今天我们来用C语言画一只小猪佩奇---社会.社会....在画小猪佩奇之前,我们先使用带符号的距离长 (signed distance field,SDF) 来画一个圆形. 使用这个方法表示形状,但是这次我们使用 ASCⅡ 字符 \/=\ 画出形状的外框,并填充内部,类似这样:   ===== //.....\\ ||.....|| \\....//       ===== SDF 的梯度(gradient)代表 SDF 变化最大的方向,可用这个方向去决定用哪一个字符. 我们通过差分求 SDF 的…

准备 第一步就是安装R语言环境以及RStudio 图绘制准备 首先安装库文件,敲入指令,回车 install.packages('corrplot') 然后安装excel导入的插件,点击右上角import Dataset,选中From excel即可. 这些操作都很简单~~ 数据预处理 然后到了数据输入了,这么多数据,我们总不能一行输入吧?那得有多蠢 于是我们利用上了数据导入功能,当当当~~ 然而理想很丰满,现实却很蛋疼,导入的excel数据格式不是我们希望的矩阵格式ORZ! 哎,休息下喝杯茶,…

一幅图解决R语言绘制图例的各种问题 用R语言画图的小伙伴们有木有这样的感受,"命令写的很完整,运行没有报错,可图例藏哪去了?""图画的很美,怎么总是图例不协调?""啊~~啊,抓狂,图例盖住关键的点了.""怎么才能让图例指哪站哪?" "图例太长怎么办"-- 吐槽吐到累,不如多掌握几个图例(Legend)的软肋,更好地利用R语言绘图. legend(x, y = NULL, legend, fill = NUL…

实例说明:…

用python绘制小猪佩奇 1.打开idle 2.点击File-New Files 3.输入以下代码 1. from turtle import * 2. 3. def nose(x,y):#鼻子 4. penup()#提起笔 5. goto(x,y)#定位 6. pendown()#落笔,开始画 7. setheading(-30)#将乌龟的方向设置为to_angle/为数字(0-东.90-北.180-西.270-南) 8. begin_fill()#准备开始填充图形 9. a=0.4 10.…

一.理论基础 FastDFS比较适合以中小文件为载体的在线服务,比如跟NGINX(APACHE)配合搭建图片服务器. 分布式文件系统FastDFS FastDFS是纯C语言实现,只支持Linux.FreeBSD等UNIX系统. FastDFS的两个核心概念分别是:Tracker(跟踪器).Storage(存储节点) 跟踪器Tracker主要做调度工作,相当于mvc中的controller的角色,在访问上起负载均衡的作用.跟踪器和存储节点都可以由一台或多台服务器构成,跟踪器和存储节点中的服务器均可…

先上图 R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能,里面内置了国内外诸多城市坐标数据,使用起来方便快捷. 开始 首先安装相关包 install_packages("devtools") install_packages("REmap") library(devtools) library(REmap) 我们来试试其强大的城市坐标获取功能 city<- c("beijing","上海") get_geo…

R语言中有很多现成的R包,可以绘制venn图,但是最多支持5组,当组别数大于5时,venn图即使能够画出来,看上去也非常复杂,不够直观: 在实际的数据分析中,组别大于5的情况还是经常遇到的,这是就可以考虑用花瓣图来进行数据的可视化 比如下面这个例子: 来源于该链接  https://www.researchgate.net/figure/235681265_fig3_The-pan-genome-of-Sinorhizobium-The-flower-plots-and-Venn-diagram…

##使用leaflet绘制地铁线路图,要求 ##(1)图中绘制地铁线路 library(dplyr) library(leaflet) library(data.table) stations<-read.csv("C:\\Users\\BIGDATA\\Desktop\\文件\\BigData\\R语言\\相关作业文档\\3\\第五次实训课数据\\systation.csv"); stations <- arrange(stations,line,line_id) lin…

直方图: 核密度函数: 练习题目1: 绘制出15位同学体重的直方图和核密度估计图,并与正态分布的概率密度函数作对比 代码如下: > w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5,+ 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)> hist(w, freq = FALSE)> lines(density(w), col = "blue")> x <- 4…

无论是直方图还是经验分布图,要从比较上鉴别样本是否处近似于某种类型的分布是困难的 QQ图可以帮我们鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布 R语言,代码如下: > qqnorm(w);qqline(w)> w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5,+ 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)> qqnorm(w);qqline(w)…

① 减少缩写 命名缩写只用于通用专业术语,如URL,不可自创命名缩写,如Ctr.Msg.命名宁可长一些,也不要难于理解. ② 过程化 动作发生之前用Will,发生之后用Did,询问是否发生用Should. 每个处理都是有一定过程的,这个处理往往会产生一些通知和回调,好的命名必须要明确当前过程中的步骤.命名这些通知和回调时最好提供发生前后两个版本,如果发生前要回调确认,请用Should命名该回调,并返回一个BOOL值. ③ 名字空间 各种全局作用范围的函数,常量,类,枚举,结构等命名必须加命名前缀…

我的新书<基于股票大数据分析的Python入门实战>于近日上架,在这篇博文向大家介绍我的新书:<基于股票大数据分析的Python入门实战>里,介绍了这本书的内容.这里将摘录出部分内容,用以推广本书,请大家多多支持. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html.在这篇博文里,将摘录部分内容. 1  OBV指标的原理以及算法 形象地讲,OBV指标是将成交量与股价的关系数字化,并…

