求助!!用matlab画两个曲面的图 这是我写的程序,但是运行不出来,麻烦帮我修改一下,谢谢!!clearallcloseall[x,y]=meshgrid(0:.1:60);z1=(25*y-25*sqrt(26^2-x^2)+8.5)/(sqrt(26^2-x^2)-7.25);z2=sqrt(3600-120*s...   ============================ clear all close all [x1,y1,z1]=meshgrid(-26:1:26,-100:5

ggplot2在一幅图上画两条曲线 print(data)后的结果是 C BROWN.P MI.P 0 0.9216 0.9282 30 0.9240 0.9282 100 0.9255 0.9282 现想要在一张图中画两条曲线.横轴为C,纵轴分别为BROWN.P和MI.P,如何做? 其实很简单 p1<-ggplot(brown.results, aes(x=C)) + geom_point(aes(y=BROWN.P), ) + geom_line(aes(y=BROWN.P, , color

Python matplotlib模块,是扩展的MATLAB的一个绘图工具库,它可以绘制各种图形 建议安装 Anaconda后使用 ,集成了很多第三库,基本满足大家的需求,下载地址,对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了: https://www.continuum.io/downloads#windows 脚本默认执行方式:              1.获取当前文件夹下的1.log文件              2.将数据格式化为矩阵              3.以矩阵的列

由于直方图受组距(bin size)影响很大,设置不同的组距可能会产生完全不同的可视化结果.因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征.具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499. 还是用我们自己创建的一组符合正态分布的数据来画图. 准备工作:先导入matplotlib,seaborn和numpy,然后创建一个图像和一个坐标轴 import numpy as np from matplotlib im

两种Ps切图方法 一．      基础操作: a)    Ctrl++ 放大图片,ctrl - -缩小图片 b)    按住空格键space+,点击鼠标左键,拖动图片. c)    修改单位,点击编辑->首选项-> 单位与标尺,将厘米修改为像素px. d)    点击视图,选择标尺(ctrl+R),清除默认参考线(ctrl+;),清除切片(ctrl+,). e)    点击编辑->设置快捷键,将常用操作设置为我们熟悉的键. f)     移动(V),选区(M),切片(C),将v图层转换成

Python的可视化包 – Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型地2D图表和一些基本的3D图表.Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发,因为在函数的设计上参考了MATLAB,所以叫做Matplotlib. 1. 2D图表Matplotlib中最基础的模块是pyplot.先从最简单的点图和线图开始,比如我们有一组数据,还有一个拟合模型,通过下面的代码图来可视化. a.点图和线图 x=[0,1,

python中绘制2D曲线图需要使用到Matplotlib,Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形,通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等. 1. 绘制折线图 plt.plot() 可以用于绘制折线图.只传入一维的散点(n个)p1时,横坐标对应散点的次序,从0到n-1,纵坐标对应散点的值.示例: # -*- coding: utf-8 -*-

1. 问题描述 软件过程中,设计阶段有几个常用的工具:Rational Rose.Visio.Pownerdesigner,一般用Rose用例图/类图/时序图,Visio画流程图,Pownerdesigner只做数据库设计,到新公司后因为网络及权限问题,Rose用不了,在网上看Pownerdesigner也可以画时序.类图等,就试了试,也还行,简单介绍下怎么用Pownerdesigner画用例图.类图.时序图,项目中根据实际情况再一边画一边学习吧. 2 .问题解决 使用的Pownerdesign

MATLAB® 提供了各种可用来绘制数据图的函数.下表对常见的图形函数进行了分类和说明. 线图 数据分布图 离散数据图 极坐标图 等高线图 向量场 plot area stairs polarplot contour quiver plot3 pie stem polarhistogram contourf quiver3 stackedplot pie3 stem3 polarscatter contour3 feather semilogx bar  scatter compass cont

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a319f5ff0101q6s8.html 找了好久,终于自己研究出来,如何使用tecplot绘制曲面图了 第一步:数据的整理 如图: 把散点绘成曲面图[转载]"> 第一行是X坐标,第一列是Y,中间的数据时与XY对应的Z值,数据一定是这样的,要不就不能用tecplot完成曲面图的绘制. 第二部:导入tecplot Load Data files->excel Loader->一直下一步就可以,有的地方自己可以

