将3D切片绘制为热图 - 腾讯云开发者社区

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Matplotlib 绘3D图

第一步是载入 2D, 3D 绘图模块。...混合图绘制混合图就是将两种不同类型的图绘制在一张图里。绘制混合图一般有前提条件，那就是两种不同类型图的范围大致相同，否则将会出现严重的比例不协调，而使得混合图失去意义。...(1, 2, 1, projection='3d') # 生成子图 1 数据 x = np.linspace(-6 * np.pi, 6 * np.pi, 1000) y = np.sin(x) z...2, projection='3d') # 生成子图 2 数据 X = np.arange(-2, 2, 0.1) Y = np.arange(-2, 2, 0.1) X, Y = np.meshgrid...然后通过.add_subplot()添加子图，子图序号和二维绘图相似，只是注意 3D 绘图时要添加projection='3d'参数。

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使用ComplexHeatmap绘制3D热图

在这里，区间中的频度使用热图进行可视化。那么现在，频度热图被称作是密度热图的histogram版本，但这看起来一点都不像histogram。那么可能一个3D的热图在这里更加适合。...这可以通过在frequencyHeatmap()中设置参数use_3d = TRUE来将2D热图转换为3D热图： frequencyHeatmap(mat, use_3d = TRUE) ?...下面一节我将会介绍如何在ComplexHeatmap包中集成3D热图功能的。 3D热图的实现首先，我们要能画3D的柱子，这可以通过新函数bar3D()实现。...好了，现在既然我们已经能够画3D的柱子了，为了实现3D的热图，我们可以通过cell_fun或者layer_fun提供的自定义函数来将每一个3D柱子放置在热图的格子上，其中柱子的高度和热图中相应的值对应。...最后，InteractiveComplexHeatmap包可以将任何通过ComplexHeatmap生成的热图转变为一个Shiny app，那么Heatmap3D()生成的热图也同样可以。

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基于HTML5实现3D热图Heatmap应用

Heatmap热图通过众多数据点信息，汇聚成直观可视化颜色效果，热图已广泛被应用于气象预报、医疗成像、机房温度监控等行业，甚至应用于竞技体育领域的数据分析。...已有众多文章分享了生成Heatmap热图原理，可参考《How to make heat maps》和《How to make heat maps in Flex》，本文将介绍基于HTML5技术的实现方式...回到我们要实现的例子，我将采用heatmapjs在内存中实时运算出热图，结合hightopo(http://www.hightopo.com/)的HT for Web的3D引擎，以一堆节点连线关系的3D..._renderer.canvas);将热图的canvas注册成HT的图片，而floor的地板图元绑定了注册的’hm-bottom’图片，这样就实现了内存绘制canvas，然后通过HT for Web的3D...引擎将Cavnas作为贴图信息动态呈现到3D场景的效果。

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基于HTML5实现3D热图Heatmap应用

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基于HTML5实现的Heatmap热图3D应用

Heatmap热图通过众多数据点信息，汇聚成直观可视化颜色效果，热图已广泛被应用于气象预报、医疗成像、机房温度监控等行业，甚至应用于竞技体育领域的数据分析。...已有众多文章分享了生成Heatmap热图原理，可参考《How to make heat maps》和《How to make heat maps in Flex》，本文将介绍基于HTML5技术的实现方式...回到我们要实现的例子，我将采用heatmapjs在内存中实时运算出热图，结合hightopo的HT for Web的3D引擎，以一堆节点连线关系的3D的网络拓扑图，其中节点代表热源，其越接近地面则地面温度越高..._renderer.canvas);将热图的canvas注册成HT的图片，而floor的地板图元绑定了注册的’hm-bottom’图片，这样就实现了内存绘制canvas，然后通过HT for Web的3D...引擎将Cavnas作为贴图信息动态呈现到3D场景的效果。

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基于HTML5实现的Heatmap热图3D应用

Heatmap热图通过众多数据点信息，汇聚成直观可视化颜色效果，热图已广泛被应用于气象预报、医疗成像、机房温度监控等行业，甚至应用于竞技体育领域的数据分析。...已有众多文章分享了生成Heatmap热图原理，可参考《How to make heat maps》和《How to make heat maps in Flex》，本文将介绍基于HTML5技术的实现方式...回到我们要实现的例子，我将采用heatmapjs在内存中实时运算出热图，结合hightopo的HT for Web的3D引擎，以一堆节点连线关系的3D的网络拓扑图，其中节点代表热源，其越接近地面则地面温度越高..._renderer.canvas);将热图的canvas注册成HT的图片，而floor的地板图元绑定了注册的’hm-bottom’图片，这样就实现了内存绘制canvas，然后通过HT for Web的3D...引擎将Cavnas作为贴图信息动态呈现到3D场景的效果。