好久没发点新的作品了.......也许...... Que sera, seraWhatever will be, will be…

#include"stdio.h" #include"math.h" void main() { double y; int x,m; for(y=1;y>=-1;y-=0.1) { m=acos(y)*10; for(x=1;x<m;x++) printf(" "); printf("*"); for(;x<62-m;x++) printf(" "); printf("*&qu…

#include<stdio.h> #include<math.h> int main() { double y; int x,m; for(y=1;y>=-1;y-=0.1) { m=acos(y)*10; for(x=1;x<m;x++) printf(" "); printf("*"); for(;x<62-m;x++) printf(" "); printf("*\n"); }…

与直方图相比,茎叶图更能细致的看出数据分布情况! 代码: > x<-c(25, 45, 50, 54, 55, 61, 64, 68, 72, 75, 75,+ 78, 79, 81, 83, 84, 84, 84, 85, 86, 86, 86,+ 87, 89, 89, 89, 90, 91, 91, 92, 100)> stem(x) The decimal point is 1 digit(s) to the right of the | 2 | 5 3 | 4 | 5 5 |…

正态分布 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验.   方法一概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度,R代码如下: #画样本概率密度图s-rnorm(100)#产生样本d-density(s)plot(d,col=green,ylim=c(0,0.5))#添加正太分布概率密度图s2-seq(from=-4,to=4,length.out=100)lines(s2,norm_expression(s2),col=red) 画图结果如下:   方法二 正太…

#========================================================#wolf moose graph version 20170616.R###Data are from Messier,F.1994.Ungulate popuparion models#with predation:a case study with the North American moose.###=====================================…

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 将代码封装在函数PlotKS_N里,Pred_Var是预测结果,可以是评分或概率形式:labels_Var是好坏标签,取值为1或0,1代表坏客户,0代表好客户:descending用于控制数据按违约概率降序排列,如果Pred_Var是评分,则descending=0,如果Pred_Var是概率形式,则descending=1:N表示在将数据按风险降序排列后,等分N份后计算KS值. PlotKS_N函数返回的结果为一列表,…

// ASCII Peppa Pig by Milo Yip #include <math.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define T double T c(T x,T y,T r){return sqrt(x*x+y*y)-r;} T u(T x,T y,T t){return x*cos(t)+y*sin(t);} T v(T x,T y,T t){return y*cos(t)-x*sin(t);} T…

晚上闲着无事,深入学习这个turtle用法,就做了小猪佩奇图 附上代码: # coding: utf-8 #功能:绘画小猪佩奇 import turtle as t t.screensize(400, 300) t.pensize(4) # 设置画笔的大小 t.colormode(255) # 设置GBK颜色范围为0-255 t.color((255,155,192),"pink") # 设置画笔颜色和填充颜色(pink) t.setup(840,500) # 设置主窗口的大小为840…

20192113 2020-2021-2 <Python程序设计>实验一报告 课程:<Python程序设计> 班级: 1921 姓名: 衣丽莎 学号:20192113 实验教师:王志强 实验日期:2021年4月15日 必修/选修: 公选课 1.实验内容 熟悉Pycharm等开发环境: 掌握基本的Python运行和调试技能: 掌握基本的Python编程技能. 程序代码托管到码云 2. 实验过程及结果 2.1熟悉Python开发环境 熟悉cmd.IDLE.Pycharm等开发环境 (1…

每天一个CSS-社会人 实现效果 想法 之前看到一篇博客,使用python绘制出了小猪佩奇,所以自己想试一试,采用纯html + CSS绘制出低配版的小猪佩奇. 实现思路 使用上一篇,圆与边框实现.最后是一个组合图形,初学者都可以完成,可尝试. 缺点 1.低配版的小猪太圆润,后面会对整体图形进行修改.2.在布局上,没有坚持div嵌套,导致缩放时位置错位,如果想实行缩放一致,可采用小猪的头部嵌套布局实现.3.途中可看到小猪没有穿鞋子. 后面的想法 1.给小猪穿上鞋子.2.加上小猪行走动画.3.加上…

1. 2. 3.了解turtle库 Turtle,也叫海龟渲染器,使用Turtle库画图也叫海龟作图.Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库.海龟渲染器,和各种三维软件都有着良好的结合.功能强大,使用方便.该渲染器的特色在于其渲染速度可以优海龟渲染器, 和各种三维软件都有着良好的结合.功能强大,使用方便.化得非常快,相比起mental ray来说,这是他的一大优点.尤其是在全局光与final gather联用的时候效果更是明显.海龟渲染器在渲染大场景时非常有效,其对于光线…

Python简介 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年. Python是纯粹的自由软件,源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议. Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进. Python具有丰富和强大的库.它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松…

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形…

大概一年前这时候,接触C语言一个月,那时候知之甚少,对面向对象只觉”可远观而不可亵玩“,而且会看到很多言论说C语言就是面向过程的语言,C++就是面向对象的语言.不过,不记得什么时候在网上看到过一篇博文,大概是说如何优雅的写C语言.其中颇有印象的就是通过结构的函数指针模拟C++中的类. 今天粗略尝试了一下,写的是之前写过的贪吃蛇.的确,用面向对象的思维写让我的思维变的更加清晰,因为这个游戏(以及大多数显示事物)的天然属性就是对象. 此外,这次从最关键最核心的写起,如此写起来真是越写越轻松.因为如果…

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表…

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图…