三维数据曲面图 season绘图 panda绘图 待办 enter description here 转化成网格坐标 season可以让绘图更美观 panda绘图可以直接根据panda数据绘制图直接plot就行,简单,直接在方法plot后边加上要调整的参数就行了

摘自:https://segmentfault.com/q/1010000002760775

在工作中遇到要在ps中画如图两个同心圆,并且进行6等分.查找资料加自己摸索,可以通过以下方式实现: 1.新建一画布.并用通过标尺画出两条水平和垂直参考线,选择椭圆工具,并在选项设置中选择圆和从中心两个选项,如下图 2.这样就画出了两个同心圆,并描边即可 3.选择测量工具,拉出从原点拉出一根线,可以看出上面有个角度选项.等60度的时候停下,用直线工具拉出一直线,慢慢调整跟测量工具的线重合,即为60度,同样,你可以拉出任意角度的直线将圆进行划分. 4.通过以上即可对圆进行了任意角度的划分.

---恢复内容开始--- 写这篇博文也是因为做图表展示时被在同一网页上展示两个饼图难住,关键点在于views,py文件里面的render()函数,对于这个函数有三个参数: request----默认参数: template_name----网页模板文件路径: context-----要传入文件中用于渲染呈现的数据, 默认是字典格式: 关键就在于context参数,这个参数是字典格式,所以本来就可以传入多组待渲染数据,结果我一直只传一组数据,用了两个render()函数向画出两张饼图(显然不可能)

Mac如何使用StartUml (同样适用于windows) 左侧边栏的英文含义及其用法 关联(Association) [关联关系]:是一种拥有的关系,它使一个类知道另一个类的属性和方法:如:老师与学生,丈夫与妻子关联可以是双向的,也可以是单向的.双向的关联可以有两个箭头或者没有箭头,单向的关联有一个箭头. [代码体现]:成员变量 [箭头及指向]:单向关联为带普通箭头的实心线,箭头指向被拥有者, 关联关系中默认的是双向关联,directed Association是单向关联 只有一个箭头.As

背景 当下的软件开发人员,不可避免的需要输出一些软件设计文档,作为一个软件工程专业毕业的工程师,最常用的设计工具就是UML,使用UML工具绘制一些软件相关的图,是必备技能,也是输出的技术文档中的重要组成部分.不关注逆向工程,这里只关注快速的绘制对应的图,plantuml是一款比较不错的工具.本节先初步熟悉用例图和时序图. plantuml介绍 官网主页 功能介绍: 支持快速绘制 时序图 用例图 活动图 类图 组件图 状态图 对象图 部署图 定时图 还支持非UML图: 架构图 甘特图 思维导图 E

一.画二维图 1.原始数据(x,y) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据 X = np.array(list(i for i in range(6))) Y = np.array([10,30,20,50,100,120]) 2.先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace #插值 from scipy.interpolate import spline X_new = np.linspace(X.min(),X.ma

前言 本文灵感来源于Mike Bostock 的一个 demo 页面 原 demo 基于 D3.js v3 开发, 笔者将其使用 D3.js v5 进行重写, 并改为使用 ES6 语法. 源码: github 在线演示 : demo 效果 可以看到, 上图左上角为图例, 中间为各个手机公司之间的专利关系图. 图例中有三种线段: 红色实线: 正在进行专利诉讼 (箭头指向方为被诉讼方) 蓝色虚线: 诉讼已经结束 绿色实线: 专利已经授权 实现 下面让我们看看如何一步步实现上图的效果. 分析数据 [

相关概念: 1.x向量和y向量 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([[0,1,2,3], [0,0,0,0], [0,0,0,0], [0,0,0,0]]) y = np.array([[0,0,0,0], [1,0,0,0], [2,0,0,0], [3,0,0,0]]) plt.plot(x,y, color = 'red', ##全部点设置红色 marker='o', ##形状:实心圆圈 line

1. 起因 之前的代码(单细胞分析实录(17): 非负矩阵分解(NMF)代码演示)没有涉及到python语法,只有4个python命令行,就跟Linux下面的ls grep一样的.然鹅,有几个小伙伴不会命令行,所以我决定再改写一下,把命令行都放到R下面运行. 2. 尝试 2.1 一开始,我的想法是教大家在R里面调用python,需要提前下载好anaconda和一些python包 然而想了想在Windows上安装python包可能对大家不是很友好,有些包很难装,我之前也弄了很久.考虑到这次更新是针