1.python代码: 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 4 #f=open('point cloud.txt','r') 5 f=open('11D-zhongxin1-1_RawXYZ_ds_part2.xyz','r') 6 point=f.read() 7 f.close() 8 l1=point.replace('\n',','

python运用turtle 画出汉诺塔搬运过程 1.打开 IDLE 点击File-New File 新建立一个py文件 2.向py文件中输入如下代码 import turtle class Stack: #面向对象,定义一个类 def __init__(self): self.items = [] def isEmpty(self): return len(self.items) == 0 def push(self, item): self.items.append(item) def po

整体代码比较冗长,但是很好读.写的方法全是按照BUG分类去写的.所以写死了,凑合看吧,画出饼图,树状图和生成对应的数据excel,希望大家举一反三能帮助自己分析BUG #__author__ = 'xu.duan' # -*- coding: utf-8 -*- import cairo import pycha.pie import pycha.bar import pycha.scatter import pycha.stackedbar import pycha.line import t

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 我被狗咬了 在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段.但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库. 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬.plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plot

Turtle库手册可以查询查询 python图形绘制库turtle中文开发文档及示例大全,手册中现有示例,不需要自己动手就可以查看演示. 使用Turtle画树,看了一下网上的代码,基本上核心的方法是使用递归:其次通过递归传参更笔的粗细从而改变绘制时的线段,更改树的躯干大小,在遍历到最后一个节点时,更改笔的颜色及粗细,绘制出树尖的花瓣或绿叶. 本篇博文使用的是网上的代码修改而成的,基本上写来写出简单编写也是使用递归,我也就拿过来用了.本来想顺便把环境也绘制一遍,但是明天上班了,今天还有别的事,就只

/** *@author blovedr * 功能: java绘图原理------在窗口界面(或面板上)画出一张或多张图片问题解决方法 * 日期: 2018年4月28日     16:20 * 注释: 学习java的点点记录, 欢迎各位大神批评指导与交流. */ package com.test1; import javax.swing.*; import java.awt.*; public class Demo_1 extends JFrame{ MyPanel mp = null;  //

之前写过一个文章. 利用python画出SJF调度图 动态高度优先权优先调度 动态优先权调度算法,以就绪队列中各个进程的优先权作为进程调度的依据.各个进程的优先权在创建进程时所赋予,随着进程的推进或其等待时间的增加而改变.进程的优先权利用某一范围内的整数来表示.有的系统数值越小优先权越高,如Unix系统,有的系统则反之.采用该算法时,每次总是在就绪队列中选择一个优先权最高的进程进行调度,并将处理机分配给该进程.动态优先权调度算法又分为抢占式和非抢占式两种. 调度结果: img 调度数据 A 0 

关键步骤: 1.首先通过读取.txt文本数据并进行一系列字符串处理,提取显示所需要的相关数据矩阵 2.然后利用python的matplotlib库来进行动态三维显示 备注:matplotlib在显示2d数据可视化方面有着绝对的优势,但是在三维点云显示方面则存在很多问题,首先一个就是显示几千几万点以上甚至更多三维点的时候,电脑CPU明显跟不上,计算机显示明显变得卡顿,所以当需要显示更多的点的时候,建议使用python的另一个利用GPU渲染的库vispy,本人亲测,普通i5,GTX750台式机显示个

通过plt.subplot能够在一张图中画出多个子图 #coding: utf-8 #!/usr/bin/env python """ Draw a graph with matplotlib. You must have matplotlib for this to work. """ __author__ = """Aric Hagberg (hagberg@lanl.gov)"""

[摘要] 用Python调用华为云API接口实现发短信,当然能给调用发短信接口前提条件是通过企业实名认证,而且有一个通过审核的短信签名,话不多说,showcode #!/usr/bin/python3 ''' 功 能:对华为云常用API接口进行封装 版权信息: 华为技术有限公司,版权所有(C) 2018-2019 作 者:qshujun 修改记录:2018/02/28 v1.0 ''' import os import time import json from HttpRequest impo

目录 python调用腾讯云短信接口 账号注册 python中封装腾讯云短信接口 python调用腾讯云短信接口 账号注册 去腾讯云官网注册一个腾讯云账号,通过实名认证 然后开通短信服务,创建短信应用,然后申请签名和模板 python中封装腾讯云短信接口 安装依赖 pip install qcloudsms_py 架构 tx_msg |-- __init__.py |-- settings.py # 配置 |-- sms.py # 实现发送短信接口 settings.py # 短信应用 SDK

