OpenGLES图形绘制技术解压缩教程

需积分: 10 1 下载量 63 浏览量 更新于2024-12-04 收藏 1.14MB ZIP 举报
资源摘要信息:"该压缩包文件标题为'003--绘制图形.zip',从标题和描述中可以推断出其内容与图形绘制相关。进一步分析,标签为'OpenGLES',表明此压缩包可能包含与OpenGL ES技术相关的内容。OpenGL ES是Open Graphics Library for Embedded Systems(嵌入式系统开放图形库)的缩写,专门用于移动设备和游戏控制台等嵌入式系统的2D和3D图形渲染。它是由Khronos Group维护的跨语言、跨平台的API,常用于iOS和Android等移动操作系统的图形应用开发。" 知识点详细说明如下: 1. OpenGL ES简介 OpenGL ES是OpenGL的子集,专为移动和嵌入式系统设计。它提供了用于渲染2D和3D矢量图形的强大工具集,允许开发者在有限的硬件资源下实现高效的图形渲染。OpenGL ES是基于OpenGL的,但移除了一些在嵌入式平台上不适用或性能较差的功能,并增加了新的特性以适应移动设备的特定需求。 2. OpenGL ES在移动开发中的应用 在移动设备开发领域,OpenGL ES被广泛应用于游戏开发和复杂图形界面的渲染。它允许开发者通过创建帧缓冲、使用着色器、纹理映射等技术来实现高质量的视觉效果。OpenGL ES能够支持硬件加速,这意味着图形渲染可以直接通过GPU来完成,大大提升了渲染性能,节省了电池寿命。 3. 绘制图形的关键技术点 绘制图形通常包括以下技术点: - 顶点缓冲对象(VBOs):用于存储顶点数据,如位置、颜色、纹理坐标等。 - 着色器:包括顶点着色器和片段着色器,分别在顶点处理和像素处理阶段执行。 - 纹理映射:将图像应用到3D模型上,以增强视觉真实感。 - 光照和阴影处理:计算和应用光照效果,模拟现实世界中光线与物体的相互作用。 - 骨骼动画和蒙皮:用于创建复杂的动画效果,常见于游戏角色动画。 4. 文件内容的可能结构 由于文件的标题和描述中未提供具体的文件内容,但给出了"003--绘制图形"的文件名称列表,我们可以推测压缩包中可能包含了以下几个部分: - 示例代码:展示如何使用OpenGL ES API绘制基本图形或复杂的场景。 - 教程文档:指导开发者如何操作OpenGL ES进行图形绘制,可能包含API的使用说明、性能优化建议等。 - 图形资源:可能包括用于绘制图形的各种纹理、模型等资源文件。 - 工具脚本:可能包含辅助开发的脚本工具,如构建脚本、测试脚本等。 5. 学习和使用OpenGL ES的建议 对于想要学习OpenGL ES进行图形绘制的开发者,以下是一些建议: - 先了解基础图形学的概念,包括顶点、面、光照、纹理等。 - 学习OpenGL ES的基本工作流程,包括初始化、状态设置、绘制命令的执行。 - 掌握着色器语言GLSL的编写,能够理解和编写顶点和片段着色器代码。 - 进行实践操作,从简单的图形绘制开始,逐步深入到复杂场景和动画的实现。 - 参考官方文档和社区资源,如Khronos Group提供的规范文档、论坛、博客等。 - 对于性能优化和常见问题的解决,可以查看相关的开发者论坛或技术博客,学习专家的经验分享。 以上内容是基于提供的标题、描述、标签以及文件名称列表生成的相关知识点。希望这些信息能够对开发者学习和使用OpenGL ES进行图形绘制有所帮助。

请将下面代码中的两张波动率微笑的图绘制到一张图中# -- coding: utf-8 -- """ Created on Sun May 28 18:08:36 2023 @author: lll """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import brentq from scipy.stats import norm # 定义BS模型计算期权价格的函数 def bs_price(S, K, r, T, sigma, option='call'): d1 = (np.log(S/K) + (r + 0.5sigma**2)T) / (sigmanp.sqrt(T)) d2 = d1 - sigmanp.sqrt(T) if option == 'call': price = Snorm.cdf(d1) - Knp.exp(-rT)norm.cdf(d2) else: price = Knp.exp(-rT)norm.cdf(-d2) - Snorm.cdf(-d1) return price # 定义计算隐含波动率的函数 def implied_vol(S, K, r, T, price, option='call'): def f(sigma): return bs_price(S, K, r, T, sigma, option) - price return brentq(f, 0.001, 10) # 定义计算波动率微笑图形的函数 def smile_vol(S, r, T, vol_list, K_list, option='call'): if len(vol_list) != len(K_list): raise ValueError("Lengths of vol_list and K_list must be equal.") implied_vol_list = [] for K, vol in zip(K_list, vol_list): price = bs_price(S, K, r, T, vol, option) implied_vol_list.append(implied_vol(S, K, r, T, price, option)) plt.plot(K_list, implied_vol_list) plt.xlabel('Strike') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.title('Volatility Smile') plt.show() # 示例代码 S = 100 r = 0.05 T = 1 K_list = np.arange(80, 121, 9) vol_call_list = [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6] vol_put_list = [0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2] smile_vol(S, r, T, vol_call_list, K_list, option='call') smile_vol(S, r, T, vol_put_list, K_list, option='put')

2023-05-29 上传