python绘制地形高度图

2024-11-03

初试PyOpenGL二 (Python+OpenGL)基本地形生成与高度检测

在上文中,讲述了PyOpenGL的基本配置,以及网格,球形的生成,以及基本的漫游.现在利用上一篇的内容,来利用高程图实现一个基本的地形,并且,利用上文中的第三人称漫游,以小球为视角,来在地形上前后左右漫游,能实时检测高度.下面先看下效果图: 二张图,球分别在不同的地方,不同的显示模型,一个是全填充的,一个是线连,可以从中看到一些基本的思路.大致过程分别如下,首先拿到一张高度图,检索其中的高度对应的通道的值,然后用来改变网格的高度.这个过程只需要在初始化时生成就行了,所以我们可以简单的用CPU来完

使用python绘制根轨迹图

最近在学自动控制原理,发现根轨迹这一张全是绘图的,然而书上教的全是使用matlab进行计算机辅助绘图.但国内对于使用python进行这种绘图的资料基本没有,后来发现python-control包已经将matlab的rlocus封装进去,matlab能做的python也能做.使用python绘制根轨迹图主要使用的是python-control包下的matlab.rlocus函数,具体内容可以参考:https://python-control.readthedocs.io/en/0.8.0/gene

Python绘制语谱图+时域波形

"""Python绘制语谱图""" """Python绘制时域波形""" # 导入相应的包 import numpy, wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Prim10/' # 添加路径 filename = os

【转】使用Python matplotlib绘制股票走势图

转载出处一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

Cesium原理篇：3最长的一帧之地形(2：高度图)

这一篇,接着上一篇,内容集中在高度图方式构建地球网格的细节方面. 此时,Globe对每一个切片(GlobeSurfaceTile)创建对应的TileTerrain类,用来维护地形切片的相关逻辑:接着,在requestTileGeometry中,TileTerrain会请求对应该切片的地形数据.如果读者对这部分有疑问的话,可以阅读<Cesium原理篇:1最长的一帧之渲染调度>:最后,如果你是采用的高度图的地形服务,地形数据对应的是HeightmapTerrainDat

Directx11学习笔记【二十二】用高度图实现地形

本文由zhangbaochong原创,转载请注明出处http://www.cnblogs.com/zhangbaochong/p/5827714.html 在前面我们曾经实现过简单的地形(Directx11学习笔记[十三] 实现一个简单地形),只不过原来使用一个固定的函数获得地形高度,这样跟真实的地形差距比较大.接下来让我们学习使用高度图来进行三维地形模拟. 1.高度图高度图其实就是一组连续的数组,这个数组中的元素与地形网格中的顶点一一对应,且每一个元素都指定了地形网格的某个顶点的高度值.高度

用Python 绘制分布（折线）图

用Python 绘制分布(折线)图,使用的是 plot()函数. 一个简单的例子: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * # 支持中文 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 'mentioned0cluster', names = ['mentioned1cluster','mentioned2cluster', 'mentioned3clu

Python绘制六种可视化图表详解，三维图最炫酷！你觉得呢？

Python绘制六种可视化图表详解,三维图最炫酷!你觉得呢? 可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的.对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来. 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础. 私信回复[数据分析]可获取数据分析相关书籍 1. 折线图绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集

python数据可视化（一）——绘制随机漫步图

数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关. python有一系列的可视化和分析工具,最流行的工具之一是matplotlib,它是一个数学绘图库. 实现绘制随机漫步图利用random库来获取随机数,用matplotlib进行绘图 1.创建一个类,用于生成两个储存随机漫步经过的每个点的x,y坐标代码如下: from random import choice class RandomWalk(): def __init__(self,numpoints=5000): se

python绘制疫情图

python中进行图表绘制的库主要有两个:matplotlib 和 pyecharts, 相比较而言: matplotlib中提供了BaseMap可以用于地图的绘制,但是个人觉得其绘制的地图不太美观,而且安装相较而言有点麻烦. pyecharts是基于百度开源的js库echarts而来,其最大的特点是:安装简单.使用也简单. 所以决定使用pyecharts来绘制地图. 1.安装pyecharts 如果有anaconda环境,可用 pip install pyecharts 命令安装pyechar

使用Python的pandas模块、mplfinance模块、matplotlib模块绘制K线图

目录 pandas模块.mplfinance模块和matplotlib模块介绍 pandas模块 mplfinance模块和matplotlib模块安装mplfinance模块.pandas模块和matplotlib模块处理股票数据设置图像大小加载K线图并设置格式完整代码 pandas模块.mplfinance模块和matplotlib模块介绍 pandas模块 pandas为解决数据分析任务而创建,纳入了大量的库和一些标准的数据模型,简而言之,它提供了很多数据处理的方法,此文就是借用