识别验证码一直是本人想要做的事情,一直在接触按键精灵,了解到有一个虹鱼图灵识别插件专门做验证码和图像识别,原理就是图片处理和制作字库识别,制作字库我一直觉得很麻烦,工程量太大.不管怎样,它能用能达到我的目的,并且比机器学习,opencv是要简单点,那我就讲讲这个虹鱼图灵识别插件. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领

在屏幕上打印类似下面的图形: 常规画正方形的算法: 这几乎是初学所有计算机语言时都会遇到的问题.算法都大致类似,就是找出打印规律然后用计算机语句表达出来.最常规的算法是:输入数字n就打印n行,首行和尾行打印n个*号,其它行中打印收尾*号,其他位置打印空格.实现如下: s=int(input("num:")) for i in range(s): #Count.Record how many times you enter. if i == 0 or i == s-1: #If i is

代码如下: import turtle # 设置画笔和背景颜色 turtle.color('yellow') turtle.bgcolor('red') # 通过偏移量和尺寸大小画星星 def drawFillStarByOffsetAndSize(offsetX, offsetY, size): # 移动画笔 def move(x, y): turtle.up() turtle.goto(x, y) turtle.down() # 通过尺寸画星星 def drawStar(starSize):

# -*- coding: utf-8 -*- from pandas import read_csv import numpy as np from sklearn.datasets.base import Bunch import pickle # 导入cPickle包并且取一个别名pickle #持久化类 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import jieba import operator # 排序

分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样.比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”.然后把能上油管的居民坐标连成一条线,自然就区分开了两个地区.也就是说,除了之前提到的基于采样一致的分割方式以外,应该还存在基于邻近搜索的分割方式.通过对比某点和其最近一点的某些特征,来实现点云的分割.图像所能提供的分割信息仅是灰度或RGB向量,而三维点云却能够提供更多的信息.故点云在分割上的优势是图像所无法比拟的(重要的事情要说三遍

点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现.不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现,最优分割到底鹿死谁手还不好说.暂且不论他开挂的图像处理算法,先安心做一个PCL吹~ 点云分割的目的提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的.而在现实点云数据中,往往对场景中的物体有一定先验知识.比如:桌面墙面多半是大平面,桌上的罐子应该是圆柱体,长方体

点云由庞大的数据集组成,这些数据集通过距离.颜色.法线等附加信息来描述空间三维点.此外,点云能以非常高的速率被创建出来,因此需要占用相当大的存储资源,一旦点云需要存储或者通过速率受限制的通信信道进行传输,提供针对这种数据的压缩方法就变得十分有用.PCL库提供了点云压缩功能,它允许编码压缩所有类型的点云,包括“无序”点云,它具有无参考点和变化的点尺寸.分辨率.分布密度和点顺序等结构特征.而且,底层的octree数据结构允许从几个输入源高效地合并点云数据. 图1 点云压缩示意图 下面,我们解释单个点

1.航空测量与点云的形态学 航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段.生成地形三维形貌一直是地球学,测量学的研究重点.但对于城市,森林,等独特地形来说,航空测量会受到影响.因为土地表面的树,地面上的房子都认为的改变了地貌,可以认为是地貌上的噪声点.设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量的影响显得非常重要.这种工作可以认为是一种特殊的点云分割,一般情况下点云分割的目标是去除地面,而这种方法需要在不使用地面平整假设的前提下获得地面. 形态学是图像处理中非常重要的概念,对二值图像而言,可由简单的膨

从PCL 1.0开始,PCL(三维点云处理库Point Cloud Library)提供了一个通用采集接口,这样可以方便地连接到不同的设备及其驱动.文件格式和其他数据源.PCL集成的第一个数据获取驱动是OpenNI Grabber,它使得从OpenNI兼容的设备请求数据流变得十分通用和简单. 目前PCL最新的1.8.0版本需要自行编译,而官网上的PCL 1.6.0 All-in-one Installer只支持OpenNI 1.由于我使用的奥比中光3D摄像头只支持OpenNI 2,因此必须使用P

plot accuracy + loss 详情可见:http://www.2cto.com/kf/201612/575739.html 1. caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线: 之前已经编译了matcaffe 和 pycaffe,caffe中其实已经自带了这样的小工具.caffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/t