雨伞上的水滴效果 文章目录雨伞上的水滴效果前言一、实际效果二、实际原理1.大致原理2.实际操作总结 前言一个雨伞上的水滴效果，挺有意思的一、实际效果二、实际原理1.大致原理水滴效果，实际是对uv坐标偏移以及缩放的应用。 大致原理就是 源纹理坐标，加上水珠纹理坐标去采样主贴图的效果。 我们需要算出水珠的纹理坐标。就是我们源纹理坐标偏移，缩放的结果。2.实际操作我们先用屏幕后效果作为例子，这样直观一些
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2023-11-10 12:22:42
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# Python中的二维伞的雨滴效应
## 引言
在生活中，我们常常观察到雨滴落在伞上，形成一个特殊的分布模式。这个现象被称为“雨滴效应”。在计算机科学中，利用程序模拟这个效应不仅可以通过数学模型进行深刻的理解，同时也帮助人们更直观地观察到场景。本文将介绍如何使用Python来模拟二维伞的雨滴效应。
## 雨滴效应的基本原理
雨滴在伞面上分布的状态可以用概率模型来描述。当雨滴落在伞上时，它
原创
2024-09-26 04:58:36
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在本篇博文中，我们将讨论如何有效解决“二维伞的雨滴效应”的问题，具体实现使用Python语言。雨滴效应指的是在一个二维的伞面上，雨滴的落下会受到伞的形状与布置影响，从而导致不同区域的雨水积聚情况各异。我们将通过详细的步骤和代码实现来模拟这一现象。
## 环境准备
为了顺利运行我们将要编写的程序，需准备以下软硬件环境：
- **软件要求**：
- Python 3.8 或更高版本
-
ifrain = input('请问今天有没有下雨：')
if rain == '有':
print('撑伞出门')
print('买一包洋芋片')
print('在家看电影')这个if的结构 是所有程式语言裡面都有的东西 然后它是最根本 最扎根 最基础 最开始要学的好那我直接来写程式码 我写一个input 就是让使用者输入东西那input的括号裡面 我们要问一个问题 一个字串 我问请问今天
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2023-10-17 21:16:45
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一.numpy二维数组1.声明1 importnumpy as np23 #每一个[]代表一行4 ridership =np.array([5 [ 0, 0, 2, 5, 0],6 [1478, 3877, 3674, 2328, 2539],7 [1613, 4088, 3991, 6461, 2691],8 [1560, 3392, 3826, 4787, 2613],9 [1608, 480
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2024-04-22 14:43:39
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python二维数组切片a[:,0:3]:取前三列的二维数组
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2023-06-02 21:29:02
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目录数据的几种类型数据的操作周期一维数据一维数据的表示一维数据的存储一维数据的处理一维数据的读入处理一维数据的写入处理二维数据二维数据的表示 CSV格式二维数据的存储二维数据的处理数据的几种类型一维数据 由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织 -对应列表、数组和集合等概念二维数据 由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式 -表格是典型的二维数据 -其中，表头可以作为二维数据的一
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2023-08-29 11:07:51
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1、一行代码实现1--100之和利用sum()函数求和 2、列出5个python标准库os：提供了不少与操作系统相关联的函数sys: 通常用于命令行参数re: 正则匹配math: 数学运算datetime:处理日期时间3、字典如何删除键和合并两个字典del和update方法 4、谈下python的GILGIL 是python的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行pyt
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2024-06-18 19:30:16
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今天。。好多不会的，慢慢补充1、python的二维数组初始化 s = [[0 for i in range(3)]for i in range(3)] 这样就初始了一个3*3的二维数组 = [[0 for in range(col_numbers)] for i in range(rows_numbers)] 2、 with open('test.txt','rb')
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2023-06-08 15:21:46
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三、元组元组(tuple)创建后不能被修改,元组使用小括号,表使用方括号(1)元组的创建tuple1=(1,23,4,5,25,7645,8,64,85)
print(tuple1,type(tuple1)) #(1, 23, 4, 5, 25, 7645, 8, 64, 85) <class 'tuple'>
print(tuple1[2]) #4
print(tuple1[3:4]
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2024-04-09 22:09:14
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通常，np.vectorize用于将标量(Python非numpy)函数应用于数组的所有元素或数组。还有那往往忽略了一个注：主要是为了方便而提供的vectorize功能，而不是 性能。实现本质上是一个for循环。In [278]: m = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])In [279]: np.vectorize(lambda x:2*x)(m)Out[279]:array
