一:Mayavi库的基本元素 .处理图形可视化和图形操作的mlab模块 .操作管线对象,窗口对象的api (一)mlab模块 (二)mayavi的api 二:快速绘图实例 (一)mlab.mesh的使用,快速创建绘图 >>> x = [[-,,,-,-],[-,,,-,-]] >>> y = [[-,-,-,-,-],[,,,,]] >>> z = [[,,-,-,],[,,-,-,]] >>> from mayavi import

摘自:http://www.freebuf.com/tools/94777.html 如果你热爱漏洞研究.逆向工程或者渗透测试,我强烈推荐你使用 Python 作为编程语言.它包含大量实用的库和工具,本文会列举其中部分精华. 网络 Scapy, Scapy3k: 发送,嗅探,分析和伪造网络数据包.可用作交互式包处理程序或单独作为一个库.pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库libdnet: 低级网络路由,包括端口查看和以太网帧的转发dp

awesome python 中文版 相见恨晚!   https://www.zhihu.com/question/24590883 这篇知乎厉害了!一定要学习! 作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. Awesome Python中文版来啦! 本文由 伯乐在线 - 艾凌风 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:

作者:一起学习Python 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21803985 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 在进行漏洞研究.逆向工程或者渗透测试,我强烈推荐你使用 Python 作为编程语言.它包含大量实用的库和工具,本文会列举其中部分精华. 网络 Scapy , Scapy3k : 发送,嗅探,分析和伪造网络数据包.可用作交互式包处理程序或单独作为一个库. pypcap , Pcapy , pylibpcap : 几个

网络 Scapy, Scapy3k: 发送,嗅探,分析和伪造网络数据包.可用作交互式包处理程序或单独作为一个库.pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库libdnet: 低级网络路由,包括端口查看和以太网帧的转发dpkt: 快速,轻量数据包创建和分析,面向基本的 TCP/IP 协议Impacket: 伪造和解码网络数据包,支持高级协议如 NMB 和 SMBpynids: libnids 封装提供网络嗅探,IP 包碎片重组,TCP 流重组和

Python3.x:第三方库简介 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖

原文链接 网络 Scapy, Scapy3k: 发送,嗅探,分析和伪造网络数据包.可用作交互式包处理程序或单独作为一个库. pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库 libdnet: 低级网络路由,包括端口查看和以太网帧的转发 dpkt: 快速,轻量数据包创建和分析,面向基本的 TCP/IP 协议 Impacket: 伪造和解码网络数据包,支持高级协议如 NMB 和 SMB pynids: libnids 封装提供网络嗅探,IP 包碎片重

知乎用户,A European Swallow. 苇叶.Aran He.jerry等人赞同 补充三个有助于自动化日常工作的: sh:sh 1.08 — sh v1.08 documentation可以用 Python 函数的语法去调用 shell 命令,sh 之于 subprocess 类似 requests 之于 urllib2. Watchdog:Watchdog — watchdog 0.8.0 documentation监视文件系统改动. Path:API — path.py 5.2 d

Awesome Python中文版来啦! 原文链接:Python 资源大全 内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. GitHub - jobbole/awesome-python-cn: Python资源大全中文版 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境

一:Dragon绘制实例(三维扫描的绘制) 三维扫描主要用于对物体空间外形结构以及色彩进行扫描,用以获得物体表面的空间坐标, 他的主要意义在于能够将实物的立体信息转换为计算机能够直接处理的数据信号,为实物的数字化提供了相对方便快捷的手段, 因此,三维扫描为工业建模,文物保存,虚拟空间构建都起到了非常重要的作用. 下载地址:http://graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/,页面搜索Dragon即可 提取文件 import tarfile,os #读取tar压

一:Mayavi管线 mlab.show_pipeline() #显示管线层级,来打开管线对话框 (一)管线中的对象scene Mayavi Scene:处于树的最顶层的对象,他表示场景,配置界面中可以设置场景的背景,前景色,场景中的灯光,以及其他一些选项 >>> s = mlab.gcf() #获取当前场景 >>> print(s) #获取当前场景状态 <mayavi.core.scene.Scene object at 0x00000000014E66D0&g

