高斯分布,也叫正态分布,是一个在数学.物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力. 若随机变量X服从一个数学期望为μ.方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2).其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的宽度.当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布. 定义 ---------以上摘自百度百科 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def

之前写过一个文章. 利用python画出SJF调度图 动态高度优先权优先调度 动态优先权调度算法,以就绪队列中各个进程的优先权作为进程调度的依据.各个进程的优先权在创建进程时所赋予,随着进程的推进或其等待时间的增加而改变.进程的优先权利用某一范围内的整数来表示.有的系统数值越小优先权越高,如Unix系统,有的系统则反之.采用该算法时,每次总是在就绪队列中选择一个优先权最高的进程进行调度,并将处理机分配给该进程.动态优先权调度算法又分为抢占式和非抢占式两种. 调度结果: img 调度数据 A 0 

在屏幕上打印类似下面的图形: 常规画正方形的算法: 这几乎是初学所有计算机语言时都会遇到的问题.算法都大致类似,就是找出打印规律然后用计算机语句表达出来.最常规的算法是:输入数字n就打印n行,首行和尾行打印n个*号,其它行中打印收尾*号,其他位置打印空格.实现如下: s=int(input("num:")) for i in range(s): #Count.Record how many times you enter. if i == 0 or i == s-1: #If i is

转化int:  

最先发布在csdn.本人原创. https://blog.csdn.net/weixin_43906799/article/details/105510046 SJF算法: 最短作业优先(SJF)调度算法将每个进程与其下次 CPU 执行的长度关联起来.实际上,短进程/作业(要求服务时间最短)在实际情况中占有很大比例,为了使得它们优先执行,追求最少的平均等待时间时间.平均周转时间.平均带权周转时间.短作业优先可能导致长作业一直得不到处理) 总体构想 用python绘图这个想法产生于写调度图作业那段

程序员表达爱的方式真是多种多样.比如,用python来画一个心型,献给梦中的情人,代码如下: from turtle import * pensize(1) pencolor('red') fillcolor('pink') speed(5) up() goto(-30, 100) down() begin_fill() left(90) circle(120,180) circle(360,70) left(38) circle(360,70) circle(120,180) end_fill

以下内容是学习笔记,若有侵权,立即删除! import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np if __name__ == '__main__': #获得浮点类型numpy数组 x = np.arange(0.05,3,0.05) #获得函数结果 y1 = [math.log(a,1.5) for a in x] #画图 plt.plot(x, y1, linewidth=2, color='#007500', label

之前看到过很多头条,说哪国某人坚持了多少年自学使用excel画画,效果十分惊艳.对于他们的耐心我十分敬佩. 但是作为一个程序员,自然也得挑战一下自己. 这种需求,我们十分钟就可以完成! 基本思路   实现这个需求的基本思路是读取这张图片每一个像素的色彩值,然后给excel里的每一个单元格填充上颜色.所以主要用到的是PIL.openpyxl这两个库. PIL使用   PIL是Python里面做图像处理的时候十分常用的一个库,功能也是十分的强大,这里只需要用到PIL里一小部分的功能. from PI

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:谦睿科技 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun Python Python的设计哲学是“优雅.明确.简单”.它的语言方式与自然语言很接近 ,具有很好的可阅读性,当然理解起来也就不是晦涩难懂,更容易让人亲近. Python语言(Python原意是一种“大蟒蛇”) Python在最新的编程语言排名中第

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None)  找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点 参数说明:gray表示输入图片, kp表示关键点,img表示输出的图片 4.kp, dst = sift.compute

整体代码比较冗长,但是很好读.写的方法全是按照BUG分类去写的.所以写死了,凑合看吧,画出饼图,树状图和生成对应的数据excel,希望大家举一反三能帮助自己分析BUG #__author__ = 'xu.duan' # -*- coding: utf-8 -*- import cairo import pycha.pie import pycha.bar import pycha.scatter import pycha.stackedbar import pycha.line import t

第三篇来了-今天去参加了 Unite 2018 Berlin,感觉就是....非常困...回来以后稍微睡了下清醒了觉得是时候认真学习下了,不过讲的很多东西都是还没有发布或者只有 Preview 的版本,按照 Unity 的习惯肯定 Bug 多到令人发指,最近不太想折腾所以就先继续写文章把..按照惯例奉上『原文链接』 PART 1 概述 首先大概介绍一下什么是『Catlike教程』,大家自行访问一下就会发现是这位『大神』写的一个 Unity 系列教程,里面由浅至深的以一个个有趣的小课题来引导大家学

『Catlike系列教程』第二篇来了~今天周六,早上(上午11点)醒来去超市买了一周的零食回来以后就玩了一整天游戏非常有负罪感.现在晚上九点天还亮着感觉像下午7点左右的样子好像还不是很晚...所以就写一点东西吧.这一篇是「Building a Graph」挑战一下试试吧. PART 1 概述 那么大概文章看下来我们预计要做以下事情. 使用一定数量的小方块表达函数图像 做一个 Shader 给图像上色使其更好看 给图像传入时间参数使其动起来 PART 2 画函数图像 首先我们确认一下要支持的功能细

python运用turtle 画出汉诺塔搬运过程 1.打开 IDLE 点击File-New File 新建立一个py文件 2.向py文件中输入如下代码 import turtle class Stack: #面向对象,定义一个类 def __init__(self): self.items = [] def isEmpty(self): return len(self.items) == 0 def push(self, item): self.items.append(item) def po

通过plt.subplot能够在一张图中画出多个子图 #coding: utf-8 #!/usr/bin/env python """ Draw a graph with matplotlib. You must have matplotlib for this to work. """ __author__ = """Aric Hagberg (hagberg@lanl.gov)"""

根据函数画出函数的轨迹 import matht = np.linspace(0, math.pi, 1000)x = np.sin(t)y = np.cos(t) + np.power(x, 2.0/5)plt.plot(x, y, color='red', linewidth=1, label='h')plt.plot(-x, y, color='red', linewidth=1, label='-h')plt.xlabel('t')plt.ylabel('h')plt.ylim(-2,

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 我被狗咬了 在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段.但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库. 这个库是使用js写的前端,所以画出来的图非常的漂亮,不像matplotlylib画出来的那么生硬.plotly提供了Python的支持库,使用pip直接安装就可以: pip install plot

利用Graphics类画任意显式函数图像,只需修改代码中的F()函数即可,另外调整timesx和timesy参数来分方向放大或缩小图像.需要重定义坐标系. package test; import javax.swing.*; import java.awt.Graphics; public class DrawFunction extends JFrame { static double timesx = 10, timesy = 10; double F(double x) { return

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>函数图像绘制工具</title> <script type="text/javascript" src="js/funcImg.js"></script> <style> #div-img { /* 此决定画布的宽高 */

代码如下: import turtle # 设置画笔和背景颜色 turtle.color('yellow') turtle.bgcolor('red') # 通过偏移量和尺寸大小画星星 def drawFillStarByOffsetAndSize(offsetX, offsetY, size): # 移动画笔 def move(x, y): turtle.up() turtle.goto(x, y) turtle.down() # 通过尺寸画星星 def drawStar(starSize):