在今天的课程中我将一起学习其他常见图像的绘制。本节知识点柱状图直方图散点图饼图柱状图 柱状图使用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较。例如：年销售额就是二维数据，“年份”和“销售额”就是它的两个维度，但只需要比较“销售额”这个维度。柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。绘制柱形图我们使用plt.bar()
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2024-05-17 01:43:27
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import java.util.ArrayList; public class 最长递增序列 { static int[][] rect={ {97,47,56,36}, {35,57,41,13}, {89,36,98,75}, {25,45,26,17} }; static ArrayList
原创
2021-08-07 09:51:59
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主要用到的是AI中的矩形网格工具，几分钟就可以搞定啦 写在前面：有些小伙伴在AI中找不到矩形网格工具，做个简单的演示 话不多说，开始画1.新建一...
原创
2022-03-03 10:36:36
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摘要本篇来用OpenCV实现Halcon中一个简单的网格缺陷检测实例。 Halcon中对应的例子为novelty_detection_dyn_threshold.hdev。并对二值化中的三种阈值处理进行介绍和比较：全局阈值二值化（含OTSU方法）自适应阈值二值化双阈值二值化阈值处理分析1️⃣全局阈值二值化-threshold()OpenCV的threshold函数一般是给定一个阈值，对超
场景Leaflet快速入门与加载OSM显示地图在上面加载地图显示的基础上，除了绘制基本图形还可以绘制其他图形。注：关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书、教程推送与免费下载。实现1、绘制同心圆//绘制同心圆 //设置圆心坐标 var latLng = L.latLng(36.09, 120.35); //初始半径 var r = 65;
原创
2023-03-13 10:02:50
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# Java实现：求网格内最大矩形的算法介绍
在计算机科学中，处理网格和矩阵的问题十分常见，而求取网格内的最大矩形问题则是一个经典的计算问题。本文将详细介绍此问题的背景及其Java实现，并通过示例代码和图形化表示（旅行图和甘特图）来帮助读者更加直观地理解这一算法。
## 问题背景
给定一个二维的0-1矩阵，如何寻找出只包含1的最大矩形区域的面积？这个问题可以通过多种方法来解决，其中一种高效的
canvas 绘制矩形
绘制矩形矩形是唯一一种可以直接在2D上下文中绘制的形状.与矩形有关的方法包括:fillRect()strokeRect()clearRect() 上述方法都接收四个参数:绘制矩形的 X 坐标绘制矩形的 Y 坐标矩形的宽度矩形的高度这些参数的单位都是像素 首先,fillRect() 方法在 canvas 中绘制的
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2023-06-06 12:37:07
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python 实现网格聚类算法聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法(如：kmeans)，基于层次的聚类算法(如：BIRCH)，基于密度的聚类算法(如：DBScan)，基于网格的聚类算法等等。基于划分和层次聚类方法都无法发现 非凸面形状 的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法
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2024-03-11 13:59:30
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原标题：Python版简单网格策略策略广场上的Python策略不多，这里编写了一个Python版本的网格策略。策略原理十分简单，在一个价格区间内固定价格距离产生一系列的网格节点，当行情变化时，价格到达一个网格节点价格位置，就挂一个买入订单。当这个订单成交时，即按照挂单的价格加上利润差价，挂出平仓的卖单订单。捕捉在设置的价格区间内的波动。网格策略的风险不用多说，任何网格类型的策略都是属于赌价格在某个
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2023-09-18 20:58:45
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python 可视化 plotly 画3dmesh网格图最近在工作中遇到python 打印可视化3D图。需求是根据以下CSV文件黄色高亮的三列打印3D立体网格图，尝试过用matplotlib打印出来的效果不是很好。 发现了非常强大的可视化包plotly。但是plotly没有打印出四边形网格的函数，只有三角形网格trisurf，所以四边形网格需要自己去画。 附上plotly 官方文档链接 https
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2023-06-20 21:28:26
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关于PandasPandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。Pandas数据分析包，最初由AQR Capital Managemen
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2024-06-18 19:29:49
