Ansys 绘制等高线】的更多相关文章

clear;clc;close all [X,Y] = meshgrid(-:.:); % 产生网格数据X和Y Z = X.*exp(-X.^ - Y.^); % 计算网格点处曲面上的Z值 [DX,DY] = gradient(Z,0.2,0.2); % 计算曲面上各点处的梯度 figure; contour(X,Y,Z) ; % 绘制等高线 title('等高线') figure; quiver(X,Y,DX,DY) ; % 绘制梯度场 title('梯度场') figure; contour…
同学们大家好,欢迎收看由老王测量上班记出品的cass9.1视频课程 我是本节课主讲老师九天. 我们讲课的教程附件也是共享的,请注意索取测量空间中. [点击索取cass教程]5元立得 (给客服说暗号:“老王测量上班记”) 即可5元获得教程全系列,不带软件安装 这节课我们学习绘制等高线及对其处理 课程教案 第一步:展引导文件 第二步:展高程点 第三步:建立DTM模型 单击[等高线]菜单--[建立DTM],在弹出“建立DTM”对话框中做如下设置: √单选“由数据文件生成”,或者由图面高程点生成. √单…
python+matplotlib 绘制等高线 步骤有七: 有一个m*n维的矩阵(data),其元素的值代表高度 构造两个向量:x(1*n)和y(1*m).这两个向量用来构造网格坐标矩阵(网格坐标矩阵m*n维,可见与data同) 构造网格坐标矩阵X,Y 进行颜色填充 画等高线 等高线的描述 删掉坐标系 1. 构造一下高度矩阵: def f(x,y): """ 计算高度的函数 :param x: 向量 :param y: 向量 :return: dim(x)*dim(y)维的矩…
首先科普一下python里面对于数组的处理,就是如果获取数组大小,以及数组元素数量,这个概念是不一样的,就是一个size和len处理不用.老规矩,上代码: arr2 = np.array([-19.51679711, -18.06166131, -16.65282549, 8.70287809,9.9485567 , 11.23867649, 3,4]) pprint(arr2.size) pprint(len(arr2)) >>8 >>8 貌似两者没啥区别,但是真的是这样吗? C…
contour 与contourf 是绘制等高线的利器. contour  - 绘制等高线 contourf - 填充等高线 两个的返回值值是一样的(return values are the same), 实际上contourf 相当于 contour filled (英语不好,具体是fill 还是 filled) 常用参数语法 mp.contourf(x, y, z, 等高线条数,cmap=颜色映射)# 等高线填充 mp.contour(x, y, z, 等高线条数,colors=颜色, l…
contour - 绘制等高线 mp.contour(x, y, z, 等高线条数,colors=颜色, linewidth=线宽)#等高线绘制 contourf - 填充等高线 mp.contourf(x, y, z, 等高线条数,cmap=颜色映射)# 等高线填充 clabel - 标记等高线,向CS(由contour函数返回的matplotlib.contour.ContourSet对象)中的轮廓线添加标签 clabel(CS, *args, **kwargs) CS - 由contour…
1 基本概念 DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Model),是研究分析地形.流域.地物识别的重要原始资料.由于DEM 数据能够反映一定分辨率的局部地形特征,因此通过DEM 可提取大量的地表形态信息,可用于绘制等高线.坡度图.坡向图.立体透视图.立体景观图,并应用于制作正射影像.立体地形模型与地图修测.在测绘.水文.气象.地貌.地质.土壤.工程建设.通讯.军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用. 如在工程建设上,可用于如土方量计算.通视分析…
绘图功能最基本的命令行:plot(y). 二维图形: (1) >> y=rand(100,1); >> plot(y) y是随机的实向量,以生成y的索引为横坐标,y为纵坐标绘图 (2)plot(x,y): 第一个作为横坐标,第二个变量作为纵坐标 >> x=0:0.01*pi:pi; >> y=sin(x).*cos(x); >> plot(x,y) (3)同时生成多个函数的方法: >> x=0:0.01*pi:pi; y=[sin(x…
Linux 上的数据可视化工具 5 种开放源码图形化工具简介 Linux® 上用来实现数据的图形可视化的应用程序有很多,从简单的 2-D 绘图到 3-D 制图,再到科学图形编程和图形模拟.幸运的是,这方面的工具有很多开放源码实现,包括 gnuplot.GNU Octave.Scilab.MayaVi.Maxima 等.每个工具都有自己的优缺点,并且都是针对不同的应用程序而设计的.对这些开放源码图形可视化工具进行一下探索,有助于我们更好地决定哪个工具最适合我 们的应用程序. 0 评论: M. Ti…
SVM原理 线性可分与线性不可分 线性可分 线性不可分-------[无论用哪条直线都无法将女生情绪正确分类] SVM的核函数可以帮助我们: 假设‘开心’是轻飘飘的,“不开心”是沉重的 将三维视图还原成二维: 刚利用“开心”“不开心”的重量差实现将二维数据变成三维的过程,称为将数据投射至高维空间,这正是核函数的功能 在SVM中,用的最普遍的两种把数据投射到高维空间的方法分别是多项式内核.径向基内核(RFB) 多项式内核: 通过把样本原始特征进行乘方来把数据投射到高维空间[如特征1^2,特征2^3…