定义一个函数,参数为三角形的边长和颜色,并调用该函数绘制两个边长颜色不同的等边三角形 def draw(l,color): import turtle turtle.setup(900,600,200,200) turtle.penup() # 笔抬起 turtle.fd(-60) turtle.pendown() # 笔放下 turtle.pensize(6) turtle.pencolor(color) turtle.seth(60) turtle.fd(l) turtle.seth(-60

前言 数据来源于王法辉教授的GIS和数量方法,以后有空,我会利用python来实现里面的案例,这里向王法辉教授致敬. 绘制普查人口密度格局 使用属性查询提取区边界 import numpy as np import pandas as pd import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as plt import arcpy from arcpy import env plt.style.use('ggplot')#使用ggplot样式 %ma

1 安装turtle Python2安装命令: pip install turtule Python3安装命令: pip3 install turtle 因为turtle库主要是在Python2中使用的,所以安装的时候可能会提示错误: Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 解决方法请参考这里码客社区的<Python3安装turtle提示错误:Command "python setup.py

刚学习Python几周,闲来无事,突然想尝试画一个爱心,步骤如下: 打开界面 打开Python shell界面,具体是Python语言的IDLE软件脚本. 2.建立脚本 单击左上角’File’,再单击’New File’,建立一个新的脚本文件. 3.代码如下: from turtle import * def curvemove(): #这个函数是为了绘制爱心上方的曲线 for i in range(200): right(1) fd(1) pensize(2) #调整画笔粗细 speed(10

import turtle #导入turtle模块 turtle.color("blue") #定义颜色 turtle.penup() #penup和pendown()设置画笔抬起或放下时是否绘制直线 turtle.goto(-110,-25) #初始位置以中心坐标为(0,0) turtle.pendown() turtle.circle(45) #绘制圆的半径 turtle.color("black") turtle.penup() turtle.goto(0,-

 1.案例描述 树干为80,分叉角度为20,树枝长度小于5则停止.树枝长小于30,可以当作树叶了,树叶部分为绿色,其余为树干部分设为棕色. 2.案例分析 由于分形树具有对称性,自相似性,所以我们可以用递归来完成绘制.只要确定开始树枝长.每层树枝的减短长度和树枝分叉的角度,我们就可以把分形树画出来啦!! 递归基本逻辑(原路返回):右侧树枝绘制递出处理+左侧树枝绘制递出处理+归来时处理(递出和归来两个模型结合).最大优点是逻辑容易理解,最大缺点是重复操作较多易有性能问题. 3.分形几何学 客观事物具

matplotlib API入门 使用matplotlib的办法最常用的方式是pylab的ipython,pylab模式还会向ipython引入一大堆模块和函数提供一种更接近与matlab的界面,matplotlib API函数位于matplotlib.pyplot模块中,其通常的引入约定是:import matplot.pyplot as plt 1.Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中,你可以用plt.figure创建一个新的Figure,不能通过

对WebElement截图 WebDriver.Chrome自带的方法只能对当前窗口截屏,且不能指定特定元素.若是需要截取特定元素或是窗口超过了一屏,就只能另辟蹊径了. WebDriver.PhantomJS自带的方法支持对整个网页截屏. 下面提供几种思路. 方式一 针对WebDriver.Chrome 通过WebDriver的js脚本注入功能,曲线救国. 注入第三方html转canvas的js库(见下方推荐) 获取元素html源码 将html转换为canvas 下载canvas 优点: 截取长

利用Python操作excel表格之openyxl介绍 by:授客 QQ:1033553122 欢迎加入全国软件测试交流qq群(群号:7156436) ## 绘图 c = LineChart()               # 设置图标类型:LineChart 连线图  AreaChart 面积图 c.title = 'CPU利用率'        # 设置生成图的报告名称 c.style = 10                  # 设置图例样式 c.y_axis.title = '百分比'

