以下代码的含义：angles = np.degrees(np.arctan2(vectors[:,1], vectors[:,0]))

时间: 2024-05-23 20:15:34 浏览: 162
ZIP

欧拉公式求圆周率的matlab代码-versor:MikeBostock的versor.js的家

这段代码的含义是将给定向量的角度转换为以度数表示的角度，并存储在 angles 变量中。具体来说，np.arctan2(vectors[:,1], vectors[:,0]) 计算每个向量相对于 x 轴正半轴的夹角（弧度），然后使用 np.degrees 函数将其转换为以度数表示的角度。最终，这些角度将存储在 angles 数组中。
阅读全文

相关推荐

zip

synchrophasor:IEEE C37.118.1-2011中同步相量参考算法的MATLAB实现

分别针对阶段1、2或3。 请注意，您不能早于Fs/f样本（在当前代码中，此值为80）并且晚于Fs - (Fs/f)来计算相量。 原因是在计算过程中，需要当前位置i之前一个周期和之后一个周期的样本值。 正序列的相量可以通过...
zip

angles.xls_angles.xls_AOA_AOA定位算法_室内定位_

在这个项目中，我们关注的是一个名为"angles.xls"的Excel文件，它可能包含了与AoA定位算法相关的数据记录。 AoA定位的基本原理是利用多天线接收系统接收到的无线电信号，测量信号到达不同接收天线的角度差异。这些...

labels=np.array(exercise2.满意度) datalenth=5 df1=np.array(exercise2.东部) df2=np.array(exercise2.中部) df3=np.array(exercise2.西部) angles=np.linspace(0,2*np.pi,datalenth,endpoint=False) df1=np.concatenate((df1,[df1[0]])) df2=np.concatenate((df2,[df2[0]])) df3=np.concatenate((df3,[df3[0]]))

这是一段 Python 代码，用于绘制雷达图。其中，labels 是一个包含标签的数组，datalenth 是数据的长度，df1、df2、df3 分别是三个地区的数据。通过 np.linspace 函数生成角度数组，然后将每个地区的数据首尾相连，...

def data(self): str = self.lineEdit.text() catchplayer.insert(catchplayer.getData(catchplayer.Json(url))) file1 = pd.read_csv('data.csv', index_col='球员') a = file1.loc[str] label = a.array( [ '出场时间', '三分命中率', '罚球命中率', '篮板', '助攻', '抢断', '盖帽', '失误', '犯规', '得分']) label2=np.array([a[0],a[1],a[2],a[3],a[4],a[5],a[6],a[7],a[8],a[9]]) angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, 6, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) data_radar = a.concatenate((label2, [label2[0]])) angles = np.array(angles) data_radar = np.array(data_radar) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.polar(angles, data_radar, 'bo-', linewidth=1) plt.thetagrids(angles * 180 / np.pi, label) plt.fill(angles, data_radar, facecolor='magenta', alpha=0.25) plt.title(str + '近几场数据场均数据') plt.show()中的代码存在哪些错误

label2 = np.array([a[0], a[1], a[2], a[3], a[4], a[5], a[6], a[7], a[8], a[9]]) angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, 6, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) data_radar = np...

将以下代码改为C++代码： import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

angles[i] = get_angles(v[0], v[1], v[2]); } // Solve equation: x(theta, phi) = sum(a^m_l * Y^m_l(theta, phi)), and get coefficients a^m_l // Get x, y, z for each (theta, phi) std::vector<double>...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from math import pi from sklearn.cluster import KMeans k = 5 #数据个数 plot_data = kmodel.cluster_centers_ color = ['b', 'g', 'r', 'c', 'y'] #指定颜色 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, k, endpoint=False) plot_data = np.concatenate((plot_data, plot_data[:,[0]]), axis=1) # 闭合 features = np.concatenate((features, features[0:1])) angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(features), endpoint=False) angles = angles.astype(np.float16) fig=plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, polar=True) center_num = r.values feature = ["入会时间", "飞行次数", "平均每公里票价", "总里程", "时间间隔差值", "平均折扣率"] N =len(feature) for i, v in enumerate(center_num): # 设置雷达图的角度，用于平分切开一个圆面 angles=np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False) # 为了使雷达图一圈封闭起来，需要下面的步骤 center = np.concatenate((v[:-1],[v[0]])) angles=np.concatenate((angles,[angles[0]])) # 绘制折线图 ax.plot(angles, center, 'o-', linewidth=2, label = "第%d簇人群,%d人"% (i+1,v[-1])) # 填充颜色 ax.fill(angles, center, alpha=0.25) # 添加每个特征的标签 # 设置雷达图的范围 ax.set_ylim(min-0.1, max+0.1) # 添加标题 plt.title('客户群特征分析图', fontsize=20) # 添加网格线 ax.grid(True) # 设置图例 plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3,1.0),ncol=1,fancybox=True,shadow=True) # 添加标题和图例 plt.title('Feature Radar Chart') plt.legend(loc='best') # 显示图形 plt.show()代码纠错

angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, N, endpoint=False) fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 遍历每个簇 for i, v in enumerate(center_num): # 设置雷达图的角度，用于...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(["进攻", "防守", "发球", "拦网", "传球","弹跳"]) dataLenth = 6 data = np.array([9.8, 9.5, 9.7, 9.5, 9.3, 9.0]) angles = np.linspace(0,2*np.pi,dataLenth,endpoint=False) #闭合 data = np.concatenate((data,[data[0]])) angles = np.concatenate((angles,[angles[0]])) labels=np.concatenate((labels,[labels[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111,polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi,labels) plt.figtext(0.52,0.95,'排球运动员-莱昂',ha='center') plt.grid(True) plt.show()要求多加入两位排球运动员的数据

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) labels = np.concatenate((labels, [labels[0]])) fig ...

#e19.1DrawRadar import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] labels = np.array(['综合', 'KDA', '发育', '推进', '生存','输出']) nAttr = 6 data = np.array([7, 5, 6, 9, 8, 7]) #数据值 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles,data,'bo-',color ='g',linewidth=2) plt.fill(angles,data,facecolor='g',alpha=0.25) plt.thetagrids(angles*180/np.pi, labels) plt.figtext(0.52, 0.95, 'DOTA能力值雷达图', ha='center') plt.grid(True) plt.show()解析

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) 计算了每个指标对应的角度，并将第一个指标与最后一个...

scene = process_scene(ns_scene, env, nusc, data_path) if scene is not None: if data_class == 'train': scene.augmented = list() angles = np.arange(0, 360, 15) for angle in angles: scene.augmented.append(augment_scene(scene, angle)) scenes.append(scene)

这段代码实现了以下功能： 1. 调用函数process_scene处理场景变量ns_scene，并使用参数env和nusc以及文件路径data_path 2. 如果处理得到的场景不为空，判断数据类别是否为'train'，如果是，调用函数...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt JieJie = ['KDA','分均经济','分均伤害','场均补刀','胜率','场均MVP'] fenshu = [6.01,335,2.46,165,0.73,0.31] angles = len(fenshu) angles = np.linspace(0,2*np.pi,dataLenght,endpoint = False) fenshu.append(fenshu[0]) angles = np.append(angles, angles[0]) plt.polar(angles,fenshu,'rv--',linewidth=1) plt.thetagrids(angles*180/np.pi,JieJie,fontproperties='SimHei) plt.fill(angles,frnshu.facecolor='red',alpha=0.4) plt.tile('JieJie春季赛六维能力雷达图') plt.show()运行以上代码

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(fenshu), endpoint=False) fenshu.append(fenshu[0]) angles = np.append(angles, angles[0]) plt.polar(angles, fenshu, 'rv--', linewidth=1) plt.thetagrids(angles*180/...

