G2Plot v2 版本，从今年 8 月开始开发，目前差不多已经快 4 个月了，达成：25+ 常用的统计图表80% 图表在复杂 BI，LowCode 产品中使用验证97% 代码单测覆盖率5+ 积极的社区同学参数在 v2 版本中，我们把通用的体验优从业务实现抽取出来，通用化配置化，把大部分体验优化方案内置到 G2 中，让 G2 和 G2Plot 的用户都可以直接配置开启各个图表的体验优化，用户可以方
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2024-08-20 21:49:04
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# Python 绘制三维点图教程
作为一名经验丰富的开发者，我将向您展示如何使用Python绘制三维点图。三维点图是一种将数据点在三维空间中表示出来的图表，常用于科学计算、数据分析等领域。以下是实现这一目标的步骤和代码示例。
## 步骤概览
以下是绘制三维点图的步骤概览，我们将使用`matplotlib`库中的`mplot3d`模块来实现。
```mermaid
gantt
da
原创
2024-07-29 03:29:10
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# 用Python画出多个点
Python是一种优秀的编程语言，它可以用于各种应用领域，包括数据分析、人工智能、Web开发等。在本文中，我们将介绍如何使用Python来画出多个点，并展示它们在平面上的分布情况。
## 为什么要画出多个点？
在数据可视化和科学计算中，经常需要展示多个点在平面上的分布情况。通过观察这些点的分布情况，我们可以更直观地了解数据的特征，进而进行更深入的分析和研究。
原创
2024-07-09 05:32:18
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从三维基础知识到深度学习，将按照以下目录持续进行更新。更新完成的部分可以在三维点云专栏中查看。
1、点云格式介绍（已完成） 常见点云存储方式有pcd、ply、bin、txt文件，以及格式互转。open3d读写p
点，作为人类感知与认知最原始的概念，是打开人类思维世界的新窗口。欧氏几何学中最简单的图形就是由点构成，点的云集掀开了人类观测世界的新篇章，重构了我们的世界。以地图和影像为代表的二维空间数据表达已经走过了漫长的历史，但远远不能满足人们对现实三维空间认知和地学研究的需求。而随着激光扫描、摄影测量等技术的开创，现实世界的三维数字化逐渐成为新时代标志产物，具有三维空间位置和属性信息的稠密点云也成为这场浪潮
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2023-07-09 11:57:52
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# 如何用 Python 画出四维图像
在数据可视化中，呈现四维数据通常是一项挑战，因为我们习惯于在三维空间中进行绘图。然而，通过一些技巧，我们可以将四维信息有效地传达出来。本文将指导你通过几个步骤使用 Python 绘制四维图像。以下是整个任务的流程：
| 步骤 | 任务 |
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原创
2024-08-17 05:35:55
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文章目录1. 序2. 开发环境2.1 QT + PCL3. 程序3.1 新建项目3.2 修改.pro文件3.2.1 添加头文件目录3.2.2 添加依赖的库文件3.3 软件界面3.3.1 ui文件3.3.2 按钮图标3.3.3 其他界面设置3.4 点云处理3.4.1 点云读取显示3.4.2 上/下一张显示点云3.4.3 状态栏显示点云信息3.4.4 点云处理操作3.4.5 线程相关操作3.4.6
Deep learning中的优化方法 三种常见优化算法：SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共轭梯度法）。 1.SGD（随机梯度下降） 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)是随机和优化相结合的产物，是一种很神奇的优化方法，属于梯度下降的一种
K-Means:聚类算法有很多种（几十种），K-Means是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类!连续性数据：在统计学中，数据按变量值是否连续可分为连续数据与离散数据两种。
离散数据是指数值职能用自然数或整数单位计算，例如，企业职工人数，设备台数等，只能按计算量单位数计数，这种数据的数值一般用技术方
最近正在做点云分割相关的课题，数据集采集有点麻烦，想通过Pybullet先制作一批仿真合成数据集出来。虽然思路挺清晰，由RGB-D图像生成点云，但是中间有很多地方会卡住，所以写篇blog记录一下。图像拍摄 图像的拍摄挺简单的，直接用Pybullet现成的函数就可以获取RGB图像和深度图像，就是先要对物体还有相机的位置朝向等做个设置。import pybullet as p
import py
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2024-05-27 08:29:25
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写在前面这是一篇于2017.4.19完成的实验报告，现整理成博客，当时处于摸索阶段，水平有限，后来也未对点云处理进行深入的研究，在此只是记录一下。 主要参考资料为CloudCompare wiki document。 对三维点云的处理，可以使用PCL（Point Cloud Library），功能十分强大。 在激光SLAM和RGB-D SLAM领域，通常使用ICP（Iterative Clo
