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李萨如曲线 有没有对示波器上变化曲线产生过兴趣,它叫做李萨如曲线: 数学上,利萨茹(Lissajous)曲线(又称利萨茹图形.李萨如图形或鲍迪奇(Bowditch)曲线)是两个沿着互相垂直方向的正弦振动的合成的轨迹 (参见http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%88%A9%E8%90%A8%E8%8C%B9%E6%9B%B2%E7%BA%BF) 代码 1: //int n=4; 2: int p=17; 3: int q=15; 4: 5: int a = displa…
在“JavaScript图形实例:阿基米德螺线”和“JavaScript图形实例:曲线方程”中,我们学习了利用曲线的方程绘制曲线的方法.如果想看看曲线是怎样绘制出来的,怎么办呢?编写简单的动画,就可以展示指定曲线的绘制过程. 1.李萨如曲线 设定李萨如曲线的坐标方程为: X=SIN(2θ) Y=SIN(3θ)     (0≤θ≤2π) 将0~2π区间等分512段,取θ的初始值π/256,按曲线方程求得坐标值(x,y),并在当前坐标处通过绘制一个实心圆的方式描点.之后每隔0.02秒,将θ的初始值加…
简单而粗暴的方法画任意阶数Bezier曲线 虽然说是任意阶数,但是嘞,算法原理是可以到任意阶数,计算机大概到100多阶就会溢出了 Bezier曲线介绍] [本文代码] 背景 在windows的OpenGL环境中,使用鼠标在屏幕上选点,并以点为基础画出Bezier曲线 初始化 鼠标操作 3阶以内Bezier曲线 n阶Bezier曲线 初始化 创建窗口,初始化大小.显示模式.添加显示和鼠标等回调函数,设置背景颜色等. 完成之后,定义两个全局的int类型的vector 用于存储鼠标在窗口中选择的点.同…
Technorati 标记: matlab,plot 相信大部分用过matlab的人都画过sin曲线,直接plot就可以了,不过呢,plot出来的曲线自然不那么好看,本着绳命在于折腾的原则,小弟学习了下sin曲线的高级画法,mark一下,还是先上图看看是如何华丽丽的完整转变的吧. 实现代码如下: x = -pi:0.1:pi;y = sin(x); axescenter fid1 = plot(x,y); ) ,-,],'LineWidth',0.1) xlabel('-\pi \leq \Th…
Linux下操作 1. 将loss值存储到lossInf.txt中 fName1='loss.txt' cat loss.log | grep "solver.cpp:218] Iteration" | awk '{print $9}' > $fName1 2. Python画出loss曲线 fName2=./loss.txt python show_loss_curve.py $fName2 || exit 1…
参考博客: http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/53541573 进入tools/extra/文件夹中,修改plot_training_log.py文件...等等,我按照作者说的,试着修改了一通,然后失败了.还好该博客的作者把修改的文件上传在csdn上,直接下载便可以用. 下载该文件, 我把下载的extra文件夹解压到了log文件夹里面,首先要把生成的log日志后缀改为.log形式. 命令格式: python plot_tr…
1.阿基米德螺线 阿基米德螺线亦称“等速螺线”.当一点P沿动射线OP以等速率运动的同时,该射线又以等角速度绕点O旋转,点P的轨迹称为“阿基米德螺线”. 阿基米德螺线的笛卡尔坐标方程式为: r=10*(1+t) x=r*cos(t * 360) y=r*sin(t *360) 编写如下的HTML代码. <!DOCTYPE html> <head> <title>阿基米德螺线</title> <script type="text/javascri…
在前面的章节数学图形(1.13) 利萨茹曲线中,写的是二维的利萨茹曲线,这一节,将其变为3D图形. #http://www.mathcurve.com/courbes3d/lissajous3d/lissajous3d.shtml vertices = a = rand2(, ) b = rand2(, ) c = rand2(, ) k = rand2() n = rand2() m = rand2() t = to (*PI) x = a*sin(k*t) y = b*sin(n*t) z…
在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,…
代码 % -- function koch(Ax, Ay, Bx, By) % 控制递归深度 Deepth = ; % 控制图画大小 Size = ; + (By-Ay)^) < Deepth plot([Ax, Bx], [Ay, By], '-r') hold on axis([ Size Size]); else Cx = Ax + (Bx-Ax)/; Cy = Ay + (By-Ay)/; Dx = Bx - (Bx-Ax)/; Dy = By - (By-Ay)/; koch(Ax,…