#一、列表和列表操作
stus = ["张柏芝","朱一龙","王凯"] #一维数组
stus2 = [1,2,3,4, ['a','b','c','d'] ] #2维数组
stus3 = [1,2,3,4,['a','b','c','d',['test','dev','pre']]] #三维数组
list = [] #空列表
list = list() #空列表
#取值
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2024-04-07 17:27:57
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==============================================# 参数==============================================autocommit事务操作中是否自动提交，如果为1则自动提交，为0则需要commit。back_logmysql服务在很短的时间内有很多的连接请求时该参数就会发挥作用。 如果短时间内有很大连接数可考虑增加该
绘制三维图：mplot3d工具包提供了点、线、等值线、曲面和所有其他基本组件以及三维旋转缩放的三维绘图。1.散点的三维数据图from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d #需要从mplot3d模块中导入axes 3D类型impo
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2023-07-05 23:02:22
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首先提醒注意，以下两个函数的区别：ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #绘面和ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r') #绘点##1、绘制3D曲面图# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Se
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2024-08-05 18:19:25
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CODE:import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig=plt.figure()
ax=Axes3D(fig) # 建立三维立体坐标系
# X,Y value
X=np.arange(-4,4,0.25)
Y=np.arange(-4,4,0.2
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2023-06-29 12:13:00
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三维数据处理在 Python 中变得越来越重要，尤其是在数据科学、计算机视觉、和虚拟现实等领域。有效的三维数据可视化和处理能够帮助分析和展示具有复杂结构的数据。本文将逐步介绍如何进行三维数据处理的环境准备、集成步骤、配置详细解析，实战应用，排错指南，以及生态扩展。
## 环境准备
首先，我们需要安装一些必要的依赖包来处理三维数据。这里列出了主要的依赖以及它们的版本兼容性：
| 依赖包
目录一、Python三维绘图介绍二、Python绘制三维图像一、Python三维绘图介绍Python 是一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的库支持，包括用于绘制三维图像的库。三维图像在数据分析、科学计算和可视化方面具有重要应用。在 Python 中，有多个库可以用于创建和呈现三维图像。1.主要的库及其功能1）MatplotlibMatplotlib 是 Python 中最常用的二维绘图库，但同时它也
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2023-05-31 15:16:35
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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
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2023-11-14 09:32:30
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最近也算是三维重建入门了，所以回顾一下自己的学习历程。结论：目前图像的三维重建都是于相机模型和三角测量实现的（还有一些其他的方法，因为没看过，就先算了）。三维重建的步骤其实也就是我学习的步骤。第一步主要是图像处理等相关知识的学习，主要包括图像特征（点，线，任意物体）的提取。其中可以自己动手写写代码的，特别是霍夫变换的任意物体的提取，我自己是写了一遍收益匪浅。当然目前的深度学习也可以学习学习，我在学
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2023-10-22 07:28:21
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1.np.reshape，np.transpose和axis在阅读YOLO V1代码过程中，出现了一段代码： self.offset = np.transpose(np.reshape(np.array( #reshape之后再转置，变成7*7*2的三维数组
[np.arange(self.cell_size)] * self.cell_size * self.boxes_per_cell),
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2023-11-27 11:17:13
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本文资料来自：Python for Data Analysis， Chapter 4文中实例查看地址：http://nbviewer.jupyter.org/github/RZAmber/for_blog/blob/master/learn_numpy.ipynb1. NumPy简介NumPy，Numerical Python简称，是科学计算和数据分析所用的基础包。对于数据分析师，主要关注以下几点
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2023-08-24 13:32:22
117阅读
一、创建列表，把使用逗号分隔的数据用中括号[ ]括起来即为一个列表，列表也叫数组、list、array；列表里面也可以再套列表，一个列表里面套一个列表，叫二维数组；一个里面套一个列表，里面的列表再套一个列表，这个叫三维数组，套几层就是几维，定义格式如下： 1 list = [] #空列表
2 list1 = ['小白','小黑','小芳','小华','小高'] #普通数组
3 lis
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2023-09-04 13:45:55
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Gempy 是一个开源 Python 库，用于生成完整的 3D 结构地质模型。该库是从界面、断层和层方向创建地质模型的完整开发，它还关联地质层序列以表示岩石侵入和断层顺序。地质建模算法基于通用协同克里金插值法，并支持 Numpy、PyMC3 和 Theano 等高端 Python 数学库。Gempy 创建了一个网格模型，可以使用 Matplotlib 将其可视化为 2D 截面，也可以将 3D 几何
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2023-06-27 22:23:02
890阅读
数据存储1.列表1.1 列表的概念 列表是一种存储大量数据的存储模型。 1.2 列表的特点 列表具有索引的概念，可以通过索引操作列表中的数据。列表中的数据可以进行添加、删除、修改、查询等操作。 1.3 列表的基本语法 创建列表： 变量名 = [数据1，数据2，……] 获取列表数据： 变量名[索引] 修改列表数据： 变量名[索引] = 值list1 = [1,2,3,'kevin','jee',Tr
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2024-04-08 08:15:30
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Python3.x部分迁移指南 Python3x部分迁移指南使用pathlib更好地处理路径类型提示Type hinting成为语言的一部分通过 实现矩阵乘法使用 作为通配符Print 在 Python3 中是函数f-strings 可作为简单和可靠的格式化自然语言处理的 Unicode数据科学特有的迁移问题 2019 年底，Numpy 等很多科学计算工具都将停止支持 Python 2，而 201
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2023-12-06 23:40:49
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python matplotlib模块，是扩展的MATLAB的一个绘图工具库。他可以绘制各种图形，可是最近最的一个小程序，得到一些三维的数据点图，就学习了下python中的matplotlib模块，如何绘制三维图形。初学者，可能对这些第三方库安装有一定的小问题，对于一些安装第三方库经验较少的朋友，建议使用 Anaconda ，集成了很多第三库，基本满足大家的需求，下载地址，对应
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2023-07-03 23:47:08
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#---第1步---导出模块---
importnumpy as npimportmatplotlib as mplfrom matplotlib importpyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d importAxes3Dimportmatplotlib.animation as animmation#导出通用字体设置
from matplotlib imp
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2023-07-06 22:17:39
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# Python 三维数据排序
在数据分析和科学计算领域，我们经常会处理三维数据（也被称为多维数据），这些数据包含多个维度和指标。对于这样的数据，排序是一项常见的任务，它可以帮助我们更好地理解数据的结构和特征。在本文中，我们将介绍如何使用Python对三维数据进行排序，并提供一些示例代码。
## 什么是三维数据？
三维数据是指具有三个或更多维度的数据集合。每个维度可以表示不同的特征或指标。例
原创
2023-09-24 11:28:40
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# Python 三维数据拟合简介
在科学研究与工程应用中，数据拟合是一种常见且重要的技术。尤其是在处理三维数据时，我们需要找到一个适合的数学模型，以准确描述数据的特征。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python进行三维数据拟合，并提供相关的代码示例。
## 什么是数据拟合？
数据拟合是根据一组观测数据，找到一个函数模型，使模型的输出尽可能接近实际观测值。在三维数据拟合的情境下，我们通常有
原创
2024-08-29 09:08:24
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# 实现“Python 数据科学三维”的完整指南
作为一名初学者，想要在数据科学领域中深入学习三维数据的处理与可视化，你需要了解一些基础的库以及具体的工作流程。本文将为你提供一个清晰的步骤和示例代码，希望能帮助你顺利开始。
## 整体流程
下面的表格展示了实现“Python 数据科学三维”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
