author:weizhendong data:2019.12.19 func:绘制三国演义人物关系图 """ import codecs import jieba.posseg as pseg import xlwt def excel_write(names,workbook): # 创建一个worksheet worksheet = workbook.add_sheet('node') worksheet.write(0, 0, label='ID') workshee

由于要重构项目的部分代码,要整理好主要的函数调用关系,不想自己看代码慢慢画出结构,想找出一种通用的,节省人力的方法得出函数间的调用关系图,于是发现以下几个工具.(内网没装好graphviz,还没真正用上) 主要分下面三个模块了解一下python中如何生成函数关系调用图: 1.graphviz(Graph Visualization Software-图形可视化软件) 2.pycallgraph(创建python的可视化图形) 3.objgraph(查看python对象图) 1.graphviz

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport numpy as np #bbb=[1 if (i <=0.5 or i >=1.5) else 0 for i in D def fun(x, y): value= x**2+y**2 return value fig1 = plt.figure()ax = Axes3D(fig1)X, Y = np.mgrid[-4:4:40j, -4:

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

1- objgraph简介 HomePage:https://mg.pov.lt/objgraph/ PyPI:https://pypi.org/project/objgraph/ 一般用于分析python对象相关问题,列出当前内存中存在的对象,定位内存泄露等: 还可以利用graphviz工具生成可视化的对象引用关系图:   2- 安装objgraph 这里以Window7 64bit为例. 通过pip安装objgraph: $ pip3 install objgraph --proxy="10

有时候我们想画出所有SNP的LD关系图,则需要在命令行添加“-skipcheck”命令行,如下所示: java -jar Haploview.jar -skipcheck -n -pedfile 800kb1.ped -info 800kb1.info -png -out 800kb 这样就不需要经过haploview的过滤标准了. 如果只想过滤某个标准,则可参看下来参数 -skipcheck Skip all the genotype data quality checks and uses

作为一名linux系统下的C语言开发,日常工作中经常遇到两个问题: 一是分析代码过程中,各种数据结构互相关联,只通过代码很难理清系统中所有结构体的整体架构,影响代码消化的效率; 二是多层头文件嵌套包含,在新增需要被多处引用的结构体或者函数接口时,难以找到合适的地方放置结构体和函数接口的定义. 为解决这两个问题,用python分别写了两个脚本: 第一个脚本用于绘制关键数据结构的关联关系图,协助快速理解组织架构,加速理解代码逻辑: 第二个脚本用于分析指定目录下的头文件包含关系,协助新增结构体或者函数

前言 本文灵感来源于Mike Bostock 的一个 demo 页面 原 demo 基于 D3.js v3 开发, 笔者将其使用 D3.js v5 进行重写, 并改为使用 ES6 语法. 源码: github 在线演示 : demo 效果 可以看到, 上图左上角为图例, 中间为各个手机公司之间的专利关系图. 图例中有三种线段: 红色实线: 正在进行专利诉讼 (箭头指向方为被诉讼方) 蓝色虚线: 诉讼已经结束 绿色实线: 专利已经授权 实现 下面让我们看看如何一步步实现上图的效果. 分析数据 [

                                                        先来看看成果图: OK,开始画图: 实验背景声明:在脑影像分析中,我们首先构建脑网络,然后使用双样本t对比两组人的连接差异,然后使用以上的图进行可视化,一般红色连接代表显著升高,绿色代表显著下降.(非必须,根据实际需求设计,如上图中红色代表相应的连接差异与HAMD抑郁量表评分显著相关,绿色表示不相关).这里呢,我们研究了一组病人以及年龄性别匹配的健康被试的fMRI的数据,首先进行fMR

日期:2020.02.05 博客期:144 星期三 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入] c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成](本期博客) i . [App制作] 本来是说今天.昨天要写一篇完整实现的,然后今天这一篇就去写演示类的博客的!但是又怕自己查起来不方便,还是分开写吧! 按照昨

