稀疏矩阵的定义: 具有少量非零项的矩阵(在矩阵中,若数值0的元素数目远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时,)则称该矩阵为稀疏矩阵:相反,为稠密矩阵.非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度. 稀疏矩阵的两个动机:稀疏矩阵通常具有很大的维度,有时甚大到整个矩阵(零元素)与可用内存不想适应:另一个动机是避免零矩阵元素的运算具有更好的性能. 稀疏矩阵的格式 存储矩阵的一般方法是采用二维数组,其优点是可以随机地访问每一个元素,因而能够容易实现矩阵的各种运算.对于稀疏矩阵,采用二维数

什么是稀疏矩阵 简单的说,如果一个矩阵中大部分元素为0,就被称为稀疏矩阵. 对于稀疏矩阵而言,实际存储的数据项很少.如果在计算机中采用传统的二维数组(Python中用二维列表)来存储稀疏矩阵,就会浪费大量的内存空间来存储0.比如一个10000 X 10000的稀疏矩阵,只有一个元素非0,若采用传统的存储技术,将浪费太多的内存来存储无意义的0. 稀疏矩阵的存储 对于稀疏矩阵,我们只需要记住矩阵中非0元素的位置和值.以及系数矩阵的大小(行数和列数)这些有用信息即可.也就是说,我们可以用一个包含3列的

背景: osg是一款开源的三维引擎,在过去多年的发展中积累了大量的用户,该引擎基于场景树的管理,使用方法简单.但是对长期使用python作为开发工具的朋友来说, 有一定门槛. 下面的小程序,演示了如何使用python进行osg程序的开发.  代码基于OSG3.4 和  python3.6.  OSG程序用vs2015编译.https://github.com/enigma19971/pyosg from pyosg import * v= osgViewer.Viewer() root = os

#声明三维数组 num=[[[,,],[,,],[,,]], \ [[,,],[,,],[,,]]] value=num[][][]#设置main为num数组的第一个元素 ): ): ): if(value>=num[i][j][k]): value=num[i][j][k] #利用三重循环找出最小值 print("最小值= %d" %value) 输出 最小值=

绘制3D柱状图,其数据格式为,二维数组或三维数组. from numpy import * file=open('C:\\Users\\jyjh\\Desktop\\count.txt','r') arr=[] for i in file.readlines(): temp=[] for j in i.strip().split('\t'): temp.append(float(j)) arr.append(temp) import random import numpy as np impor

def createScene(): geode = osg.Geode() pointsGeom = osg.Geometry() vertices = osg.Vec3Array() vertices.push_back((-1.02168, -2.15188e-09, 0.885735)) vertices.push_back((-0.976368, -2.15188e-09, 0.832179)) vertices.push_back((-0.873376, 9.18133e-09, 0

上一篇文章展示了如何简单创建一个osg python 程序, 本篇展示了了一些基础数据结构的使用: from pyosg import * vec = osg.Vec3Array() #push back tuple vec.push_back((1.0,2.0,3.0)) #push back list vec.push_back([4.0,5.0,6.0]) import numpy as np #push back numpy array vec.push_back([4.0,5.0,6.

#三维点插值#在三维空间中,利用实际点的值推算出网格点的值import numpy as np point_grid =np.array([[0.0,0.0,0.0],[0.4,0.4,0.4],[0.8,0.8,0.8],[1.0,1.0,1.0]])#网格点坐标 def func(x, y, z): return x*(1-x)*np.cos(4*np.pi*x) * (np.sin(4*np.pi*y**2)**2)*z points = np.random.rand(10, 3)#实际点

1.创建三维坐标轴对象Axes3D 创建Axes3D主要有两种方式,一种是利用关键字projection='3d'来实现,另一种是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现,目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D #figure:新的画布 fig=plt.figure() #axes:坐标轴 ax1=plt.axes(projection='3d') #ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')#画子图 plt.show()

import threading, time import numpy as np res = [] class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,i,j,m1,m2): threading.Thread.__init__(self) self.x, self.y = i,j self.m1, self.m2 = m1, m2 def run(self): global res, lock if lock.acquire(): m1 =

中国MOOC<Pyhton计算计算三维可视化>总结 课程url:here ,教师:黄天宇,嵩天 下文的图片和问题,答案都是从eclipse和上完课后总结的,转载请声明. Python数据三维可视化 1.       Introduction 1.1.      可视化计算工具 · TVTK  科学计算三维可视化基础 Mayavi                三维网格面绘制,三维标量场和矢量场绘制 TraitsUI               交互式三维可视化 SciPy           

python三维图像输出的代码如下所示:#画3D函数图像输出from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib import cmimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport mpl_toolkits.mplot3dfigure=plt.figure()#ax = Axes3D(figure)ax=figure.gca(projection="3d")x1=np.

技术背景 三维可视化是一项在工业领域中非常重要的技术,而Python中最热门的可视化工具matplotlib和plotly,更加倾向于在数据领域的可视化,用于展现数据的结果.类似的还有百度的pyechart也相对美观,但是这些毕竟都是在数据层面的可视化,对于工业领域,比如一个地形,一个三维的期间等等,用这些工具来做可视化效果非常的不佳,因此我找到了pyvista这个工具,简单摸索了一下给大家做个引荐. 安装pyvista 因为pyvista及其依赖都是一些python库,这就使得我们可以用pip

OPenCV /*=========================================================================*/ // 图像和大型阵列类型 /*=========================================================================*/ cv::Mat class:N维密集阵列 该cv::Mat class 可用于任何数组尺寸数量.数据存储在数组中,可以被认为是 "光栅扫描顺序&qu

在研究SLAM时常常需要对其输出的位姿进行复现以检测算法效果,在ubuntu系统中使用Python可以很好的完成相关的工作. 一. Ubuntu下Python的使用 在Ubuntu下使用Python有两种方法,一种是直接在控制台中运行Python文件,一种是下载IDE编辑并运行Python文件. 在控制台中使用Python方法如下: 首先确认有Python文件(filename.py),然后打开控制台进入文件当前目录,并输入以下内容就可以运行了. python file_name.py 虽然控制

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

在对数据进行可视化的过程中,可能经常需要对数据进行三维绘图,在python中进行三维绘图其实是比较简单的,下面我们将给出一个二元高斯分布的三维图像案例,并且给出相关函数的参数. 通常,我们绘制三维图像经常需要如下步骤: 1.生成二维的网格坐标数据,我们可以使用np.meshgrid(x, y)函数进行二维网格坐标的生成,该函数通过传入的参数生成两个坐标的网格数据,并且返回的数据具有如下的格式: import numpy as np t = np.linspace(1, 5, 5) x, y =

首先请大家读一下面这篇文章了解什么是Gdal http://blog.csdn.net/grllery/article/details/77822595 剩下的我要公布绘制富士山的代码了,虽然基本copy虾神的路子,我加入一些注释方便理解 # -*- coding: utf-8 -*-from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib import cbookfrom matplotlib import cmfrom matplotlib

作者:桂. 时间:2017-04-27  23:24:55 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html 本文仅仅梳理最基本的绘图方法. 一.初始化 假设已经安装了matplotlib工具包. 利用matplotlib.figure.Figure创建一个图框: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure()

                                      稀疏矩阵相乘-Python版 Given two sparse matrices A and B, return the result of AB. You may assume that A's column number is equal to B's row number. Example: A = [ [ 1, 0, 0], [-1, 0, 3] ] B = [ [ 7, 0, 0 ], [ 0, 0, 0 ],