1.不精确 set(gca,'XMinorTick','on') 这样的话知识x轴显示了细的密度,网格线并没有变. 2.精确 set(gca,'xtick',-1:0.1:1); set(gca,'ytick',-1:0.1:1);

经过一年的忙碌,终于又到了寒假时间,小白又满状态复活了. 这一年小白学了很多的课程,但是一年下来,小白却感觉脑袋里没留下什么东西,貌似什么东西都在考完试的那一刹那全还回给老师了.这一年学习之余,小白仍然坚持着做案例,做大量不同的案例,虽然有一些案例做起来并没有太大的作用,但是至少可以熟练软件操作过程. 最近小白对于网格产生了一些困惑,正巧的是中午在食堂吃饭的时候碰到了小牛师兄,这一学期忙着上课,有一阵子没见着小牛师兄了. "嘿,师兄,好久不见了耶",小白上去打招呼. "是啊小

网格疏密网格形状其他的一些问题小白的总结郑重申明 网格的作用如此重要,以至于小白纠结了很久.小白知道网格划分过程很大程度上受制于计算资源的限制,但小白还是不太明白,如果计算资源非常充足,不用顾忌资源限制的情况下,如何判断生成的网格好坏?如何确定自己生成的网格是否合乎要求?如何利用软件来判断网格是否满足要求? 在食堂的餐桌上,小白向小牛师兄询问这些问题. “在我的眼中,网格和美女一样,只有漂亮的和不漂亮的区别,没有好与坏.”小牛师兄看着不远处一群饭都堵不住嘴巴在那叽叽喳喳的女生,慢悠悠的说.小牛师

但是怎样才能获得流体计算网格呢?“工欲善其事必先利其器”,画网格该用什么器呢?小白决定找黄师姐请教一番. 小白找到黄师姐的时候,黄师姐正在电脑上忙着. “黄师姐,我发现网格划分软件有好多种,究竟哪种才更适合于CFD网格划分呢?”,小白在实验室找到黄师姐并询问道. “现在市面上的确有很多网格划分软件,这对于新手们来说选择起来真的挺难的.”黄师姐放下鼠标说道. “那要怎么去选择呢?”小白问道. 黄师姐谈起了她对于网格划分软件的选择策略 1 常见网格划分工具 当前市面上有形形色色的网格生成软件,这里列

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 饼图是另一种常见的图形类型,可以使用

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章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 绘制一个简单图形 让我们从一个简单的

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 Figure/绘图 Figure表示

Matplotlib是python中最流行的数据绘图库,使用matplotlib,您可以绘制任何类型的图形. 本教程的目标是让您轻松学会使用matplotlib绘制复杂的图形. 预备知识 熟悉Python语言编程 了解NumPy库 章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotl

那天听了小牛师兄关于CFD应用的四种境界的说法后,小白发现自己连第一种境界都算不上,自己对于CFD还只是停留在做了少数几个案例的基础上,可以说是对其一无所知.不过小白不是那种遇到挫折就退缩的人,他决定沿着黄师姐的方法从软件入手继续学下去.在认真的做完了敲门实例后,小白又认真的做了几个FLUENT实例文档中的案例,虽然说案例都比较简单,但是小白还是在黄师姐的提示下对这些案例的共同点进行了总结,从而了解CFD解决实际问题的基本流程. 1 明确计算目的2 抽象模型3 计算规划4 创建计算模型5 确定物

ZBrush一直以方便著称业内各领域,模型师不需要在多个软件中编辑塑造模型,而在ZBrush用shadowbox创建物体的流程,在Tool面板上的Geometry子面板中,4.0版本引入了shadowbox的概念,shadowbox可用于一个或多个投影类型,非常的方便快捷. 若有疑问可直接访问:http://www.zbrushcn.com/jinjie/zb-shadowbox.html Zbrush shadowbox的位置如图所示: 在Tool面板上的Geometry子面板中,必须是4.0

目录 定义 如何生成耦合自由度集 1.在给定节点处生成并修改耦合自由度集 2.耦合重合节点. 3.迫使节点有相同的表现方式 生成更多的耦合集 1. CPLGEN 2.CPSGEN 使用耦合注意事项 约束方程 1.直接生成约束方程 2.自动生成约束方程 3.从已有约束方程集生成约束方程集 参考网址:[https://wenku.baidu.com/view/39a85f948e9951e79a8927b8.html] 定义 耦合:当需要迫使两个或多个自由度取得相同(但未知)值,可以将这些自由度耦合

李兵.人邮2013.4 实体模型 –> 修正后划分 有限元网格 offset WP 偏移工作平面       模型的建立 将cT轮廓曲线 提取出来输入三维造型软件进行建模的方法,这种方法由于要对轮廓曲线进行很大调整因此会产生比较大的误差,并且会耗费大量的时间. 在Mimics软件中提取头颈骨骼对应的灰度阈值并形成轮廓曲线．通过自动造型构成了具有大量三角形 利用逆向工程软件Geomagic和软件Mimics接口将曲面导入Geomagic中对曲面进行自动修正和优化.形成了具有NURBS曲面的模型 有

25-亮度与色阶看懂直方图-part1 # 本节知识点: 灰度模式 明暗对比 明度/对比度命令 直方图 色阶命令 调整图层 # 本节段落表: 了解亮度对比 灰度模式观察明暗 明度/对比度命令 认知对比协调 色阶-直方图 调整输入色阶 调整输出色阶 调节原色通道 调整图层 # 调色工作: 就是调整人对三要素(色相.明度和饱和度)的感受: # 调节画面的明暗: 控制明暗的视觉因素,三要素之一,明度:明度较低时,RGB色值偏低,CMYK色值较高:CMYK和RGB是相反的:CMYK值越高,色彩的浓度越高

目录 目录 前言 (一)图例legend 1.默认不带参数的图例 2.添加参数的图例 3.将图例移动到框外 (二)网格grid 1.说明 2.源代码: 3.输出效果 (三)背景axses 1.设置全局的背景色: 2.设置局部的背景色 目录 前言 本章节将讲一下三个内容,图例,网格,背景 (一)图例legend 1.默认不带参数的图例 (1)说明: 默认情况下,是自适应的放在图例的位置,需要在绘图的时候,添加Label标识. 在使用plt.legend()显示图例 (2)源代码: # 导入模块 i

1.什么是数据可视化 数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具,往往我们需要通过可视化技术,对我们的数据进行更清晰的展示,这样也能帮助我们理解交易.理解数据.通过数据的可视化也可以更快速的发现量化投资中的一些问题,更有利于分析并解决它们.接下来我们主要使用的可视化工具包叫做--Matplotlib,它是基于Numpy和tkinter二次开发的,它是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 2.Matplotlib的用法 2.1.Matplotlib绘图基础 安装方式: pip i

转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图 数据可视化的原则 为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的效率就高?因为人眼是个高带宽的巨量信号输入并行处理器,具有超强的模式识别能力,对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级,而可视化就是迎合了人眼的这种特点,才使得获取信息难度大大降低.(获取信息难度大大降低,也就是学习难度降低,也就能以有限的精力学到更多的东西,从而提高学习效率,所以可视化做得好

1.安装 window平台下推荐安装Enthought canopy,包含matplotlib和它所依赖的包: linux下一般默认内置了matplotlib,直接使用就可以了.   2.在没有图形界面的Linux系统中,引用pyplot等会调用display的模块时,在之前加这么两句(切记): import matplotlibmatplotlib.use('Agg')   3.示例: import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backen