核心代码def windowCenter(self,width,height):
screenwidth = self.window.winfo_screenwidth()
screenheight = self.window.winfo_screenheight()
size = "%dx%d+%d+%d"%(width,height,screenwidth/2-widt
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2023-05-30 14:29:10
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# 项目方案：使用Python绘制振动信号的FFT频谱图
## 一、项目背景
在工程及科学领域，信号处理是重要的一部分，而快速傅里叶变换（FFT）作为一种常用的频域分析工具，在振动信号的分析中占有重要位置。通过FFT，可以将时域信号转换为频域信息，分析其频谱特性，进而获取振动的频率成分、能量分布等重要信息。
### 引用形式的描述信息
> 本文主要使用Python语言实现振动信号的FFT频谱
# Android 不规则图形绘制指南
在 Android 开发中，我们经常需要绘制各种形状的图形，尤其是不规则图形。这可能是为了创建一个独特的用户界面，或者是为了实现某种功能的效果。本文将介绍如何在 Android 中绘制不规则图形，并提供相应的代码示例。
## 1. 理解 Canvas 和 Paint
在 Android 中，绘图的主要工具是 `Canvas` 和 `Paint`。`Ca
原创
2024-09-10 06:35:36
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OX00 前言逻辑回归在金融领域，以其出色的可解释性应用最广泛。Kaggle竞赛的统计中，LR算法以63.5%的出产率，荣获各领域中“出场率最高的算法”这一殊荣。除此之外，逻辑回归（LR）建模过程还体现了数据建模中很重要的思想：对问题划分层次，并利用非线性变换和线性模型的组合，将未知的复杂问题分解为已知的简单问题；从数学推导、理解难度上看，LR也比较容易，没有svm那么繁杂。#划重点
# Python根据数据坐标画出定位图形
## 引言
在开发过程中，我们经常需要根据数据坐标来画出定位图形。这样的需求在地理信息系统、数据可视化以及游戏开发等领域中非常常见。本文将教你如何使用Python来实现这个功能。
## 整体流程
为了更好地理解整个实现过程，我们可以用一个表格来展示该流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1 | 导入必要的库 |
|
原创
2023-10-17 07:12:43
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# 项目方案：字符输入与图形绘制
## 项目背景
在现代编程教育中，Python以其简单易学的特性成为了众多初学者的首选语言。我们计划开发一个小型项目，使用户能够通过输入字符，自动生成并绘制相应的图形。这不仅为初学者提供了一个有趣的练习，同时也能够加深他们对图形化编程的理解。
## 项目目标
1. 允许用户通过输入字符（如“A”, “B”, “C”）来选择不同的图形。
2. 使用Pytho
width = len(img1[0])
height = len(img1)
t.setup(width=width / 2 + 100, height=height + 100)
t.pu()
t.goto(-width / 4 + 10, height / 2 - 10)
t.pd()
t.tracer(2000)
for k1, i in enumerate(img1):
先上代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fs=10
ts=1/fs
t=np.arange(-5,5,ts)#生成时间序列，采样间隔0.1s
k=np.arange(t.size)#DFT的自变量
N=t.size#DFT的点数量
x=np.zeros_like(t)#生成一个与t相同结构，内容为0的np.arr
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2023-08-18 16:08:51
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一：FFT变换fft变换其实就是快速离散傅里叶变换，傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算
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2023-08-20 23:29:45
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图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下：在python中，numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数，函数是fft2，输入一张灰度图，输出经过二维离散傅立叶变换后的结果，但是具体实现并不是直接用上述公式，而是用快速傅立叶变换。结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视
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2023-07-17 21:17:17
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CAD绘制图形非常之多，那么大家知道cad怎么画不规则曲线吗?下面是学习啦小编整理的cad画不规则曲线的方法，希望能给大家解答。cad画不规则曲线的方法1.单击AutoCAD2013工具栏“绘图”按钮;从弹出的菜单中选择“样条曲线控制点”;或执行命令：SPLINE2.AutoCAD2013命令提示：指定第一个点(指定样条曲线的第一个点)3.输入下一个点(指定AutoCAD2013样条曲线控制点，用
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2023-07-02 21:54:19
