我们在fluent当中后处理的时候,可以通过fluent本身得到某些物理量的最大值和最小值,但是我们却无法确定这些最大值和最小值的具体位置.其实我们可以将求解数据导出以后,借助python求得最大值和最小值对应的具体坐标点. 编写如下的脚本 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #读取导出的ASCII文件 data=pd.read_csv(

python提取计算结果的最大最小值及其坐标 我们在fluent当中后处理的时候,可以通过fluent本身得到某些物理量的最大值和最小值,但是我们却无法确定这些最大值和最小值的具体位置.其实我们可以将求解数据导出以后,借助python求得最大值和最小值对应的具体坐标点. 我们编写如下的脚本 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #读取导出的

***如果只想了解图片相似度识别,直接看第一步即可 ***如果想了解appium根据图片识别点击坐标,需要看第一.二.三步   背景|在做UI测试时,发现iOS自定义的UI控件,appium识别不到.所以考虑通过识别图片找坐标,进而通过点击坐标解决问题   依赖python包|opencv.numpy.aircv     第一步:查找图片在原始图片上的坐标点 import aircv as ac def matchImg(imgsrc,imgobj,confidencevalue=0.5):#i

转:https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/50805520 https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82778409 https://blog.csdn.net/Amrser/article/details/77595603?locationNum=3&fps=1 Xgeo = GT(0) + Xpixel*GT(1) + Yline*GT(2) Ygeo = GT(3)

 基本画图操作: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2*x+1 y2 = x**2#x的平方 plt.figure() plt.plot(x,y1) #画线 plt.scatter(x,y2) #画点 plt.figure(num=333,figsize=(8,5))#图333 plt.plot(x,y2) plt.show()    设置图例: import matp

读文件 打开文件(文件需要存在) #打开文件 f = open("data.txt","r") #设置文件对象 print(f)#文件句柄 f.close() #关闭文件 #为了方便,避免忘记close掉这个文件对象,可以用下面这种方式替代 with open('data.txt',"r") as f: #设置文件对象 str = f.read() #可以是随便对文件的操作 完全读取文件 #完全读取文件 f = open("data.t

import mathimport randomdef rad(dg):    return (dg * math.pi / 180)def deg(rd):    return (rd * 180 / math.pi)def normalizeLongitude(lon):    n = math.pi    if (lon > n):        lon = lon - 2 * n    elif (lon < -n):        lon = lon + 2 * n    retur

import arcpy # A list of coordinate pairs # pointList = [[1,2],[3,5],[7,3]] # Create an empty Point object # point = arcpy.Point() # A list to hold the PointGeometry objects # pointGeometryList = [] # For each coordinate pair, populate the Point obje

四.SVM支持向量机 1.代价函数 在逻辑回归中,我们的代价为: 其中: 如图所示,如果y=1,cost代价函数如图所示 我们想让,即z>>0,这样的话cost代价函数才会趋于最小(这正是我们想要的),所以用图中红色的函数代替逻辑回归中的cost 当y=0时同样用代替 最终得到的代价函数为: 最后我们想要. 之前我们逻辑回归中的代价函数为: 可以认为这里的,只是表达形式问题,这里C的值越大,SVM的决策边界的margin也越大,下面会说明. 2.Large Margin 如下图所示,SVM分类

一直以来都是在看别人写的内容,学习前辈们的经验,总感觉自己好像没有什么值得拿出来分享和交流的知识,最近在准备换工作(python后端开发),坐标上海,2019年3月,半个月面了6家(感觉效率是真不高...)每次都有记录(luying)拿出来让小伙伴们一起看看,可以一起回答下,毕竟我也是菜鸟(本科土木工程,两年工作经验,所以面试官可能问的问题也是对应的这样一个水平的吧,大神们勿喷哟),有些在网上搜了也没找到适合的答案,有些是已经找到答案了的,然后明天再整理和更新一下答案吧,话不多说,上题: 1>*