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2024-03-14 10:34:07
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# 深入理解3维点积及其在PyTorch中的实现
在计算机科学和工程领域，3维点积是一个重要的数学概念，它广泛应用于图形学、机器学习、自然语言处理等多个领域。在本文中，我们将深入探讨3维点积的概念，并展示如何在PyTorch中高效实现这一操作。
## 什么是3维点积？
在三维空间中，点积（又称内积）是两个向量之间的重要运算。给定两个向量 A 和 B，其点积定义为：
\[
\text{A}
原创
2024-09-11 03:48:28
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关系数据结构及形式化定义关系单一的数据结构----关系 现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示逻辑结构----二维表 从用户角度，关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表域域是一组具有相同数据类型的集合。笛卡尔积笛卡尔积是数据上的一种集合运算。给定一组域D1，D2，…，Dn，允许其中某些域是相同的。D1，D2，…，Dn的笛卡尔积为： D1×D2×…×Dn ＝｛（d1，d2，…，dn）｜di∈
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2024-01-03 22:38:54
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激光雷达传感器能够获取丰富，稠密且精确的三维空间中物体的点云数据，这可以帮助自动驾驶车辆实现定位和障碍物的跟踪，lidar也将成为实现完全自动驾驶的核心传感器。本篇文章将主要介绍三维激光雷达在自动驾驶定位领域最新的研究，并分析各种方法的定位的效果。介绍自动驾驶的定位意味着能够在地图中找到车辆的位置和方向。这里的地图也是只使用激光雷达获取的，使用激光束获取测量的距离并产生点云数据，其中的每个点表示传
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2024-05-23 15:36:32
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Learning Representations and Generative Models for 3D Point Clouds摘要三维几何数据为研究表示学习和生成建模提供了一个很好的领域。在本文中，我们研究用点云表示的几何数据。介绍了一种具有最先进的重构质量和泛化能力的deep AutoEncoder (AE) 网络。学习表示在三维识别任务上优于现有方法，通过简单的代数操作实现了形状编辑，如
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2024-03-08 18:18:59
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文章目录1、绘制基本图形2、定制化图形3、支持多个坐标轴4、3D绘图5、动态交互绘图6、绘制地图7、绘制统计图表 哈喽，大家好，我是cos大壮！今天给大家带来的是关于 Matplotlib 的总结，希望可以给到一定的帮助。Matplotlib 在很多人眼里是无敌的存在，而且可以说是无敌的存在。走过数据科学的路，路上必然有Matplotlib 的风景在你周围。Matplotlib是一个功能强大且广
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2024-06-06 07:23:58
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# 使用 Java OpenCV 绘制特征点
计算机视觉是人工智能的重要分支之一，涉及到图像处理和分析。而在许多计算机视觉应用中，特征点是非常关键的组成部分。特征点通常用于图像匹配、物体识别、三维重建等任务。本文将通过在 Java 中使用 OpenCV 库来绘制特征点，帮助大家了解特征点的基本概念及其绘制过程。
## 1. 什么是特征点？
特征点是图像中非常显著的点，它们能显著地区分图像的不
摘要搭建精确地三维地图是机器人应用的重点问题，采用机器人自身所具有的传感器对未知环境开展三维地图创建，实现自身的定位与实时导航等，已经成为人们所研究的热点问题。本文针对三维地图创建时具有的鲁棒性与实时性不足等问题，设计一种基于图像特征点的三维地图创建模式。首先分析Kinect获取的RGB数据，进行误匹配数据的删除，降低系统匹配算法的迭代次数，利用Kinect深度数据得到对应特征点具有的位置与姿态；
Point cloud来源： Docs version 0.15.1Point cloud — Open3D 0.15.1 documentation点云的基础使用教程Visualize point cloud 点云可视化读取点云文件并可视化：import open3d as o3d
import numpy as np
#读取点云文件(.ply、.pcd、.xzy等格式)
pcd = o3d
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2024-02-27 14:51:25
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# 使用Python将点云图转换为3D数据
## 引言
点云图是由三维空间中的一组点所组成的集合，广泛应用于计算机视觉、机器人技术和地理信息系统等领域。点云数据可以通过激光扫描仪、深度摄像头等设备生成。在本文中，我们将介绍如何使用Python将点云图转换为可视化的3D数据，帮助你更好地理解点云数据的应用。
## 什么是点云数据？
点云数据是由三维空间中的一系列点（即坐标点）组成的集合，每个