这里介绍一下如题所述的四个概念以及相应的使用python绘制曲线: 参考博客:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 一般我们在评判一个分类模型的好坏时,一般使用MAP值来衡量,MAP越接近1,模型效果越好: 更详细的可参考:http://www.cnblogs.com/pinard/p/5993450.ht

总结一下自己对python常用包:Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Scikit-learn 一. Numpy: 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指 针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. 此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和

利用Python学习线性代数 -- 1.1 线性方程组 本节实现的主要功能函数,在源码文件linear_system中,后续章节将作为基本功能调用. 线性方程 线性方程组由一个或多个线性方程组成,如 \[ \begin{array}\\ x_1 - 2 x_2 &= -1\\ -x_1 + 3 x_2 &= 3 \end{array} \] 求包含两个变量两个线性方程的方程组的解,等价于求两条直线的交点. 这里可以画出书图1-1和1-2的线性方程组的图形. 通过改变线性方程的参数,观察图形

利用Python进行异常值分析实例代码 异常值是指样本中的个别值,也称为离群点,其数值明显偏离其余的观测值.常用检测方法3σ原则和箱型图.其中,3σ原则只适用服从正态分布的数据.在3σ原则下,异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值.P(|x−μ|>3σ)≤0.003,在正太分布假设下,大于3σ的值出现的概率小于0.003,属于小概率事件,故可认定其为异常值. 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据.忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地把异常值包括进数据的计算分

之前写过一个文章. 利用python画出SJF调度图 动态高度优先权优先调度 动态优先权调度算法,以就绪队列中各个进程的优先权作为进程调度的依据.各个进程的优先权在创建进程时所赋予,随着进程的推进或其等待时间的增加而改变.进程的优先权利用某一范围内的整数来表示.有的系统数值越小优先权越高,如Unix系统,有的系统则反之.采用该算法时,每次总是在就绪队列中选择一个优先权最高的进程进行调度,并将处理机分配给该进程.动态优先权调度算法又分为抢占式和非抢占式两种. 调度结果: img 调度数据 A 0 

最先发布在csdn.本人原创. https://blog.csdn.net/weixin_43906799/article/details/105510046 SJF算法: 最短作业优先(SJF)调度算法将每个进程与其下次 CPU 执行的长度关联起来.实际上,短进程/作业(要求服务时间最短)在实际情况中占有很大比例,为了使得它们优先执行,追求最少的平均等待时间时间.平均周转时间.平均带权周转时间.短作业优先可能导致长作业一直得不到处理) 总体构想 用python绘图这个想法产生于写调度图作业那段

背景: 2019年初由于尚未学习量子力学相关知识,所以处于自学阶段.浅显的学习了曾谨言的量子力学一卷和格里菲斯编写的量子力学教材.注重将量子力学的一些基本概念了解并理解.同时老师向我们推荐了Quantum Computation and Quantum Information 这本教材,了解了量子信息相关知识. 2019年暑假开始量子力学课程的学习,在导师的推荐下,从APS(美国物理学会)和AIP(美国物理联合会)下载了与量子纠缠(Quantum Discord)相关的著名的文献和会议报告,了解

一.平稳序列建模步骤 假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列,就可以利用ARMA模型对该序列进行建模.建模的基本步骤如下: (1)求出该观察值序列的样本自相关系数(ACF)和样本偏自相关系数(PACF)的值. (2)根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质,选择适当的ARMA(p,q)模型进行拟合. (3)估计模型中位置参数的值. (4)检验模型的有效性.如果模型不通过检验,转向步骤(2),重新选择模型再拟合. (5)模型优化.如果拟合模型通过检验,仍然转向不走(2),充分考虑

点击获取提取码:hi2j 内容简介 [名人推荐] "科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了:大量具体的实践建议,以及大量综合应用方法.本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南." --Fernando Pérez 加州大学伯克利分校 研究科学家, IPython的创始人之一 [内容简介] 还在苦苦寻觅用Python控制.处理.整理.分析结构化数据的完整课程?本书含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种Python库(包括NumPy.pandas.matplo

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在