参考官方文档: https://www.yuque.com/antv/g6/plugin.tool.grid react-ggEditor如何使用 import { Flow } from 'gg-editor'; ....  const gird = {         cell:20,         type:'line',         line:{           color:'#f7f7f7',           fill:'#f7f7f7',           strok

matlab受到控制界广泛接受的一个重要原因是因为它提供了方便的绘图 功能.本章主要介绍2维图形对象的生成函数及图形控制函数的使用方 法,还将 简单地介绍一些图形的修饰与标注函数及操作和控制MATLAB各种图形对象的 方法. 第一节 图形窗口与坐标系 一.图形窗口 1.MATLAB在图形窗口中绘制或输出图形,因此图形窗口就像一张绘图纸. 2. 在MATLAB下,每一个图形窗口有唯一的一个序号h,称为该图形窗口的 句柄.MATLAB通过管理图形窗口的句柄来管理图 形窗口; 3.当前窗口句柄可以由M

Fastreport使用经验(转) 在Delphi程序中访问报表对象 最基本的方法就是frxReport1.FindObject. 然后把返回的对象强制转换成它的类型,当然,在报表中必须真的有这么个东东.如改变一个 Tfrxmemoview的内容,可以这样写TfrxMemoView(frxReport1.FindObject('memo1')).Text:='jade'; 还可以用TfrxReportPage的FindBand方法,这个方法的参数是Band类,如报表抬头就可以直接使用这个方法,因

1.设置对数坐标 set(gca,'XScale','log','YScale','log'); 2.加网格 grid on; 3.加log对齐网格 set(gca,'XScale','log','YScale','log',... 'XMinorGrid','on','XMinorTic','on',... 'YMinorGrid','on','YMinorTic','on'); 4.坐标轴名称 xlabel('false positives per image','FontSize',14)

基本形式 >> y=[1 2 3 4 5 6]; >> plot(y) 生成的图形是以序号为横坐标.数组y的数值为纵坐标画出的折线. >> x=linspace(0,2*pi,30); % 生成一组线性等距的数值 >> y=sin(x); >> plot(x,y) 生成的图形是上30个点连成的光滑的正弦曲线. 多重线 在同一个画面上可以画许多条曲线,只需多给出几个数组,例如: >> x=0:pi/15:2*pi; >> y

MATLAB有非常强的图形功能,能够方便地实现数据的视觉化.强大的计算功能与图形功能相结合为MATLAB在科学技术和教学方面的应用提供了更加广阔的天地.以下着重介绍二维图形的画法,对三维图形仅仅作简单叙述. 5.1 二维图形的绘制 5.1.1 基本形式 二维图形的绘制是MATLAB语言图形处理的基础,MATLAB最经常使用的画二维图形的命令是plot,看两个简单的样例: >> y=[0 0.58 0.70 0.95 0.83 0.25]; >> plot(y) 生成的图形见图5-1

源地址:http://blog.csdn.net/ccxcau/article/details/7362764 MATLAB受到控制界广泛接受的一个重要原因是因为它提供了方便的绘图功能.本章主要介绍2维图形对象的生成函数及图形控制函数的使用方法,还将简单地介绍一 些图形的修饰与标注函数及操作和控制MATLAB各种图形对象的方法. 第一节 图形窗口与坐标系 一.图形窗口 1.MATLAB在图形窗口中绘制或输出图形,因此图形窗口就像一张绘图纸. 2.在MATLAB下,每一个图形窗口有唯一的一个序号h

一.Matplotlib基础知识 1.1Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label表示特定坐标轴的值 绘图区域(坐标系) axes实际绘图的区域 坐标系标题 title实际绘图的区域 轴标签 xlabel ylabel实际绘图的区域 1.2 导包 import numpy as np import pandas as pd import matpl

clc; %清屏 clear; %清除变量 close all; %关闭 syms x; %定义变量,多个变量间用空格分离 f(x) = x^3; %原函数 res = diff(f(x),x,1); %函数的导数 pretty(res); %按照书面格式进行展示 ezplot(f(x)); %绘制原函数曲线 hold on; ezplot(res); %绘制导数的曲线 grid on;%加网格 legend('y=x^3','y=3*x^2');%加图例 title('函数求导数'); %{

clc; %清屏 clear; %清除变量 close all; %关闭 doc %查看文档 meshgrid%采样mesh %网格曲面surf %光滑曲面plot %ezplotdiff figure 画图hold on;%继续画titlegrid on;%加网格

Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归.虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散型上.它常用于二分类问题,在多分类问题的推广叫softmax. 本文首先阐述Logistic回归的定义,然后介绍一些最优化算法,其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法,这些最优化算法将用于分类器的训