注释下列代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_radar(data): ''' the first column of the data is the cluster name; the second column is the number of each cluster; the last are those to describe the center of each cluster. ''' kinds = data.iloc[:, 0] labels = data.iloc[:, 2:].columns centers = pd.concat([data.iloc[:, 2:], data.iloc[:,2]], axis=1) centers = np.array(centers) n = len(labels) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置坐标为极坐标 # 画若干个五边形 floor = np.floor(centers.min()) # 大于最小值的最大整数 ceil = np.ceil(centers.max()) # 小于最大值的最小整数 for i in np.arange(floor, ceil + 0.5, 0.5): ax.plot(angles, [i] * (n + 1), '--', lw=0.5 , color='black') # 画不同客户群的分割线 for i in range(n): ax.plot([angles[i], angles[i]], [floor, ceil], '--', lw=0.5, color='black') # 画不同的客户群所占的大小 for i in range(len(kinds)): ax.plot(angles, centers[i], lw=2, label=kinds[i]) #ax.fill(angles, centers[i]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels) # 设置显示的角度，将弧度转换为角度 plt.legend(loc='lower right', bbox_to_anchor=(1.5, 0.0)) # 设置图例的位置，在画布外 ax.set_theta_zero_location('N') # 设置极坐标的起点（即0°）在正北方向，即相当于坐标轴逆时针旋转90° ax.spines['polar'].set_visible(False) # 不显示极坐标最外圈的圆 ax.grid(False) # 不显示默认的分割线 ax.set_yticks([]) # 不显示坐标间隔 plt.show() plot_radar(data)

这段代码是用来绘制雷达图的。首先，通过导入numpy和matplotlib.pyplot库来支持数据处理和绘图功能。然后定义了一个名为plot_radar的函数，用于绘制雷达图。 函数的输入参数data是一个包含数据的DataFrame对象，...

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False radar_labels = np.array(['用户A', '用户B', '用户C', '用户D']) nAttr = 4 # 图的边数 #建议优化这个功能 #从文件读取数据并绘图，问题点：1.文件的数据需要严格控制为4行，如果同一用户测了两次会报错 # 2.不能精确定位某一用户的数据，如果用户D先测，在图里会显示为用户A的数据 #建议：根据用户数量动态调整图的数据（有点难） or 让新的数据覆盖原有数据，如用户B测了多次，取最近一次的数据覆盖第二行（比前一个简单点） fo = open("record_num.txt", "r") data = [] for line in fo.readlines(): s = line.split() s = np.array([s[0], s[1], s[2]]) s = s.astype(np.float) data.append(s) fo.close() data_labels = ('状态', '答题速度', '答题准确率') # 属性标签 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 数据 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles, data, 'bo-', color='gray', linewidth=1, alpha=0.2) plt.plot(angles, data, 'o-', linewidth=1.5, alpha=0.2) plt.fill(angles, data, alpha=0.25) plt.thetagrids((angles * 180 / np.pi)[:-1], radar_labels) plt.figtext(0.52, 0.95, '单词测试分析图', ha='center', size=20) # 标题 legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1) plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='small') plt.grid(True) plt.savefig('holland_radar.jpg') plt.show() elif option == 0:

这段代码使用Matplotlib库绘制雷达图来展示用户的测试数据。首先，它设置了字体为SimHei以支持中文显示，并且禁用了Unicode减号显示问题。...如果option的值为0，代码将会执行其他操作（在代码片段中没有给出）。

angles = np.arctan2(bj_points[:, 1] - centroid[1], bj_points[:, 0] - centroid[0]) IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

你可以在使用 arctan2() 函数之前，打印出 bj_points 数组的维度，以确保它的维度是正确的。如果它的维度不正确，你需要检查它在之前的代码段中是如何被定义和操作的，以找到问题所在。如果你需要更多帮助，请...

帮我完善这段代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = pd.read_excel('汽车性能指标分值统计表.xlsx') data = data.set_index('性能评价指标') data = data.T data.index.name = '品牌' def plot_radar(data, feature): columns = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性', '方便性', '舒适性', '经济性', '容量性'] # 设置要展示的性能评价指标 colors = ['r', 'g', 'y'] # 设置每个品牌在图表中的图例颜色 angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(columns), endpoint=False) # 根据要显示的指标个数对圆形进行等分 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 连接刻度线数据 figure = plt.figure(figsize=(6, 6)) ax = figure.add_subplot(1, 1, 1, projection='polar') for i, c in enumerate(feature): #列举 stats = data.loc[c] #stats（统计的缩写） stats = np.concatenate((stats, [stats[0]])) ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=2, c=colors[i], label=str(c)) ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.75) ax.legend(loc=4, bbox_to_anchor=(1.15, -0.07)) ax.set_yticklabels([2, 4, 6, 8, 10]) ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, columns, fontsize=12) plt.show() return figure figure = plot_radar(data, ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌'])

angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) figure = plt.figure(figsize=(6, 6)) ax = figure.add_subplot(1, 1, 1, projection='polar') for i, brand in enumerate(brands): stats = data.loc[brand...