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python 网格Most of the time, we need good accuracy in data visualization and a normal plot can be ambiguous. So, it is better to use a grid that allows us to locate the approximate value near the points
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2023-05-18 11:04:34
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draw模块提供了一些直接在表面上绘制常用图形的操作，如绘制矩形、圆形、多边形、椭圆、弧形等。11.1 绘制矩形或圆角矩形pg.draw.rect方法用于绘制矩形。绘制成功后将返回一个Rect对象表示绘制时在表面上改变的像素的矩形对象。pg.draw.rect(surface, color, rect) -> Rect
pg.draw.rect(surface, color, rect, w
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2024-08-29 23:54:12
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本文将介绍 使用 python 从点云快速创建网格的3D 表面重建过程，你可以导出、可视化并将结果集成到最喜欢的 3D 软件中，而无需任何编码经验。此外，我们还将介绍一种生成多个细节级别 (LoD) 的简单方法，如果你想创建实时应用程序（例如使用 Unity 的虚拟现实），这将非常有用。使用 Python 自动生成的几个网格。在本文结束时，你将能够从点云创建数据集3D 网格是几何数据结构，通常由一
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2023-09-29 17:47:50
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# Python网格的基础知识与示例
## 1. 什么是网格？
在编程中，尤其是数据可视化和图形界面设计中，“网格”通常指的是一个二维数据结构，可以用来组织和展示数据。Python 中有许多库可以用于绘制网格或表格，例如 Matplotlib、Pandas 和 NumPy。在这篇文章中，我们将专注于如何使用 Python 创建简单的网格状数据结构，并在此基础上进行可视化。
## 2. 使用
原创
2024-08-13 09:07:49
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说明：策略指的就是为了达到某一目的而采取的手段或者方法。为了实现软件设计咪表，对象可能会用到多种多样的算法。这些算法甚至会经常改变。如果将这些算法都硬编码到对象中，将会使得对象本身变得臃肿不堪，而且有时候支持不同的算法也是一个性能负担。策略模式很好的实现了在运行时根据需要透明的更改对象的算法和将算法与本身对象解耦，从而避免出现上述两个问题。因此策略模式可以定义为： 定义一系列算法，将每一个算法封装
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2024-08-15 11:57:19
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一篇文章告诉你网格策略从理论到实盘的所有内容名词定义什么是网格策略现货网格的基本参数等差网格以及等比网格什么是网格的价格中枢以及目标仓位无常损失的定义与业绩计算需要“市价补仓”的情况无价格中枢的网格程序实现保证金的概念维护好价格列表补单机制市价补仓机制程序源码 名词定义策略逻辑参数upperPrice 上界lowerPrice 下界currentPrice 当前价格gridStep 网格间隔gr
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2023-10-09 12:54:30
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题目描述 思路：首先考虑k与n*n的关系，考虑几种特殊情况。 1. 当k等于所有网格数时，需要把所有网格都涂成黑色，故只有一种方案； 2. 当k等于0时，表示不需要黑色格子，所以也应该是一种方案； 3. 当k小于n时，表示要求涂黑的个数，小于整行或者整列的网格数，故没有对应的方案； 接下里考虑常规情况，当k能够整除n时，说明任选x行或x列，或者x行加x列，能够得到k个黑色网格，如果不能够整除，则表
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2023-06-02 16:36:59
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网格交易法相信很多人都知道，其思路来源于信息论之父申农。上世纪40年代的某一天，申农在黑板上给大家演示了他的投资理论：1、在任意一个价位上，用50%的资金买入股票。即资金数量：股票市值=50%：50%。例如，我有10万块钱，当前股价是10元/股。我花5万块钱，买了5000股(股票市值5万元)，我还剩5万元。此时，我的资金数量：股票市值=50%：50%。2、股票价格上涨一定幅度就卖出一部分股票，保持
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2023-11-19 11:33:50
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Python类练习定义一个类class Point:'''二维坐标系中代表一个点'''passprint('打印Point：{}'.format(Point))p1 = Point()print('Point实例化为一个p1：{}'.format(p1))打印Point：Point实例化为一个p1：<__main__.point object at>我们直接打印Point结果为，即Po
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2023-10-03 16:54:36
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