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检测、量化、追踪新冠病毒，基于深度学习的自动CT图像分析有多靠谱？

对于冠状病毒患者，系统可对较小的不透明物（体积，直径）进行定量测量，并在基于切片的“热图”或3D体积显示中可视化较大的不透明物。本文提出的“冠状(Corona)评分”可以衡量疾病随时间的进展。...Fang等热将非对称胸部CT的敏感性与检测病毒核酸的逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）进行了比较，它是目前检测COVID-19的参考标准。...在后续异常检测步骤中，给定一个新切片，将其分类为阳性，本文提取了“网络激活图”，该图对应于最有助于网络决策的区域。图2（B）显示了四个分类为异常的COVID-19切片示例结果。顶部是CT图像。...为了提供完整的案例回顾，我们结合了子系统A-3D分析和子系统B-2D切片级别的输出。在图3中，我们看到了一个冠状病毒病例，并且所提出的系统的合并输出结果图也是如此。...它是通过网络激活图的体积总和来计算的，该分数对切片厚度和像素间距也具有鲁棒性。对于患者疾病的进展监测，作者建议使用相对Corona评分，其中利用第一个时间点计算的评分将Corona评分归一化。

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6秒单图变3D场景，将3DGS 嵌入 Diffusion - 高速高分辨3D生成框架

Hunyuan-v2.5 生成3D的新视角以及我们 open-source model 的生成结果：图7....另一个问题是，如何将 3DGS 嵌入到 Diffusion 当中，并且在不使用 3D 标签的情况下进行训练，毕竟 3D 标签非常稀少且昂贵。...本文针对这些问题展开研究，主要做了以下四点贡献： (1) 设计了一种单阶段的 3D 生成框架，名为 DiffusionGS，将 Gaussian Splatting 嵌入到 pixel space 的...本文提出的 DiffusionGS 的算法流程图我们的方法 DiffusionGS 算法流程大体如图11所示，主要由 (a) 场景-物体混合训练策略和 (b) 我们的 3D Diffusion 框架。...结语本文设计了一种新的 3D Diffusion framework，将显式的 3D Gaussian Splatting 嵌入其中，能够用于单视角的3D生成重建。

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只需2分钟，单视图3D生成又快又好！北大等提出全新Repaint123方法

新智元报道编辑：LRS 好困【新智元导读】将2D扩散模型的强大图像生成能力与再绘策略的纹理对齐能力结合起来，Repaint123能够在2分钟内从零开始生成具有多视角一致性和精细纹理的高质量3D内容...作者进一步提出了针对重叠区域的可见性感知自适应再绘强度，以提高再绘过程中生成图像的质量。生成的高质量、多视角一致的图像使得可以使用简单的均方误差（MSE）损失进行快速的3D内容生成。...在粗模阶段，作者采用3D Gaussian Splatting作为3D表征，通过SDS损失优化的粗模几何和纹理。在细化阶段，作者将粗模模型转换为网格表示，并提出一种渐进的、可控的纹理细化重绘方案。...同时，为了执行Classifier-free guidance提升图像质量，论文使用CLIP将参考图编码为image prompt提示去噪网络。...3D点云，然后从新视角Vn渲染3D点云Pr，得到深度图Dn'。

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清华最新3D场景定制神器ScenePainter让“想象”走得更远

提出了一种新的3D场景生成框架 ScenePainter，该框架将外绘模型与场景特定先验对齐，以实现一致且多样化的场景扩展。与之前的最先进方法相比，本框架能够生成更一致且生动的3D视图序列。...两阶段流程：对齐外绘先验：将外绘模块与场景特定先验（SceneConceptGraph）对齐，减少生成偏差。...应用的技术 SceneConceptGraph：分层图结构表示场景中物体、语义分布、空间布局等概念及其关系。通过文本嵌入和扩散模型优化，将概念-关系对转化为生成先验。...通用流程主要包括三个迭代过程：反投影（unproject）、渲染（render）和外绘（outpaint），可进一步解释为将当前2D图像提升为3D表示、在下一视图相机下渲染部分图像，并通过外绘完成下一张完整图像...对于完整3D场景生成流程，在WonderJourney提出的逆投影与渲染流程基础上，采用定制化外绘模型，并通过Blended Latent Diffusion将文生图模型转换为具备场景特定先验迁移能力的外绘模型

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RepPoint V2：将角点检测和前景热图引入纯回归目标检测算法，实现SOTA！

本文是由北大和微软亚洲研究院联合的工作，将RepPoints网络进行改进，对纯回归算法中引入了角点检测、前景热图获取等验证环节，刷新了Anchor-free网络的最新性能。...CornerNet首先通过一个步长为2的7×7卷积层，以及步长为2的残差模块，将图像尺寸缩小为原图的1/4，然后将得到的特征图送入两个串联的Hourglass模块。...左上角与右下角两个Corner Pooling层之后，分别接了3个预测量，这3个预测量的意义分别如下： Heatmaps：角点热图，预测特征图中可能出现的角点，大小为C×W×H, C代表类别数，以左上角点的分支为例...本文还通过使用非二进制分类感知前景热图（non-binary category-aware foreground heatmap）来区分不同的目标类别。...角点子网络由角池层和1×1 conv层组成，用于预测热图得分和像素偏移量。前景子网络是一个单一的1×1 conv层，用于预测前景得分热图。 ? 在训练中采用多任务损失: ?