请帮我看看这个代码，在python 3.7版本中显示operands could not be broadcast together with shapes (11,) (1000,) 请帮我改成可以运行的格式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.constants import c, pi # Input parameters wavelength = 380e-9 # m grating_constant = 1600e3 # m angle_range = np.linspace(-10, 10, 1000) # degrees # Convert angle to radians theta = np.deg2rad(angle_range) # Calculate grating period and wavenumber grating_period = 1 / grating_constant k = 2 * pi / wavelength # Calculate diffraction orders m = np.arange(-5, 6) # diffraction orders order_wavenumbers = m * k order_angles = np.rad2deg(np.arcsin(order_wavenumbers / grating_constant)) # Calculate diffraction efficiency diff_efficiency = np.sin(m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2 / (m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2 # Plot diffraction efficiency vs angle plt.plot(angle_range, diff_efficiency) plt.xlabel('Angle (degrees)') plt.ylabel('Diffraction efficiency') plt.title('Diffraction pattern for a grating with a constant of {} mm^-1'.format(grating_constant/1000)) plt.show()

order_angles = np.rad2deg(np.arcsin(order_wavenumbers / grating_constant)) # Calculate diffraction efficiency diff_efficiency = np.sin(m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2 / (m * pi * grating_...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 df = pd.DataFrame( { 'Name': ['item ' + str(i) for i in list(range(1, 51)) ], 'Value': np.random.randint(low=10, high=100, size=50) }) # 排序 df = df.sort_values(by=['Value']) # 初始化画布 plt.figure(figsize=(20, 10)) ax = plt.subplot(111, polar=True) plt.axis('off') # 设置图表参数 upperLimit = 100 lowerLimit = 30 labelPadding = 4 # 计算最大值 max = df['Value'].max() # 数据下限 10, 上限 100 slope = (max - lowerLimit) / max heights = slope * df.Value + lowerLimit # 计算条形图的宽度 width = 2*np.pi / len(df.index) # 计算角度 indexes = list(range(1, len(df.index)+1)) angles = [element * width for element in indexes] # 绘制条形图 bars = ax.bar( x=angles, height=heights, width=width, bottom=lowerLimit, linewidth=2, edgecolor="white", color="#61a4b2", ) # 添加标签 for bar, angle, height, label in zip(bars,angles, heights, df["Name"]): # 旋转 rotation = np.rad2deg(angle) # 翻转 alignment = "" if angle >= np.pi/2 and angle < 3*np.pi/2: alignment = "right" rotation = rotation + 180 else: alignment = "left" # 最后添加标签 ax.text( x=angle, y=lowerLimit + bar.get_height() + labelPadding, s=label, ha=alignment, va='center', rotation=rotation, rotation_mode="anchor") plt.show()解释一下这个代码的意思

这段代码使用了Python中的Pandas、Matplotlib和Numpy库来生成一个极坐标图，用于展示一些随机生成的数据。具体实现步骤如下： 1. 使用Pandas生成一个包含50个元素的数据框，其中每个元素都是一个物品名称和对应的值...

这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

这段代码是一个函数，用于将一张人脸图像进行三维重建并生成该人脸在二维图像上的 UV 位置图。具体步骤如下： 1. 加载人脸图像和拟合参数。 2. 生成人脸三维模型，并进行变换，得到变换后的人脸模型顶点位置。 3. ...

解析#e19.2DrawHollandRadar import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] radar_labels = np.array(['研究型(I)','艺术型(A)','社会型(S)','企业型(E)','常规型(C)','现实型(R)']) nAttr = 6 data = np.array([[0.40, 0.32, 0.35, 0.30, 0.30, 0.88], [0.85, 0.35, 0.30, 0.40, 0.40, 0.30], [0.43, 0.89, 0.30, 0.28, 0.22, 0.30], [0.30, 0.25, 0.48, 0.85, 0.45, 0.40], [0.20, 0.38, 0.87, 0.45, 0.32, 0.28], [0.34, 0.31, 0.38, 0.40, 0.92, 0.28]]) #数据值 data_labels = ('工程师', '实验员', '艺术家', '推销员', '社会工作者','记事员') angles = np.linspace(0, 2np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) #plt.plot(angles,data,'bo-',color ='gray',linewidth=1,alpha=0.2) plt.plot(angles,data,'o-', linewidth=1.5, alpha=0.2) plt.fill(angles,data, alpha=0.25) plt.thetagrids(angles180/np.pi, radar_labels,frac = 1.2) plt.figtext(0.52, 0.95, '霍兰德人格分析', ha='center', size=20) legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1) plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='small') plt.grid(True) plt.show()

