不对,显示的是2d2d2d
时间: 2023-08-16 18:05:01 浏览: 35
非常抱歉,我的回答依然有误。你需要调用函数 LED_NR(1, '-', '-', '-'),其中参数 hang=1 表示显示在第一行,x、y、z 分别是ASCII码中的“-”, 十六进制表示为0x2d。这样LED会显示“----”(4个“-”)。如果还是不行,你可以将第3行代码修改为 `LED_NR[3] = '-';`,并重复调用函数4次,这样LED也可以显示“----”。
相关问题
matplotlib 显示2d图像
要使用Matplotlib显示2D图像,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入Matplotlib库中的pyplot模块:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 读取图像数据,并存储为一个二维数组。
3. 使用pyplot模块的imshow函数来显示图像数据:
```python
plt.imshow(image_array, cmap='gray')
```
这里的`image_array`是你读取的图像数据数组,`cmap='gray'`参数是可选的,用于指定灰度图像的颜色映射。
4. 使用pyplot模块的show函数显示图像:
```python
plt.show()
```
完整的示例代码如下所示:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像数据
image_array = ... # 替换为你的图像数据
# 显示图像
plt.imshow(image_array, cmap='gray')
plt.show()
```
这样就可以使用Matplotlib显示2D图像了。记得将`image_array`替换为你实际的图像数据数组。
2D ECFP 是什么
2D ECFP(Extended Connectivity Fingerprints in Two Dimensions)是一种二维的化学结构指纹编码方法,它被用于在药物发现、虚拟筛选和化学信息学中表示分子的结构特征。ECFP(Extended Connectivity Fingerprint)是Fingerprints的一种扩展版本,它考虑了更复杂的原子连接性和环系统。2D ECFP通过将分子划分为固定大小的片段,然后对每个片段进行哈希编码,生成一个固定长度的向量,这个向量描述了分子的局部化学环境。
具体来说,2D ECFP通过以下步骤计算:
1. 分子划分:将分子划分为固定大小的子结构,这些子结构称为“原子簇”。
2. 局部化:根据原子簇中心原子的类型和周围原子的排列,生成一个独特的标识符。
3. 哈希编码:将标识符转换为一个二进制数字,形成一个固定长度的指纹。
4. 位移操作:使用位移操作(如循环左移)处理不同位置的原子簇,确保指纹的唯一性。
2D ECFP的一个优点是可以快速比较分子间的相似性,这对于药物库中的化合物搜索、聚类分析和分子对接等任务非常有用。
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