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Nano Banana Pro 发布，中文能力大幅提升

生成材料科学论文常见的实验流程图：‘前驱体溶液→水热反应→离心洗涤→干燥→得到纳米颗粒’，每一步一个独立框体，用箭头连接，背景干净，风格严谨。这张图效果也不错，可以直接放到PPT里的程度。...，立绘背景为浅灰科研装饰框体。...下面来具体试一下，首先是让它翻译漫画并上色：将这张漫画翻译成中文并上色这个效果甚至让我感觉这张图被它训练过，不过里面还有点小错误，部分日语没有被完全翻译。...再试一个人物替换的场景：将图中扣篮的这个人替换成勒布朗詹姆斯这个场景一致性实在太强了，除了人物之外，其它元素被很好地保留。...想让它复刻之前爆火的3d手办的场景，忘传参考图了，然后它根据历史消息，把上面所有的图整合了一下，颇有喜感。总结测试下来，NanoBananaPro绝对是当下最强的图片生成模型。

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Python之Matplotlib绘图

如下图，你可以自由绘制常见图形，3D图形等。...explode = (0, 0.1, 0, 0) #定义切片 fig1, ax1 = plt.subplots() #导入饼图 #定义饼图的样式，此示例将 startangle设置为90 ，以便将所有对象逆时针旋转...=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90) ax1.axis('equal') # 等纵横比可确保将饼图绘制为圆...plt.show() 案例4：绘制3D图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import...Axes3D #导入3D图库 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) #指定figure的大小 ax = Axes3D(fig) # 生成X，Y X = np.arange

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1张图2分钟转3D！纹理质量、多视角一致性新SOTA｜北大出品

不管是什么物种，输入时的单视图图像还是这样婶儿的：两分钟后，3D版大功告成： △上，Repaint123（NeRF）；下，Repaint123（GS）新方法名为Repaint123，核心思想是将2D...之前，将图像转换为3D的方法通常采用Score Distillation Sampling (SDS)。...反演将图像反演到确定的潜在空间，为后续的去噪过程奠定基础，生成忠实一致的图像。...可控去噪为了在去噪阶段控制几何一致性和长程纹理一致性，作者引入了ControlNet，使用粗模渲染的深度图作为几何先验，同时注入参考图的Attention特征进行纹理迁移。...此外，为了执行无分类器引导以提升图像质量，论文使用CLIP将参考图编码为图像提示，用于指导去噪网络。

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空间转录组学习笔记-第6周（病理+空转强强联合）

一、文献概述我们开发了OmiCLIP，这是一种视觉-组学基础模型，通过使用Visium数据中的组织切片，将H&E染色图像与转录组学数据连接起来。...图像数据：将 H&E 全切片图像裁剪为与空间转录组（ST）斑点对应的区域双模态编码器：图像编码器：基于 Vision Transformer (ViT)，输入为 H&E 染色组织切片图像（尺寸 224...图1c的热图展示了不同器官及疾病状态下图像嵌入与转录组嵌入的相似性。其中红色代表高相似度，蓝色代表低相似度。图1d为Loki平台用于3D组织分析的迁移学习示意图。...图3d、e评估了Loki与其他方法在两个相邻的人类卵巢癌肉瘤切片上的表现。...CLAM注意力热图是使用CLAM软件默认参数生成的。 Loki通过使用组织类型特异性的bulk RNA-seq数据作为参考，有效地注释了H&E图像。

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助力数据可视化的 20 个指导方法

对折线图使用自适应 y 轴刻度对于折线图，始终将 y 轴比例限制为从零开始可能会使图表几乎平坦。...8.限制饼图中显示的切片数量饼图是最受欢迎且经常被误用的图表之一。在大多数情况下，条形图是更好的选择。...但是，如果您决定使用饼图，这里有一些关于如何使其工作的建议：不要包括超过 5-7 片，保持简单您可以将额外的最小段分组到“其他”切片中 9....不要在切片上贴标签将值放在切片之上可能会导致多种问题，从可读性问题到薄片挑战。相反，为每个段添加带有明确链接的黑色标签. 11....订购饼图以加快扫描速度有几种普遍接受的订购馅饼切片的方法：将最大的切片放在 12 点钟位置，然后按顺时针方向降序放置下一个切片将最大的切片放在 12 点钟方向，顺时针方向放置第二大块，然后在 11