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) 创建一个白色的画布，并在极坐标系中创建一个子图。 ...

# 导入库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('雷达图.xlsx') # 读取数据表 df = df.set_index('性能评价指标') # 将数据汇总的“性能评价指标”列设置为行索引 df = df.T # 转置数据表格 df.index.name = '品牌' # 将转置后的数据中行索引那一列的名称修改为“品牌” # 自定义一个函数用于制作雷达图 def plot_radar(data, feature): # 设置字体格式 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 指定各个品牌要显示的性能评价指标的名称 cols = ['动力性', '燃油经济性', '制动性', '操控稳定性', '行驶平顺性', '通过性', '安全性', '环保性'] # 为每个品牌设置图表中的显示颜色 colors = ['green', 'blue', 'red', 'yellow'] # 根据要显示的指标个数对圆形进行等分 angles = np.linspace(0.1 * np.pi, 2.1 * np.pi, len(cols), endpoint=False) # 连接刻度线数据 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(figsize=(8, 8)) # 设置显示图表的窗口大小 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # 设置图表在窗口中的显示位置，并设置坐标轴为极坐标体系 for i, c in enumerate(feature): stats = data.loc[c] # 获取品牌对应的指标数据 stats = np.concatenate((stats, [stats[0]])) # 连接品牌的指标数据 # 制作雷达图 ax.plot(angles, stats, '-', linewidth=6, c=colors[i], label='%s' % (c)) ax.fill(angles, stats, color=colors[i], alpha=0.25) # 为雷达图填充颜色 ax.legend() # 为雷达图添加图例 ax.set_yticklabels([]) # 隐藏坐标轴数据 ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, cols, fontsize=16) # 添加并设置数据标签 plt.show() # 显示制作的雷达图 return fig # 调用自定义函数制作雷达图 fig = plot_radar(df, ['A品牌']) # 查看单个品牌的性能评价指标 fig = plot_radar(df, ['A品牌', 'B品牌', 'C品牌', 'D品牌'])

这段代码是用 Python 语言编写的，主要是读取一个名为“雷达图.xlsx”的 Excel 数据表格，并对其进行处理，最终使用自定义函数 plot_radar() 制作雷达图。雷达图是一种多维数据可视化方式，适用于对比多个品牌或者多...

最新推荐

recommend-type

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

精细金属掩模板（FMM）作为OLED蒸镀工艺中的核心消耗部件，负责沉积RGB有机物质形成像素。材料由Frame、Cover等五部分组成，需满足特定热膨胀性能。制作工艺包括蚀刻、电铸等，影响FMM性能。适用于显示技术研究人员、产业分析师，旨在提供FMM材料技术发展、市场规模及产业链结构的深入解析。
recommend-type

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用" Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。 知识点详细说明： 1. Angular 应用程序设置： - Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。 - 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。 2. 本地环境安装步骤： - 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。 - 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。 3. 配置流程： - 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。 - 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。 4. 使用的技术栈： - JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。 - TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。 - Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。 - Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。 5. 关于项目结构： - 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。 6. 开发和构建流程： - 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。 - 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。 7. 部署： - 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。 8. 关于Git仓库： - 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。 以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

![深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）](https://d8it4huxumps7.cloudfront.net/uploads/images/65e82a01a4196_dangling_pointer_in_c_2.jpg?d=2000x2000) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 内存溢出的概念及影响 内存溢出，又称
recommend-type

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理： ```java import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.LocalDateTime; import java.time.ZoneId; import java.time.ZonedDateTime; public class Main { public static void main(String[] args
recommend-type

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
recommend-type

c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移
recommend-type

量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。