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1、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程： （1）将原信号进行FFT; （2）将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率； （3）进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1 生成数据：#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600Hz，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400Hz（即一秒内有1400个采样点）
x=np.linsp
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2023-06-16 10:05:30
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高逼格的日志666！Python 仅用3行代码就输出花式字符串-2.jpg (18.5 KB, 下载次数: 0)2021-1-30 16:52 上传相信Java程序员看到上面的图，一定不会陌生。没错，springboot的启动日志。不知道其他人怎么想，我第一次看到这个启动日志的时候，就觉得好炫酷。然而，大家在日常的Python开发中，日志打印的却枯燥无比。今天就来教大家打印出让同事羡慕，却让领导崩
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2023-10-26 17:30:03
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可以自己写成循环生成图片后使用ffmpeg批量合成视频制作过场文字动画，这个是为了制作HDR视频过场所以生成16bit图片，根据自己需求更改。 字体下载随便百度都有的下载。import Image
import cv2
import numpy as np
def makeimg(mark, outPath, sizex=3840, sizey=2160): #制作带文字图片， mark为添加的
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2023-06-20 22:45:29
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在开始我们今天的正题之前，有一个基础的知识先补充一下，即matplotblo所有的画图函数接受的数据类型是numpy.array，所以在画图之前最好将数据类型转化成numpy.array，否则可能会有意外的错误。例如， 将pandas.DataFrame在转化成np.arraya = pandas.DataFrame(np.random.rand(4,5), columns = list('abc
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2024-09-02 08:20:17
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数据可视化Matplotlib 一 绘制柱状图、绘制折线图初始Matplotlib通过figure()函数创建画布通过subplot() 函数创建单个子图添加各类标签绘制常见图表绘制柱状图颜色、线型、标记的设置 （折线图） 初始Matplotlib使用Matplotlib绘制简单图形 （折线图、柱形图、条形图、饼图等等）通过figure()函数创建画布import numpy as np
imp
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2023-07-11 15:35:57
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JavaSE部分之菱形绘制算法分析与实现
在JavaSE的算法练习中，绘制菱形是一个比较常见的案例。菱形效果如下图所示：我们在解决算法问题时，通常情况下，先不要急于马上编码，而是要先观察，找出解决问题的关键所在。在上图中，我们可以看到，菱形的行数与列数均可沿水平或垂直中轴线予以对折，故菱形的行数与列数均应为奇数；菱形左上角的空格数量，从顶部至水平中轴线，
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2023-06-05 21:06:27
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# 项目方案：在Python画出的图形上面添加文字
## 1. 项目背景
在数据可视化中，将文字添加到图形上面是一项常见的需求。例如，在绘制折线图时，我们可能希望在图形上方添加标题或者在数据点旁边添加标签。本项目旨在提供一种简单的方法，通过使用Python编程语言，在画出的图形上添加文字。
## 2. 实现方案
为了实现在Python画出的图形上面添加文字，我们可以利用matplotlib
原创
2023-08-10 18:16:06
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刚刚开始使用numpy软件包并以简单的任务启动它来计算输入信号的FFT.这是代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Some constants
L = 128
p = 2
X = 20
x = np.arange(-X/2,X/2,X/L)
fft_x = np.linspace(0,128,128, True)
fwhl =
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2023-08-04 17:26:37
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对于通信和信号领域的同学来说，傅里叶变换、信号采样定理一定不陌生。本文主要对傅里叶变换中涉及的时频关系对应进行说明，并仿真了FFT。主要分为三个部分：1.时域信号仿真由于计算机只能计算离散的数值，所以即使我们在仿真时域信号的时候，也是离散时域下的信号。可以理解为对时域采样过后的信号。采样频率为fs,采样间隔即时域间隔即时域分辨率为dt=1/fs。故t不是连续的，它是有最小间隔的，是dt。产生时域t
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2024-01-16 16:54:29
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