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2023-10-06 21:59:23
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需要在程序中使用二维数组，网上找到一种这样的用法：
#创建一个宽度为3，高度为4的数组
#[[0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0],
# [0,0,0]]
myList = [[0] * 3] * 4但是当操作myList[0][1] = 1时，发现整个第二列都被赋值，变成 #[[0,0,
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2023-05-26 20:20:10
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这篇文章主要讲python中关于字典的一些具体操作，讲解的问题都是本人在实际编程中所遇到的问题，读者可以根据自己所遇到的问题具体问题具体分析。(1) 二维字典的键值合并：先提供一个应用场景：假设我有两个二维字典：room1 = {orderid1:{roomid1:pred1,roomid2:pred2},orderid2:{roomid3:pred3,roomid4:pred4}}room2 =
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2023-10-25 15:28:03
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每一幅图像都包含某种程度的噪声，噪声可以理解为由一种或者多种原因造成的灰度值的随机变化，如由光子通量的随机性造成的噪声等，在大多数情况下，通过平滑技术(也常称为滤波技术)进行移植或者去除，其中具备保持边缘作用的平滑技术得到了更多的关注。常用的平滑处理算法包括基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑，基于统计学方法的中值平滑，具备保持边缘作用的平滑算法的双边滤波。
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2023-10-13 00:14:50
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目标在本章中，我们将学习查找和绘制2D直方图。这将在以后的章节中有所帮助。介绍在第一篇文章中，我们计算并绘制了一维直方图。 之所以称为一维，是因为我们仅考虑一个特征，即像素的灰度强度值。 但是在二维直方图中，您要考虑两个特征。 通常，它用于查找颜色直方图，其中两个特征是每个像素的色相和饱和度值。已经有一个python示例(samples / python / color_histogram.py)
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2023-07-29 17:43:46
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首先是 01 背包问题： 假设有很多商品每件商品都会占一定体积 v[x, y, z] （x,y,z是指某种商品占有的体积） 同时每件商品价值 w[x, y ,z] （对应于v里的商品所对应的价值）也不完全一样，我们有两种选择我拿走或者不拿走，但是我的背包容量有限不能把所有商品全拿走，怎么办才能使得我们取得商品总的价值最大。 首先这是一个动态规划问题，比如设我们取
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2023-12-18 11:35:10
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Python 使用 sorted 自定义对一维、二维数组进行排序
list = sorted(iterable, key=None, reverse=False)iterable 表示指定的序列，key 参数可以自定义排序规则；reverse 参数指定以升序（False，默认）进行排序。一维数组arr = ['15:30', '16:30', '10:0
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2023-05-26 17:15:46
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关于python中的二维数组，主要有list和numpy.array两种。好吧，其实还有matrices，但它必须是2维的，而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的。我们主要讨论list和numpy.array的区别：我们可以通过以下的代码看出二者的区别>>import numpy as np
>>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
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2023-06-08 15:14:25
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二维数据：由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。表格就是典型的二维数据，其中表头是二维数组的一部分。数组的操作：二维数组本质上是以数组作为数组元素的数组，类型说明符，数组名，[常量表达式]，[常量表达式]。二维数组又称矩阵，行列数相等的矩阵又称方阵。表现形式有：表格、柱状图、折线图、饼图、散点图等等。python中二维数组的表示：使用二维列表。注意字典并不是二维数组，而是高维数组，每个键都是一
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2023-06-08 15:20:08
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列表的切片与它的好兄弟本次分享的内容思维导图如下: 主要内容
<如果需要详细的思维导入内容,请回复 py01 即可获得>创建数值列表range()函数使用range()可以生成一系列的数字。注意生成的数字是前闭后开(1,5):1,2,3,4不包含最后一个数字range(1,11,2): 1 开始的数据，11 截至数据，2 步长创建数字列表可以使用list()来创建
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2023-10-14 23:12:15
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