了丰富的库和工具用于图像数据处理,在提供的文档中可以找到具体的算法实现、代码示例以及关键步骤说明。学习这个程序有助于理解分形理论在实际问题中的应用,并能应用于其他类似的问题领域如复杂网络分析或生物医学图像处理等。 通过此Java程序,用户不仅可以计算特定图像的分形维数,还可以对比不同图像间的分形特性,在各种场景下发现潜在规律。对于科研人员而言,这种计算能力可以辅助他们进行更深入的研究和模型构建工作。 总之,这个资源为IT专业人士提供了一个实用工具来量化并理解复杂图像中的分形特征。无论是学术研究还是实际应用中掌握分形维数的计算都能显著提升解决问题的能力与视野广度。