1.SVGALib简介
2.LaTeX基于Python库matplotlib绘图
3.python海龟作图20秒完成小猪佩奇,绘图绘图附源码!源码源码
4.软件系统设计 - UML - Diagram-As-Code利器 UML代码描述定义 Plantuml 、绘图绘图Mermaid
5.用python画星空
6.python海龟画图 turtle的源码源码简单使用 海龟画图四个例子(附源码)
SVGALib简介
SVGALib是运行于Linux及FreeBSD操作系统下的开放源代码绘图函式库。它为程序设计者提供了改变视讯模式和全屏幕图像的绘图绘图能力,这在开发电脑游戏时十分关键。源码源码额外css源码大全比如,绘图绘图广受欢迎的源码源码游戏如Quake及Doom就是基于SVGALib技术。
在年代中期,绘图绘图SVGALib开始广泛使用。源码源码然而,绘图绘图随着技术的源码源码发展,到年后,绘图绘图大多数使用SVGALib的源码源码应用开始转移到X和SDL(Simple DirectMedia Layer)上。这表明,绘图绘图尽管SVGALib在特定时期内发挥了重要作用,但随着需求和环境的变化,开发者转向了更现代的解决方案。
SVGALib的优势在于其直接与硬件交互的能力,使得它在特定环境下能够提供高效且快速的图形渲染。然而,随着图形用户界面(GUI)的内网穿透平台源码普及,以及对跨平台应用需求的增加,X和SDL等更高层次的图形库逐渐成为主流。这些库不仅支持更广泛的硬件和操作系统,还提供了丰富的功能,如多窗口管理和事件处理,使得开发者能够构建更为复杂和用户友好的应用。
尽管如此,SVGALib仍然在某些特定领域,如嵌入式系统和对性能有严格要求的应用中,保持着一定的价值。它提供了一种简单而直接的途径,用于在有限的资源下实现高效的图形显示。
综上所述,SVGALib作为早期的绘图库,虽然在特定时期内发挥了重要作用,但随着技术的发展和应用需求的变化,其地位逐渐被更现代的图形库所取代。然而,它在特定领域和应用中仍具有其独特的价值和用途。
LaTeX基于Python库matplotlib绘图
通过Python库matplotlib可视化支持LaTeX输出,满足了LaTeX绘图强迫症者的金斗云指标公式源码需求,提升TikZ/pgfplot绘图效率。以下是一些常见Python可视化LaTeX代码输出实例,源码可于Git获取。 一、TikZ绘图实践 需先确保电脑安装了Anacond3,接着安装tikzplotlib包。在matplotlib.org获取示例2D图,引入tikzplotlib库后,可生成mytikz.tex文件。准备一个latex文件完成后续步骤。 二、TikZplotlib可视化案例 以Time Series Histogram为例,将python代码复制至Jupyter Notebook,在绘图前添加特定代码,生成mytikz2.tex文件。遵循第一部分操作,即可完成绘图。 三、案例分享及资源 以下为部分可视化案例:案例2:绘图ggplot style sheet
案例3:Violin plot basics
案例4:pcolormesh
案例5:Tricontour Demo & MRI with EEG
案例7:Streamplot
案例8:Contour plot of irregularly spaced data
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Python,一种简洁且功能强大的编程语言,以其二十年的发展历史和成熟的特性,为各种任务提供了便捷。它的语法清晰,支持多种编程范式,如命令式、面向对象、函数式等,并内置垃圾回收机制。Python常用于脚本编写和系统管理,且在各种平台上都能运行,可通过工具如py2exe等转换为独立程序。
今年,社交网络上最火的并非名人,而是卡通形象小猪佩奇,尤其在短视频和社交网络上迅速走红。网络上涌现了关于小猪佩奇的绘画教程,其中九步画法尤其受到关注。博主尝试用Python的免费选股指标源码turtle模块,也就是海龟绘图,来挑战绘制小猪佩奇,尽管Python并非绘图专长,但这种跨领域的尝试富有挑战性。
博主的海龟作图思路是先设定画板大小,颜色和笔触,然后依次画出小猪佩奇的各个部位。turtle模块通过控制海龟在屏幕上的移动和绘画,使得简单指令就能创造出复杂的图像,是初学者学习Python的有趣方式。以下是一部分代码示例:
对于Python的学习路径,分为基础、进阶和项目实战阶段。基础阶段包括理解Python和面向对象编程,进阶则涉及Linux、Web开发工具和部署技术,框架阶段则学习如web.py、Django和Flask等。实战项目则涵盖了个人博客、微信开发和企业应用等。
想要快速掌握Python,可以加入学习裙++获取更多资源和支持。Python的应用广泛,适合web开发、爬虫,对运维人员的自动化运维和测试也有帮助,而大数据分析和科学计算则需要专业背景,机器学习和人工智能则对学历和数学能力有较高要求。
软件系统设计 - UML - Diagram-As-Code利器 UML代码描述定义 Plantuml 、Mermaid
推荐使用代码(纯文本语言)绘制UML图,能显著提升效率并实现源代码级别的版本控制与审计,相比UI工具绘图更便捷。
介绍两款Diagram-As-Code利器:PlantUML与Mermaid。