1. 生成服务依赖关系 #!/usr/bin/python import sys import commands import json def genDependString(ip): url="curl --user admin:admin -H 'X-Requested-By:admin' 'http://{0}:8080/api/v1/stacks/HDP/versions/2.2/services?fields=StackServices/required_services&m

相机拍的图,电脑上画的图,word里的文字,电脑屏幕,手机屏幕,相机屏幕显示大小一切的一切都搞明白了! 先说图片X×dpi=点数dotX是图片实际尺寸,简单点,我们只算图片的高吧,比如说拍了张图片144×144 72dpi,那么它的实际高就是144÷72=2吋dpi是每吋点数,在相机拍出一张图片之后它的dpi就确定了(右键属性摘要里就能看),比如最常见的72dpi,还说上面提到的144×144 72dpi的图片,72dpi的意思是说如果也按照72dpi打印图片的话打印出来还是高2吋(X)的可是我

整体把握jQuery -jQuery 的原型关系图 (原)http://www.html5cn.org/article-6529-1.html 2014-7-2 17:12| 发布者: html5cn |来自: 博客园| 评论: 0   摘要: 一幅图展示 jQuery 中各对象之间的关系,这就是很多人想要的最直观的总结 jQuery 的方式.在这篇文章中,一幅画展示整个 jQuery 的核心内容,并逐一解释. ...            若干个月前,看到一篇文章,内容很简单,就是一幅图,展示

        若干个月前,在博客园中看到一篇文章,内容很简单,就是一幅图,展示的是 jQuery 中各对象之间的关系,当时就觉得,这就是我想要的最直观的总结 jQuery 的方式.在那篇文章中,也有很多人表示不解,说看不明白.这里我也重画了一幅,并逐一解释.附件提供了 visio 格式的文件. 下面将结合 jQuery 源码,对上图的各个部分逐一解释.在图中,圆圈数字代表的是 jQuery 源码的位置,圆圈数字一样的位置表明这几个地方出自同块(block)代码. /** * ① 何为 jQue

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3OTIxNTA0MA==&mid=401383338&idx=1&sn=73009cce06d5865632eed7bccd98061c 有编程基础的人一看就可以了解 Python 的用法了.真正的 30 分钟上手. 国外一高手画的,现把它翻译成中文,入门超简单 python入门神图

绘制函数调用关系图对理解大型程序大有帮助.我想大家都有过一边读源码(并在头脑中维护一个调用栈),一边在纸上画函数调用关系,然后整理成图的经历.如果运气好一点,借助调试器的单步跟踪功能和call stack窗口,能节约一些脑力.不过如果要分析的是脚本语言的代码,那多半只好老老实实用第一种方法了.如果在读代码之前,手边就有一份调用图,岂不妙哉?下面举出我知道的几种免费的分析C/C++函数调用关系的工具. 函数调用关系图(call graph)是图(graph),而且是有向图,多半还是无环图(无圈图)

运行环境:虚拟机下的Ubuntu 11.04 结合Graphviz工具,使用CodeViz可以生成直观和漂亮的C/C++程序函数之间的调用关系图. 1.安装graphviz 在安装CodeViz之前,必须先安装它所依赖的工具dot,否则将无法完成./configure操作并提示以下错误信息: checking for dot...not found FATAL: The program dot was not in your path. This is probably available fo

首先了解一下Python面向对象中类型-实例和父类-子类的关系.下面的一些规则很有用. 当我们介绍许多不同的对象时,我们只用了两种关系(图4.1 关系): 是一类(is a kind of)(实线):面向对象里叫做特殊化(specialization),这种关系是说对于两个对象,一个对象(子类)是另一个(父类)的特殊版本.蛇是爬行动物的一类,它有爬行动物的全部特征,也有称其为蛇的特殊的特征. 用到的术语:subclass of, superclass of和superclass-subclass

这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图. 数据地址:https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt birth=p