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【Web动画】CSS3 3D 行星运转 && 浏览器渲染原理

嗯，可能有些人打不开 demo 或者页面乱了，贴几张效果图：（图片有点大，耐心等待一会） CSS3 3D 行星运转效果图 ? 随机再截屏了一张： ?...下面将进入本文的重点，从性能优化的角度讲讲浏览器渲染展示原理，浏览器的重绘与重排，动画的性能检测优化等: 浏览器渲染展示原理及对web动画的影响小标题起得有点大，我们知道，不同浏览器的内核（渲染引擎...找到了一张很经典的图： ? 这个渲染过程作为一个基础知识，继续往下深入。...通过将纹理应用到一个非常简单的矩形网格就能很容易匹配不同的位置(position)和变形(transformation)，这也就是 3D CSS 的工作原理。...这种优化可以将一部分复杂的计算工作提前准备好，使页面的反应更为快速灵敏。

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20个小技巧，让数据可视化图表更专业！

4、折线图使用自适应Y 轴比例对于折线图，如果始终将 Y 轴比例限制为从0开始可能会使图表过于平坦，无法表达趋势变化。...但是，如果非要使用饼图，需要注意以下几个点：不要超过 5-7 个切片，保持简洁可以将额外多的最小段分组到“其他”切片中 9、直接在图表上标注标签没有适当的标签，无论图表多好看——它都几乎没有意义...10、饼图不要直接在切片上面标注将值放在切片之上可能会导致多个问题，可读性差，薄切片无法标注等。更好的做法是，为每个数据标签添加带有清晰指向的黑色标签。...11、饼图切片需要排序如果饼图切片大小无顺序，则很难理解表达的内容。所以饼图切片需要以一定规则排序，一般是将最大的切片放在12点钟位置，然后按顺时针方向降序放置下一个切片。...，而是用水平条形图来表达，这个简单的技巧将确保用户能够更有效地观看图表。

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25000个神经元，2000万个突触，谷歌等机构耗时十年重建突触级果蝇半脑

长期以来，大脑神经网络的工作方式一直是一个热门研究话题，近年大热的人工神经网络也是受到大脑神经元的启发才创建的。...借助算法将这些图像对齐并重新组合在一起形成 3D 图像； 3. 经过人工校对形成准确的重建结果； 4. 利用机器学习算法自动监测出神经元之间的突触来完成重建。在这个过程中，每个步骤都困难重重。...接着计算机程序将这些图像拼接对齐，生成果蝇大脑的 3D 展示图。用于制作「线路图」（wiring diagram）的图像全部来自一只雌果蝇，这些图像已经收集了起来。...之后利用计算方法将原始数据拼接和对齐到一个连贯的 26 万亿像素的 3D 体积中。但是，如果果蝇大脑中的神经元没有精确的 3D 重建，则基于上述类型的成像数据不可能生成连接组。...为了应对这些问题，研究人员将 FFN 网络与以下两个处理流程相结合：其一，研究人员估计了 3D 图像各位置切片之间的一致性，然后在 FFN 追踪每个神经元时确保各位置图像内容的稳定性；其二，研究人员使用

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浏览器的常见考点

地址建立TCP握手连接向IP指向的服务器发送HTTP请求服务器收到、处理并返回HTTP请求浏览器获取返回内容 ② 渲染过程要点如下：根据HTML代码生成DOM树根据CSS生成CSSDOM 将...重绘和回流重绘（repaint）和回流（reflow）会在样式节点变动时候出现，回流所需要的成本更高，回流一定会引重绘。重绘是只一些元素更新属性，这些属性只影响外观，不影响布局。...尽量平级类名，参考 scss 中的&的用法为频繁重绘或者回流的节点设置图层： iframe、video 等节点自动变为图层通过 3d 动画出发：transform: translate3d(0, 0...yuanxin"); console.log(p.getAttribute("data-name")); cookie、localStorage 以及 sessionStorage cookie：大小限制为...localStorage：大小限制为 5MB，用于永久存储信息，也可以用于缓存 ajax 信息用于离线应用。它保存在浏览器，不参与与服务器的通信。

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Matplotlib 绘3D图

使用ComplexHeatmap绘制3D热图

基于HTML5实现3D热图Heatmap应用

基于HTML5实现3D热图Heatmap应用

基于HTML5实现的Heatmap热图3D应用

基于HTML5实现的Heatmap热图3D应用

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6秒单图变3D场景，将3DGS 嵌入 Diffusion - 高速高分辨3D生成框架

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