所谓覆铜,就是将PCB上闲置的空间作为基准面,然后用固体铜填充,这些铜区又称为灌铜.敷铜的意义在于,减小地线阻抗,提高抗干扰能力:降低压降,提高电源效率:还有,与地线相连,减小环路面积.如果PCB的地较多,有SGND.AGND.GND,等等,就要根据PCB板面位置的不同,分别以最主要的“地”作为基准参考来独立覆铜,数字地和模拟地分开来敷铜自不多言.同时在覆铜之前,首先加粗相应的电源连线:5.0V.3.3V等等.这样一来,就形成了多个不同形状的多变形结构.     覆铜需要处理好几个问题:一是不同

一.Matplotlib基础知识 1.1Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label表示特定坐标轴的值 绘图区域(坐标系) axes实际绘图的区域 坐标系标题 title实际绘图的区域 轴标签 xlabel ylabel实际绘图的区域 1.2 导包 import numpy as np import pandas as pd import matpl

第2讲 在Mathematica中作图    一个较强的符号计算系统均有很好的绘图功能,Mathematica也不例外,Mathematica 拥有非常强大的绘图功能.并且提供了一大批基本数学函数的图形,利用这些提供的函数,用户可以方便地组合成所需要的.复杂的函数图形,所有这些都使得 Mathematica系统在处理和解决数学问题和一般的计算问题中表现得非常突出. 2.1 基本图形与图形处理的原理     首先画出一个周期正弦函数sin(x)的图象: In[1]:=Plot[Sin[x], {x

MSCN系数是无参考的空间域图像质量评估算法BRISQUE(No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain)中提出的,MSCN系数具有由于失真的存在而改变的特征统计特性,并且量化这些变化将使得可以预测影响图像的失真类型以及其感知质量.这篇论文的大致原理是从图像中提取MSCN系数,然后将MSCN系数拟合成非对称性广义高斯分布,提取拟合的高斯分布的特征,输入到支持向量机SVM中做回归,最终得到图像质量的评分. 这篇论文提供了源代

MATLAB之折线图.柱状图.饼图以及常用绘图技巧 一.折线图 参考代码: %图1:各模式直接成本预测 %table0-table1为1*9的数组,记录关键数据 table0 = data_modol0(:,9)'; %现状模式 table1 = data_modol1(:,9)'; %模式一 table2 = data_modol2(:,9)'; %模式二 table3 = data_modol3(:,9)'; %模式三 x=2017:2030; plot(x,table0,'k-o','li

AI学习笔记   第一个黑箭头是用于挑选物体和移 动物体.在绘图是选中一个物体,就可以将它自由的移动.和其他的绘图软件相同当你选 中物体的时候物体周围就会出现八个方形的控制点,你可以通过这些控制点对物体进行变形.   而第二个白箭头是用于挑选和移动节点,这和CorelDRAW等绘图软件中的节点工具类 似,可以移动节点和对节点的两个控制点进行控制,从而达到控制线段形状的目的.   仔细察第二个箭头我们会发现在它的有下角有一个向右的小箭头,按住这个按键几秒钟就会 弹出一个隐藏的工具——组选工具 ,它

  Matplotlib概述 In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #pyplot是matplotlib的画图的接口   %matplotlib inline 魔法指令,作用:省略之后的plt.show()的步骤 In [3]: %matplotlib inline   1.基本画图 In [6]: plt.plot([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25])#折线图,取值范围会自动设置 plt.xlabe

前言 看过我以往文章的小伙伴可能会发现,我的大部分文章都有很多配图.我的文章风格是图文相结合,更便于大家理解. 最近有很多小伙伴发私信问我:文章中的图是用什么工具画的.他们觉得我画的图风格挺小清新的,能够让人眼前一亮. 先上几张图让大家看看效果: 说实话,问我的人太多了,我真的没法一个个回复.同时问我的人多,也恰恰说明了这个工具的优秀. 今天特地写一篇介绍画图工具的文章,给有需要的朋友一个参考. 1. 用什么画的图? 对于画流程图的工具,之前大家用得比较多的可能是:visio和process o

1.二维曲线(1)plot函数①plot函数的基本用法:plot(x,y),其中x和y分别用于存储x坐标和y坐标数据. >>x=[1,2,3]; >>y=[4,5,6]; >>plot(x,y)②最简单的plot函数调用格式:plot(x)当plot函数的参数x是复数向量时,则分别以该向量元素实部和虚部为横.纵坐标绘制出一条曲线. >>x=[1,2,3]; >>y=[4,5,6]; >>cx=x+y*i; >>plot(c

在上一篇 加载模块深度解析(一)中,我们重点讨论了纹理资源的加载性能.这次,我们再来为你揭开其他主流资源的加载效率. 这是侑虎科技第53篇原创文章,欢迎转发分享,未经作者授权请勿转载.同时如果您有任何独到的见解或者发现也欢迎联系我们,一起探讨.(QQ群465082844) 资源加载性能测试代码 与上篇所提出的测试代码一样,我们对于其他资源的加载性能分析同样使用该测试代码.我们将每种资源均制作成一定大小的AssetBundle文件,并逐一通过以下代码在不同设备上进行加载,以期得到不同硬件设备上的资