Python绘制面积图

一.Python绘制面积图对应代码如下图所示 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.figure(figsize=(9,6)) X=['2021年1月','2021年2月','2021年3

Python绘制折线图

一.Python绘制折线图 1.1.Python绘制折线图对应代码如下图所示 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np from pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #plt.figure(dpi=300,figs

使用Python绘制漫步图

代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from random import choice class RandomWalk(): def __init__(self,num_points=5000): self.num_points=num_points self.x_values=[0] self.y_values=[0] def fill_walk(self): while len(self.x_values)<self.num_points: x_di

如何从零绘制k线图 -- 原生js canvas图表绘制

样式如下图源码地址: https://github.com/sutianbinde/charts 编写这个需要具备canvas基础,如果没有canvas基础可以学习我前面的cnavas基础博客. 具体步骤创建html文件,然后我们在页面中写一个用于放图表的 div 然后在js中写入数据,和绘制图表的方法 (数据是一个三维数组,每一个k点值中包含了日期还包含了一个表示开盘/收盘/最低/最高值的数组) <!DOCTYPE html> <html> <head

ROC，AUC，PR，AP介绍及python绘制

这里介绍一下如题所述的四个概念以及相应的使用python绘制曲线: 参考博客:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 一般我们在评判一个分类模型的好坏时,一般使用MAP值来衡量,MAP越接近1,模型效果越好: 更详细的可参考:http://www.cnblogs.com/pinard/p/5993450.ht

D3.js (v3)+react框架基础部分之认识选择集和如何绘制一个矢量图

首先需要下载安装d3.js : yarn add d3 然后在组建中引入 : import * as d3 from 'd3' 然后定义一个方法,在componentDidMount()这个钩子函数中调用即可. 然后如何绘制一个矢量图 : render() { return ( <div id="drawSVG" ></div> ); } 先定义一个id为drawSVG的div标签.然后写一个方法,来在这个div中绘制矢量图. oneMethod() {

python生成语谱图

语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法,但是都存在着局限性.时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解,频域特性中又没有语音信号随时间的变化关系.而语谱图综合了时域和频域的优点,明显的显示出了语音频谱随时间的变化情况.语谱图的横轴为时间,纵轴为频率,任意给定频率成分在给定时刻的强弱用颜色深浅来表示.颜色深的,频谱值大,颜色浅的,频谱值小.语谱图上不同的黑白程度形成不同的纹路,称之为声纹,不同讲话者的声纹是不一样的,可用作声纹识别. 下面是在python中绘制语谱图: # 导入相应的包

.NET手撸绘制TypeScript类图——下篇

.NET手撸绘制TypeScript类图--下篇在上篇的文章中,我们介绍了如何使用.NET解析TypeScript,这篇将介绍如何使用代码将类图渲染出来. 注:以防有人错过了,上篇链接如下:https://www.cnblogs.com/sdflysha/p/20191113-ts-uml-with-dotnet-1.html 类型定义渲染不出意外,我们继续使用FlysEngine.虽然文字排版没做过,但不试试怎么知道好不好做呢? 正常实时渲染时,画一两行文字可能很容易,但绘制大量文字时,就

Python绘制3D图形

来自:https://www.jb51.net/article/139349.htm 3D图形在数据分析.数据建模.图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何使用python进行3D图形的绘制,包括3D散点.3D表面.3D轮廓.3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制. 准备工作: python中绘制3D图形,依旧使用常用的绘图模块matplotlib,但需要安装mpl_toolkits工具包,安装方法如下:windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹

五分钟！用python绘制漂亮的系统架构图

Diagrams 是一个基于Python绘制云系统架构的模块,它能够通过非常简单的描述就能可视化架构,并支持以下6个云产品的图标: AWS.Azure.GCP.K8s.阿里云和 Oracle 云基于Diagrams提供的节点,你只需要指定一个云产品(实际上选哪个都一样,我们只需要那个产品相应的图标,你可以选一个自己觉得好看的产品),使用其内部自带的云产品的图标,就能简单绘制基于某云产品图标的架构图,比如下面的代码,绘制了一个简单的基于数据库集群的网络服务架构: 非常非常适合用来做毕业论文的架

python绘制地形高度图

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