Jupyter Notebook是一种Web应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。本文例子都是在Jupyter Notebook上完成，Anaconda3自带该工具，直接点击打开。启动后，在New下拉菜单中选择Python3，就会生成一个代码交互界面。matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库。它最初由John D.
转载
2024-01-02 12:53:05
160阅读
Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl1. pyecharts2. matplotlib3. openpyxl 这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。1. pyecharts热力图、图表效果如下：3D球体示例如下
3D可视化，就是把复杂抽象的数据信息，以合适的视觉元素及视角去呈现，方便大家理解、记忆、传递！ 随着计算机技术的迅速发展，数字交换技术的日新月异，计算机通信已经深入到社会生活并对社会经济的发展起着决定性的作用，而在这其中计算机机房数据中心作为载体更是整体生态链中的重中之重。 为满足工作需要，保证机房高效的管理和安全运营，建立一套“可视化、智能化、远程化”的机房数据三维可视化管理系统成为最佳
转载
2023-11-14 09:32:30
124阅读
「算法」是用计算机解决问题的方法、步骤。解决不同的问题，需要不同的算法。3D可视化技术功能想落地，少不了相关算法支持。01 Mesh压缩技术3D模型处理采用Mesh压缩后，压缩率高达6%（可压缩掉94%），直接能将1G模型压缩至60M，并可弹性参数设置，支持用户高效完成自定义压缩。此技术解决了模型文件过大，移动端内存不足，以及对搭载设备性能要求高等问题。02 烘焙算法一种分布式全场烘焙技术，前期处
转载
2023-07-28 16:26:31
328阅读
前言得益于 HTML5 WebGL 技术的成熟，从技术上对工控管理的可视化，数据可视化变得简单易行！完成对工控设备的管理效率，资源管理，风险管理等的大幅度提高，同时也对国家工业4.0计划作出有力响应！如本案例所示，是一个基于 HTML5 WebGL 技术实现的计量站三维可视化监控系统，在本案例中，具体宏观的展示一个油田站点的整体场景，然后点击可以进入内景看到油田计量站内景的具体情况，同时可以看到各
条形图的绘制虽然饼图可以很好的表达离散型变量在各水平上的差异，但是其不擅长对比差异不大或水平值过多的离散型变量，因为饼图是通过各扇形面积的大小来比价差异的，面积的比较有时并不直观;对于条形图而言，对比的是柱形的高低，柱体越高，代表的数值越大，反之亦然;关键字：barbar(x,height,width=0.8,bottom=None,color=None,edgecolor=None,tick_l
转载
2024-07-30 14:43:58
90阅读
# DEM数据三维可视化 Python
## 概述
数字高程模型（DEM）是用于表示地表高度或海底深度的数字数据集。DEM数据以网格形式存储，并用横纵坐标来表示地理位置。DEM数据的可视化对于地理信息系统（GIS）、地质学、地形学等领域非常重要。本文将介绍如何使用Python进行DEM数据的三维可视化，并提供相应的代码示例。
## DEM数据的读取与处理
首先，我们需要读取DEM数据。常见
原创
2023-10-27 03:02:04
968阅读
有多少人印象里的数据可视化大屏还是像这样的二维大屏？这种二维可视化大屏早就不能满足审美日益提高的大众了。现在用的都是3D可视化大屏，这种结合了3D技术的可视化形式不仅让数据更加的清晰，也增加了美感，这观看体验，一下子就把档次提升起来了！这两个可视化大屏都是看板大屏，这样一对比高下立判！明显做成3D可视化大屏的效果是要明显优于二维可视化大屏。 其实随着智能制造以及工业互联网概念的出现与发展，立体化数
转载
2024-01-30 11:41:44
257阅读
在大数据时代的驱动下，智慧园区三维可视化使得园区管理更加方便和透明，尤其在数据3d可视化展示这方面，可以更直观的统计数据和管理园区数据，一眼就能看到园区数据重点，商迪3d借助3D模型、3D可视化和3d建模技术相结合打造的可视化数据采集，虚拟仿真技术，采集园区设备三维数据，实现园区建筑和内部环境以及设备运行状态和数据展示。智慧园区数据3D可视化是什么简单来说，智慧园区数据3D可视化就是让人看得见的园
转载
2024-01-25 23:48:09
55阅读
随着技术发展，智慧电厂已成为电力行业当下热点，对于智慧电厂而言，三维可视化技术将成为电厂优化生产流程的利器。通过构建三维可视化电厂，可以帮助电厂企业实现全面智能管控，强化企业核心竞争力，帮助企业的管理模式趋向统一化、集约化、扁平化、信息化、专业化发展。 建设三维可视化平台的目的 三维可视化电厂建设旨在基于后台信息管控平台，结合云计算、大数据、物联网等技术，采用三维建模、三维可视等方式，建设三维可视
转载
2024-04-18 13:03:59
85阅读