PlantUML是基于Java实现,功能成熟且集成工具广泛,支持本地与远程服务部署,还提供在线服务。支持丰富图表类型,从软件设计相关到高级定制,输出格式多样,包括PNG、SVG、LaTeX等。特别适用于盲人设计与阅读UML图表。
Mermaid使用JavaScript与Markdown,无需额外设置,支持常见图表类型,功能虽不及PlantUML全面,但足够满足基本需求。加载时间较长,若嵌入页面需注意。
使用PlantUML与Mermaid能有效提升UML图绘制的效率与便捷性,是软件系统设计中不可或缺的工具。
用python画星空
用python画星空是怎样的呢?下面就让我们一起来了解一下吧:
在绘制星空的过程中一般需要运用到turtle工具,它是属于Python的标准库,当然也可以将其称之为海龟库,它能够用于描绘绘图的轨迹,并且操作也比较简单、便捷。
参考范例:
用python画星空的源代码介绍如下:
from turtle import
*from random import random,randint
screen = Screen()
width ,height = ,
screen.setup(width,height)
screen.title(模拟3D星空)
screen.bgcolor(black)
screen.mode(logo)
screen.delay(0)#这里要设为0,否则很卡
t = Turtle(visible = False,shape=circle)
t.pencolor(white)
t.fillcolor(white)
t.penup()
t.setheading(-)
t.goto(width/2,randint(-height/2,height/2))
stars = []
for i in range():
star = t.clone()
s =random() /3
star.shapesize(s,s)
star.speed(int(s*))
star.setx(width/2 + randint(1,width))
star.sety( randint(-height/2,height/2))
star.showturtle()
stars.append(star)
while True:
for star in stars:
star.setx(star.xcor() - 3 * star.speed())
if star.xcor()-width/2:
star.hideturtle()
star.setx(width/2 + randint(1,width))
star.sety( randint(-height/2,height/2))
star.showturtle()
python海龟画图 turtle的简单使用 海龟画图四个例子(附源码)
Python的turtle库是一个简单易用的绘图工具,源自年的Logo语言。作为内置模块,无需额外安装即可导入使用:import turtle
海龟绘图的核心在于三个关键属性:方向、位置和画笔。画布是绘图的基础,可以通过调整宽度、高度、背景颜色,以及设置起始坐标来定制。例如:
python
# 定义画布尺寸和背景
width = # 宽度,像素值或屏幕比例
height = # 高度,像素值或屏幕比例
bg = "white" # 背景颜色
# 初始化画布
turtle.setup(width, height, startx=0, starty=0)
画笔则是绘图的核心工具,包括方向(默认朝向x轴正方向)、状态(颜色、宽度)和速度。例如,改变画笔颜色和宽度:
python
turtle.pencolor("blue") # 设置蓝色
turtle.pensize(5) # 设置宽度为5像素
海龟绘图命令丰富多样,包括运动(前进、后退、旋转等)、画笔控制(颜色、宽度、速度设置)和全局控制。例如,画一个半径为像素的圆:
python
turtle.circle() # 画一个半径为的圆
通过turtle库,你可以轻松创建各种图形,如奥运五环、黑白皮卡丘和史迪仔穿雨靴的鸭子等。对于初学者,推荐加入专门的Python学习社区,那里有从基础到进阶的教程和实战项目,帮助你更好地理解和掌握turtle绘图,了解行业对Python人才的需求和学习技巧。
力学性质绘图代码:杨氏模量+泊松比
为了深入理解材料的力学性质,我们特别制作了一篇关于杨氏模量与泊松比绘图的推文。本篇旨在介绍matplotlib的polar plot,并通过示例代码展示如何计算并绘出这些重要的弹性常数。
在进行力学性质分析时,我们通常需要计算材料的杨氏模量和泊松比。通过引用物理评论B中的公式,我们可以得到相应的计算方法。在二维材料的分析中,我们需要将公式应用于实际数据以获得所需的弹性常数。
以下图展示了一个文献中的实际结果,读者可以参考此图来理解最终绘图效果。为了达到这一目的,我们提供了详细的绘图代码。如果您希望复制并使用这些代码进行绘图,只需按照以下步骤操作:
首先,确保您已经安装了必要的matplotlib库。如果您需要获取具体的源码以用于实际绘图,请关注我们的公众号"计算凝聚态物理"。在阅读和点赞该推文后,请截图并私信回复“杨氏模量绘图”,即可获取相应的源码。
通过本推文,我们希望能够帮助您更好地理解并应用杨氏模量与泊松比的计算与绘图过程,从而促进材料科学与工程领域的研究与学习。