Given an integer array, sort it in ascending order. Use selection sort, bubble sort, insertion sort or any O(n2) algorithm.   Example Given [3, 2, 1, 4, 5], return [1, 2, 3, 4, 5]. 这道题让我们实现最基本的几个O(n2)的排序算法,选择排序,冒泡排序和插入排序,都是最基本的排序算法.我们一个一个来看,首先来看冒泡排序,

alloyTouch这个库其实可以做很多事的, 比较抽象, 需要我们用户好好的思考作者提供的实例属性和一些回调方法(touchStart, change, touchMove, pressMove, tap, touchEnd, touchCancel, reboundEnd, animationEnd, correctionEnd). 哇, 提供了这么多回调啊, 因为我也刚玩,用到的不多. change回调很常用(比如上拉,下拉刷新要用到),配合touchStart, animationEnd

import matplotlib.pyplot as mp 1. 基本的绘图 mp.plot(水平坐标, 垂直坐标, linestyle=线型, linewidth=线宽, color=颜色, ...) 2. 设置坐标范围 mp.xlim(水平坐标最小值, 水平坐标最大值) mp.ylim(垂直坐标最小值, 垂直坐标最大值) 3. 设置坐标刻度 mp.xticks(位置序列[, 标签序列]) mp.yticks(位置序列[, 标签序列]) 4. 设置坐标轴 坐标轴名:left/right/bo

中文检测的数据集,目前最火的应该是清华的CTW,https://ctwdataset.github.io/ 但是它的数据集只存储在微云和google driver,微云空间受限不能完全保存,所以下载的时候很蛋疼.我这边就挑了一个相对较小的数据集--MSRA TD5000,这个数据集支持中英文的倾斜文本检测. 详情参考MSRA的官方地址:http://www.iapr-tc11.org/mediawiki/index.php/MSRA_Text_Detection_500_Database_(MS

//求出4×4矩阵中最大和最小元素值及其所在行下标和列下标,求出两条主对角线元素之和 #include <stdio.h> int main() { int sum=0; int max,min; int max1,max2;//记录最大值的坐标 int min1,min2;//记录最小值的坐标 int i,j; int a[4][4]; //为数组赋值 for(i=0;i<4;i++) { for(j=0;j<4;j++) { scanf("%d",&

fusioncharts:(此控件需flash支持) 介绍:http://baike.baidu.com/link?url=SOheR7sQlb93S5TqYmeI7FhtJ0V9ABNwH6OsAaNu05JFWCHGTwsfejSw8S6rFUCK57Y2YunL2CbzpVZZTSLhFK 使用该插件需要首先做的两件事 1 先把swf导入项目中 2 先把fusioncharts.js导入项目中并引入页面中 fusioncharts获取数据有两种方法,一是通过jesson,另一个是通过XML

选择类排序包括: (1)  简单选择排序 (2)树形选择排序 (3)堆排序 简单选择排序: [算法思想]:在第 i 趟简单选择排序中,从第 i 个记录开始,通过 n - i 次关键字比较,从 n - i + 1 个记录中选出关键字最小的记录,并和第 i 个记录进行交换 时间复杂度:O(n^2) //此函数中a[0]不用,即对 a[1] ~ a[length-1] 排序: //如果对a[0]~a[length-1]排序,将 for 循环中的 i = 1 改为 i = 0 即可,注意输出 void

今日题目: 数组中的逆序对 两个链表的第一个公共节点 数字在排序数组中出现的次数 二叉搜索树的第k大节点 字符流中第一个不重复的字符 1. 数组中的逆序对 题目描述: 在数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对.输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P. 思路:这道题运用归并排序的思想来求解,归并排序是面试中经常问到的知识点,得经常翻出来熟悉熟悉. 代码如下: public class Solution { int cnt; public int Inve

题意 在平面直角坐标系上,你有一只doge在原点处.doge被绳子拴住了,绳子不会打结,没有弹性(但很柔软),并且长度为L.平面上有一些目标,因此你的doge会按照顺序去捡起它们,但是doge只能走直线.此外平面上还有一些障碍,视为一些点,狗在绕圈时可能会把绳子缠在上面.问L的最小值. 坐标均为整数,所有数的绝对值都不超过1000.物品和障碍物数量和不超过100. “缠绕”: . 注意,虽然画的物品和障碍物是一个圈,但实际上可看做一个点. 思考 一些性质: 1.乱套模板是不可做的. 2.答案为d

愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章,因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得,两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗,我也是只喜欢写代码,让那些字母组成美妙的歌曲,然后自我沉浸在其中自得其乐.而今天,在清明之际,在踏青时节,我还是忍不住停下来歇歇脚,稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配. 模板匹配,这是一个几十年来一直为业界所重点研究和处理的算法,存在于各种不同的机器视觉库中,如果哪一个没有提供这个功能,那么他将无法获取大家的认可,也就失去了