TraitsUI与Mayavi实例 一:创建一个简单的TraitsUI与Mayavi实例 from numpy import sqrt,sin,mgrid from traits.api import HasTraits,Instance from traitsui.api import View,Item from tvtk.pyface.scene_editor import SceneEditor from mayavi.tools.mlab_scene_model import Mlab

Mayavi介绍 是基于VTK开发的可视化软件(更加高效),Mayavi完全由python编写,方便使用,而且可以使用python编写扩展,嵌入到用户程序中 安装要求 VTK >pip3 install VTK--cp35-cp35m-win_amd64.whl numpy >pip3 install numpy‑+mkl‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl traits >pip3 install traits--cp36-cp36m-win_amd64.whl maya

中国MOOC<Pyhton计算计算三维可视化>总结 课程url:here ,教师:黄天宇,嵩天 下文的图片和问题,答案都是从eclipse和上完课后总结的,转载请声明. Python数据三维可视化 1.       Introduction 1.1.      可视化计算工具 · TVTK  科学计算三维可视化基础 Mayavi                三维网格面绘制,三维标量场和矢量场绘制 TraitsUI               交互式三维可视化 SciPy           

Mayavi库的基本元素Mayavi库中主要有两大部分功能 一类是用于处理图形可视化和图形操作的mlab模块 一类是操作管线对象窗口对象的apimlab包含 绘图函数:实现已有的数据进行可视化显示,可以是numpy数组构建的,也可以是外部读取的,比如读取一个文件 图形控制函数:实质上是对mayavi中的figure进行控制,比如可以通过gcf获得当前视图的指针,也可以通过clf来清空当前图形,通过close关闭当前图形 图形修饰函数:对当前绘制的函数进行一定的修饰和装饰,比如说绘制完图形之后需要

推文:科学计算三维可视化---TVTK库可视化实例 使用相关函数:科学计算三维可视化---Mlab基础(管线控制函数) 一:mlab.pipeline中标量数据可视化 通过持续实例,来感受mlab对数据可视化的方便性 (一)生成标量数据 等值面:(外层会覆盖内层) import numpy as np from mayavi import mlab x,y,z = np.ogrid[-::20j,-::20j,-::20j] s = np.sin(x*y*z)/(x*y*z) mlab.cont

科学计算三维可视化---TVTK管线与数据加载(可视化管线和图像管线了解) 科学计算三维可视化---Mayavi入门(Mayavi管线) Mlab管线控制函数的调用 Sources:数据源 Filters:用来数据变换 Modules:用来实现可视化 Mlab管线控制函数的调用形式:mlab.pipeline.function() 这里的function可以是:Sources, Filters,Modules类型函数 一:sources函数 二:filters函数(用来变换数据,但他不具有可视化

一:鼠标选取介绍 二:选取红色小球分析 相关方法:科学计算三维可视化---Mlab基础(基于Numpy数组的绘图函数) 1.小球场景初始化建立 import numpy as np from mayavi import mlab # 用mlab.points3d建立红色和白色小球的集合 x1, y1, z1 = np.random.random((,)) #3行10列分给三个元素,每个都是以为数组含10元素 red_glyphs = mlab.points3d(x1,y1,z1,color=(,

Mlab了解 Mlab是Mayavi提供的面向脚本的api,他可以实现快速的三维可视化,Mayavi可以通过Mlab的绘图函数对Numpy数组建立可视化. 过程为: .建立数据源 .使用Filter(可选)对数据进行加工 .添加可视化模块,我们可以通过修改可视化模块的属性,来修改可视化场景 mgrid和ogrid区别 一:基于Numpy数组的绘图函数 (一)3D绘图函数--Point3d(点图像0维) 这里我们可以看到Point3D参数的描述,是对vtk对象的整体描述,因为Mayavi是对VTK

推文:http://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html 推文:http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html 资源下载:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 获取内容 TVTK库如何创建一个三维数据源,加载数据源,并对其三维可视化的过程,以及TVTK库管线. 实现3个实例:矢量数据的三维可视化,标量数据的三维可视化,空间数据轮廓