# 如何实现数据可视化三维散点图
数据可视化是将数据以图形或图像形式展示的一种方法，能够帮助我们更好地理解复杂的数据关系。在这篇文章中，我将带领你一步步实现一个三维散点图。我们将使用Python编程语言及其强大的数据可视化库Matplotlib来完成这个任务。
## 流程概述
首先，我们来看看实现三维散点图的基本流程。以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-19 04:23:00
122阅读
一、3D可视化引擎产生的背景和定义 随着计算机软硬件突飞猛进地发展，计算机图形学在各个行业的应用也得到迅速普及和深入。目前，计算机图形学已进入3D时代，3D图形在人们周围无所不在。科学计算可视化、计算机动画和虚拟现实已经成为近年来计算机图形学的三大热门话题，而这三大热门话题的技术核心均为3D图形。由于3D图形涉及到许多算法和专业知识，要快速的开发3D应用程序是有一定困难的。当前在微机上编写3D图形
转载
2024-04-24 23:16:49
106阅读
三维可视化技术可以运用在哪些现实场景什么是三维可视化技术？三维可视化技术可以用在现实生活中哪些场景？从目前趋势来看，三维可视化技术的发展前景是非常不错的。它所应用的领域也是非常广泛的，比如可以运用在建筑，粮仓，港口，园区安防，消防，还可运用于城市应急数据管理，乡村农业，交通等多领域，在基于多媒体技术、网络技术以及三维镜像技术的手段下实现了数据处理的虚拟化，通过对数据进行全方位的监控，构建基于现实的
转载
2023-10-19 10:35:14
141阅读
一图胜千言，无图无真相。对于很多科学和工程问题，三维可交互的表达将是分析和深入理解问题的重要步骤，也是数据最好的可视化方式，科学计算揭示真理，一起来让真理更加立体吧！本课程面向科学和工程背景的编程学习者，讲解利用Python语言对科学计算数据进行表达和三维可视化展示的技术和方法，帮助学习者掌握利用三维效果表达科学和工程数据的能力。本课程介绍Python计算生态中最优秀的科学计算分析和三维可视化技术
1.元组元组时一种固定长度、不可变的Python对象创建。创建元组最简单的方法就是用逗号分隔序列值。tup=4,5,6当通过复杂的表达式来定义元组时，通常需要用括号将值包起来。nest_tup=(4,5,6),(7,8)也可以使用tuple函数将任意序列或迭代器转换为元组：tuple([4,0,2])虽然对象元组中存储的对象其自身说可变的，但是元组一旦创建，各个位置上的对象时无法被修改的。如果一个
3D可视化，就是把复杂抽象的数据信息，以合适的视觉元素及视角去呈现，方便大家理解、记忆、传递！ 3D可视化平台采用3D虚拟仿真技术，将机房进行虚拟仿真，并以此为依托来呈现IT设备的一切状况，使得监控信息的整合就变得直观、便捷，数据中心机房作为整个智慧检务工程系统的信息枢纽担负着重要作用，现已完成我省数据中心机房环境和资产的可视化浏览，可清晰完整展现整个机房环境和运行状况。 系统以3D可视化
转载
2024-01-05 21:17:27
137阅读
# Python可视化三维矩阵实现指南
## 引言
在数据分析和机器学习领域，可视化数据是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解数据的结构和特征。在Python中，有许多强大的库可以帮助我们实现各种可视化任务。本文将以一个简单的例子为基础，教会刚入行的小白如何使用Python进行三维矩阵的可视化。
## 整体流程
在开始编写代码之前，我们需要先梳理一下整个实现过程。下面的表格展示了实现Pyt
原创
2023-10-02 04:21:55
805阅读
路径（Paths ）路径用于区分场景中某个特定对象。假设，我们想使用机器人的左脚。在图 3-10 (上一节，机器人)中那个节点能代表左脚呢？我们不能简单地认为是 foot 节点，因为这个节点(foot)是被左腿和右腿同时使用的。答案是使用路径（或称为链）来表示左脚。路径起始于 robot 节点(根节点)，沿着图形向下直至通到 foot 节点。图 3-12 指出了表示左脚的路径。路径包含有一个节点链
转载
2024-09-24 12:15:23
69阅读
# 实现Python三维矩阵可视化
## 介绍：
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现Python三维矩阵的可视化。这对于刚入行的小白可能会有些困难，但是只要按照我的步骤来，你会很快掌握这项技能。
## 流程：
我们首先来看一下整个流程的步骤：
```mermaid
journey
title Python三维矩阵可视化流程
section 步骤
原创
2024-05-15 07:14:00
237阅读
我们在对数据进行预处理时，常常需要对数据做一些可视化的工作，以便能更清晰的认识数据内部的规律。 这里我们以kaggle案例泰坦尼克问题的数据做一些常用的可视化的工作。首先看下这个数据集： import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
sorted([f.name f
转载
2024-05-31 00:51:37
178阅读
